人工智能发展的利与弊的论文（优秀14篇）

合理利用范文资源可以提高我们的学习效率，节省宝贵的时间。通过写作范本，我们可以更好地掌握写作的基本要素和技巧。写作范文需要注意选材和立意，同时要注意语言的优美和修辞手法的运用。接下来是一些范文分享，希望大家通过阅读范文，提高自己的写作能力。

人工智能发展的利与弊的论文（优秀14篇）篇一

人工智能发展的利与弊的论文（优秀14篇）篇二

1.1制订本标准的目的是为了统一科学技术报告、学位论文和学术论文(以下简称报告、论文)的撰写和编辑的格式，便利信息系统的收集、存储、处理、加工、检索、利用、交流、传播。1.2本标准适用于报告、论文的编写格式，包括形式构成和题录著录，及其撰写、编辑、印刷、出版等。本标准所指报告、论文可以是手稿，包括手抄本和打字本及其复制品；也可以是印刷本，包括发表在期刊或会议录上的论文及其预印本、抽印本和变异本；作为书中一部分或独立成书的专著；缩微复制品和其他形式。1.3本标准全部或部分适用于其他科技文件，如年报、便览、备忘录等，也适用于技术档案。2定义2.1科学技术报告科学技术报告是描述一项科学技术研究的结果或进展或一项技术研制试验和评价的结果；或是论述某项科学技术问题的现状和发展的文件。科学技术报告是为了呈送科学技术工作主管机构或科学基金会等组织或主持研究的人等。科学技术报告中一般应该提供系统的或按工作进程的充分信息，可以包括正反两方面的结果和经验，以便有关人员和读者判断和评价，以及对报告中的结论和建议提出修正意见。2.2学位论文学位论文是表明作者从事科学研究取得创造性的结果或有了新的见解，并以此为内容撰写而成、作为提出申请授予相应的学位时评审用的学术论文。学士论文应能表明作者确已较好地掌握了本门学科的基础理论、专门知识和基本技能，并具有从事科学研究工作或担负专门技术工作的初步能力。

硕士论文应能表明作者确已在本门学科上掌握了坚实的基础理论和系统的专门知识，并对所研究课题有新的见解，有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力。博士论文应能表明作者确已在本门学科上掌握了坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识，并具有独立从事科学研究工作的能力，在科学或专门技术上做出了创造性的成果。2.3学术论文学术论文是某一学术课题在实验性、理论性或观测性上具有新的科学研究成果或创新见解和知识的科学记录；或是某种已知原理应用于实际中取得新进展的科学总结，用以提供学术会议上宣读、交流或讨论；或在学术刊物上发表；或作其他用途的书面文件。学术论文应提供新的科技信息，其内容应有所发现、有所发明、有所创造、有所前进，而不是重复、模仿、抄袭前人的工作。3编写要求报告、论文的中文稿必须用白色稿纸单面缮写或打字；外文稿必须用打字。可以用不褪色的复制本。报告、论文宜用(210mm×297mm)标准大小的白纸，应便于阅读、复制和拍摄缩微制品。报告、论文在书写、打字或印刷时，要求纸的四周留足空白边缘，以便装订、复制和读者批注。每一面的上方(天头)和左侧(订口)应分别留边25mm以上，下方(地脚)和右侧(切口)应分别留边20mm以上。4编写格式4.1报告、论文章、条的编号参照国家标准gb1.1《标准化工作导则标准编写的基本规定》第8章“标准条文的编排”的有关规定，采用阿拉伯数字分级编号。4.2报告、论文的构成5前置部分5.1封面5.1.1封面是报告、论文的外表面，提供应有的信息，并起保护作用。封面不是必不可少的。学术论文如作为期刊、书或其他出版物的一部分，无需封面；如作为预印本、抽印本等单行本时，可以有封面。5.1.2封面上可包括下列内容：a.分类号在左上角注明分类号，便于信息交换和处理。一般应注明《中国图书资料分类法》的类号，同时应尽可能注明《国际十进分类法udc》的类号。

b.本单位编号一般标注在右上角。学术论文无必要。

c.密级视报告、论文的内容，按国家规定的保密条例，在右上角注明密级。如系公开发行，不注密级。

d.题名和副题名或分册题名用大号字标注于明显地位。

e.卷、分册、篇的序号和名称如系全一册，无需此项。

f.版本如草案、初稿、修订版……等。如系初版，无需此项。

人工智能发展的利与弊的论文（优秀14篇）篇三

十九世纪末到二十世纪以来科学技术得到了飞速的发展，在这个时期里很多学科都得到了提高和补充，学科间的关系也越来越密切，一系列利好因素的共同作用下，机械电子工程学得以产生并发展。

顾名思义，机械电子工程就是电子信息技术与传统的机械技术的一个结合，充分的发挥了两个不同学科在技术上的共同点，达到了物理上和信息功能上的连结。这是一个跨学科的尝试，更是一个挑战，它可以将所有的机械工程信息进行分析，达到智能化的目的。虽然依旧属于机械工程行业，但是显然已经拥有了自己的特点。

1）不同的设计方法。

机械电子工程与传统工程相比，已经不是单一的一个学科，它已经发展成为了有很多技术和科学共同组成的一个新学科，并且在工程设计上充分的吸纳了信息技术、机械技术，并为了使工程的各模块结构布局更加完整，设计人员一般都会采取自上而下的设计方法。

2）产品上的差异。

2机械电子工程的发展过程。

机械电子工程学并不是一个孤立的学科，它与很多工程和技术都有着密切的联系，是机械工程学科和电子信息工程、智能管理技术共同作用下，形成的一个新的发展体系。在信息系统不断完善的过程中，机械电子工程体系也更加完善，并日益成熟。机械电子工程学的发展历程主要是这样的几个方面：

1）机械电子工程学的开端。

机械电子工程学在刚起步的阶段，其主要的生产形式是手工生产，此时社会的生产能力很低，没有充足的劳动力资源，发展生产力变得异常艰辛。为了改变这样一个窘迫的状况，科学家进行了大量的研究和尝试，在一次次的失败中，机械工程终于得到了一定的发展。

2）机械电子工程学的高速发展阶段。

在经历了起初艰难的开始阶段以后，机械电子工程迎来了高速发展时期，随着标准件生产在同一的流水线下得以实现，这一时期的生产已经具备了一定的标准，并且极大地刺激了生产力的发展。但是这样的生产模式并不是没有缺点的，生产的过程过于标准，使产品过于单一，满足不了不同用户和社会不断变化的需要。

3）机械电子工程的成熟阶段。

经过了多年的发展，机械电子工程产业已经形成了一定的体系，并与现代化科学技术有了一定的融合，进入了现代机械电子发展阶段。归根结底，机械电子工程的发展是为了满足社会工作和生活的需要，现代社会工作节奏加快，生产也更加灵活，对机械电子工程提出了更高的要求，机械电子行业的特点是柔性制造，这也为机械电子同信息化社会的融合创造了条件。

人类社会的发展始终离不开能源、信息。在古代，生产力水平及其低下，人们对信息的获取能力也十分有限，能源和物质是维持人类生产生活的必需品。长久以来，人类往往都没有认识到信息的作用。随着人类文明的不断发展，生产力水平的不断提高人类对信息的概念逐渐了解，同时也产生了对信息的需求，信息的价值逐渐被发现。

随着电子计算机技术的逐渐应用，人类的生活发生了质的变化，人类社会至此进入了高科技的信息时代。人工智能系统作为电子技术发展的产物，在近两年出现，并且迅速的应用到了机械电子工程领域。

电子信息技术在方便快捷的同时，也存在一定的弊端，比如缺乏一定的稳定性，这使机械信息系统在输入和输出上就会变得十分混乱，并且不利于描述。以往的描述方法一般包括：建设规则库、推导数学方程、学习并生成知识。

一般的解析方法都比较精密、准确，但是应用范围十分有限，只能应用于比较简单的系统，而对比较繁琐复杂的体系，却不能够提供完整的解析式，必须依靠人工操作才能实现。随着人们对系统的要求越来越高，处理的信息变得复杂多样，信息的内容不仅包括数据的形式，也出现了数字信息和语言信息等新形式。为了适应时代形势的发展，人工智能处理方式以其复杂、不确定的特点成为了解析数学的新方法、新手段。

人工智能处理体系一般是这样进行分类的，模糊推理体系和神经网络体系。这两个系统存在着联系，也有所不同。模糊推理系统一般通过对大脑功能进行模拟，从而分析出语言的信号;而神经网络系统模拟的却是大脑的结构，通过对数字信号的处理得出参考数值。

1）模糊推理体系和神经网络体系的相同点。

我们可以说，模糊推理体系和神经网络体系都是利用网络结构，然后在某一精度上趋近一个函数。

2）模糊推理体系和神经网络体系的不同点。

（1）映射方式。

在映射方式的运用方面，模糊推理系统运用域和域之间的映射，神经网络体系则是点到点的映射。

（2）物理性质。

模糊推理体系与神经网络体系相比拥有更明确的物理性质。

（3）计算量和计算精度。

模糊推理体系没有固定的连接，计算量和计算精度都十分有限，神经网络体系则很好的克服了这一点，在输入的过程中使每个神经元相互作用，大大的提高了计算量，并且能够保证较高的输出精度。

（4）储存方式。

在储存信息的过程中，模糊推理体系采用的是比较规则的方式，神经网络体系则是利用分布式对信息进行储存。

社会作为一个不断发展变化的有机结合体，单一的处理手段是无法满足人类发展的需要的。为此，智能系统研究专家开始了对综合智能系统的开发与探索。综合智能系统是对以往人工智能体系的继承和发展，它能够融合以往两种智能体系的优点，使数学描述变得更加全面。

4结论。

机械电子工程产业发展是我国工业信息化过程的一个写照，在工程制造的过程中充分利用现代化科学技术的巨大优势，实现了生产力的提高，满足社会发展的需求，机械电子工程和人工智能和完美结合实现了不同学科之间的融合，为工业信息化的发展提供了成功经验和新思路。

人工智能发展的利与弊的论文（优秀14篇）篇四

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、伦理逆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便利，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，人工智能无可比较的学习速度，不知疲乏的高能运作，面面俱到的'系统分析，以及浩大繁杂的数据体系，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的诞生不是为了毁灭、战胜人类，而是要让人类不断突破自我，查找新的可能。在几十年前，我们谁能想到如今的互联网科技能彻底转变我们的生活？同样地，我们也无法否认将来在ai时代我们的生活会再次被*。拒绝ai更是对更美妙将来的拒绝，唯有与ai同行，让简单的世界更简洁，我们才能迎来更好的时代。

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，发觉机遇的士气。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。”我信任，那些自甘堕落，向人工智能俯首称臣的人只会在社会中渐渐淡去，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，然人类将来之命运犹未可知。面对ai洪流，是消沉，还是迎战？由君定夺。

人工智能发展的利与弊的论文（优秀14篇）篇五

人工智能是一门交叉性的前沿学科，也是一门极富挑战性的科学。人工智能技术和理论在一定程度上代表了信息技术的发展方向，所以对其人才的培养也是重中之重。

人工智能是多种学科相互渗透而发展起来的交叉性学科，其涉及计算机科学、信息论、数学、哲学和认知科学、心理学、控制论、不定性论、神经生理学、语言学等多种学科。随着科技的飞速发展和人工智能技术应用的不断扩延，其涉及的学科领域将愈来愈多，它已和人们的学习、生活息息相关，时代和社会需要此方面的大量人才。在高中信息技术课中开设人工智能初步模块是十分必要的，本文拟从其发展现状、存在问题等几个方面对我国高中信息课程中人工智能教育做一下探讨。

人工智能(ai，artificialintelligence)是计算机科学的一个分支，己成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。它研究如何用计算机模拟人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、规划以及问题求解等思维活动，来解决人类专家才能解决的复杂问题，例如咨询、探测、诊断、策划等。

现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次：结构化问题，是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题；非结构化问题难以用确定的形式来描述，主要根据经验来求解；半结构化问题则介于上述两者之间。

将人工智能课程引入到我国现行的教育中，可以让学生在了解人工智能基本语言特征、理解智能化问题求解的基本策略过程中，体验、认识人工智能技术的同时获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解，从而使学生了解计算机解决问题方法的多样性，培养学生的多种思维方式，更好的解决现实问题。

目前，该学科的教育正处于摸索阶段，由于中学信息技术师资水平、学校硬软件设备等条件的制约，我国尚未在中学专门开设独立的人工智能类课程，internet上与人工智能教育相关的中文信息资源也十分贫乏，在教学环境上大致存在以下问题：

（一）教学条件参差不齐。

开设好人工智能课程，就要求安排更多的实践课程和活动来增强课程的趣味性，让广大师生切实体会到人工智能对我们生活的影响。这些活动大部分要求上机操作或利用网络资源来学习交流，这就对教学条件提出了较高的要求，尤其是一些偏远农村、条件相对落后的中学在开设人工智能课程上存在很大困难。

（1）对硬件性能的要求。

人工智能课程中有较多的实践课程需要老师和学生利用网络资源，使用计算机进行操作。这就需要学校配备计算机网络教学机房，若其性能较差，会延长学生在线进行人机对话的时间，一旦遇到网络堵塞，可能连网页都打不开，这不仅浪费了仅有的'上课时间，而且大大降低了学生的学习兴趣。

（2）对软件性能的要求。

为了降低成本，学校可以利用互联网上提供的免费下载软件和免费在线教学网站等进行实践教学，可大大减少自研开发软件和软件维护的费用。但一旦遇到网络不通、网络拥挤或在线网站停止服务等情况，将无法使用网络资源进行教学，可见，软件的依赖性较强也存在很大的问题。

（1）学生的认识误区。

提及人工智能，给大多数学生的感觉是一门神秘、遥不可及的科学。很多学生认为人工智能技术是很高深的科学，离我们现实生活有一定距离，研究和接触这门科学是少数科学家的事情，从而对该科学的关注程度不高。其实，人工智能学科是一门渐渐成长的科学，它将应用在我们生活的方方面面。我们应在教学中让学生多去体验人工智能的魅力所在，吸引更多对该学科感兴趣的人去研究和使用它。

（2）教师对人工智能学科开设存在偏见。

一些从事该学科教学的教师没有接触过人工智能方面的知识，在接触过后被其中深奥难理解的知识所吓倒，认为即使开设了这门课程也不易被同学们所接受；而一些在大学接触过人工智能课程的教师则认为，其理论枯燥乏味，知识内容艰深，不适合放在高中开设。

（三）一线教师经验不足。

在我国大学教育中，开展人工智能专业课程的大学为数不多，师范类院校更是少之又少。从事人工智能领域的专业人才输出少，所以，缺乏具备一定知识结构、有专业素养的教师来担任高中信息技术课中人工智能课程的教育工作。绝大多数的一线教师并没有接受过人工智能课程的专业培训，在授课内容上的着重点掌握不好，教学目标不够明确；在授课形式上也没有前人的经验可寻，这就给一线教师带来了极大的挑战。

（一）加强软、硬件建设。

在学校条件允许的条件下，应加大硬件设施的投入，改善网络传递信息的效率，同时加强软件资源建设。鼓励师生上网搜索更多适合ai教学的网站，教师应整理出和ai相关的趣味小故事、电影、光盘等和教材相关的素材，以便更好的配合硬件教学。

（二）端正认识，增强支持。

作为教师要树立对高中人工智能选修课程的正确认识。通过对课标中规定的相关内容的深入了解和学习，克服对人工智能的神秘感或恐惧感，理性而客观的看待人工智能技术及其应用，明确在高中开设该课程的目的。同时，教师也不能因为该课程的“选修”性质，从而轻视该课程的作用。

作为学生不应该仅仅看见这门课程的娱乐趣味性，应把一些重要的技术理论知识重视起来，不能过分的放松自己而偏离了我们的教学目标。家长也应该支持和赞同学生选择该课程，不能应认识不到这门课程的作用、怕耽误学生主干课的学习而反对学生积极参与。

校方领导也不应条件限制就轻易放弃这门课程的开设，应给予积极的配合。社会各界也应加强舆论与正确引导，让更多的人们认识人工智能并予以肯定。

总之，人工智能是一门逐渐成长的科学，开设好该课程需要广大教育工作者和校方领导不断努力，互相交流，共同克服困难。

参考文献：

［1］张剑平.人工智能技术与“问题解决”［j］.中小学信息技术教育，2003(10).

［2］段东辉.浅谈信息技术课程中人工智能教育［j］.新乡教育学院学报，第19卷第二期2006，6.

［3］教育部.普通高中技术课程标准（实验稿）.人民教育出版社，2003年4月.

［4］张家华，张剑平.开展高中人工智能教学存在的问题及对策［j］.

人工智能发展的利与弊的论文（优秀14篇）篇六

语言文学专业学术论文具有突出的学术性，它只能把学术问题当作自己的论题，把学术成果当作自己的描述对象，把学术见解作为自己的核心内容。它以学术性区别于一般的社会理论文章和政治理论文章。学术是有系统、较专门的学问，它往往以学科的形式表现出来。人们通常将学科分为自然科学和社会科学两大类。两大类又可逐层划分下去。如社会科学可以分为哲学、政治、经济、法律、历史、语言文学等，语言文学又可划分出语言、文学，文学又可以划分出文学理论、文学史，文学史又可以分为中外文学史，中外文学史又可以划阶段、设专题。分工越细，学问也就越专门化。但一切专门化的学问，又隶属于它的上级学科。语言文学专业学术论文所研究的，就是这些专门化的学问。语言文学专业学术论文所要研究和解决的问题，是这些专业知识中的某一问题。

(二)独创性。

人工智能发展的利与弊的论文（优秀14篇）篇七

智能交通系统(intelligenttransportationsystems，简称its)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。its能有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率、促进社会经济发展、提高人民生活质量，并以推动社会信息化及形成新产业而受到各国的重视。目前已形成世界二十一世纪的发展方向。

交通仿真是智能交通领域的重要分支，它是利用最先进的计算机技术，通过仿真模拟的方法来分析交通问题，辅助交通管理人员做决策。传统上，数学推导、科学实验是进行科学研究、解决科学问题的主要方法。对于交通问题来说，由于参与交通的人很多，影响交通出行的因素也很多，人们很难、甚至无法对交通问题建立精确的数学模型。同时，由于安全、法规，以及开销方面的原因，进行现场交通实验通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能够有效地解决上述两个方面的困难。

然而，传统的交通仿真由于设计理念上的原因，并不能从根本上有效地解决交通问题。这是因为，交通系统是一个庞大的复杂系统，必须用对付复杂系统的方法来处理，也就是要用综合的方法，而不是还原分解的方法来处理。

1)城市交通系统是由经济、环境、人口等因素综合作用的结果，必须全面综合地考虑城市交通和这些系统之间的关系。例如，不能为例城市交通问题的解决，而导致城市生态恶化，危害人居环境；不能为了城市交通的畅通，阻碍城市社会经济活动的健康发展。我们必须在已有工作的基础上，突破传统思维，探索研究此类复杂系统的新途径，而基于人工系统的研究方法正是这种有效途径之一。

2)城市交通问题不存在“一劳永逸”的解决方案。城市交通系统涉及人与社会的动态变化，本身也在不断变化和发展之中，不可避免地需要一个不断深化地认识过程，这类系统实际上不存在精确完备的整体解析模型。因此，无法“一劳永逸”地解决城市交通问题，我们需要基于“不断探索和改善”的'原则，研究建立有效可行的计算实验方法体系，为不断地完善城市交通系统的综合可持续发展方案提供科学依据。

3)城市交通问题不存在一般意义下的最优解，更不存在唯一的最优解。首先，基于解析模型的最优解与假设条件直接相关，具有条件敏感性，但对于城市交通这样的问题，假设条件与实际情况往往存在很大差别。其次，解决这些问题一般不存在单一的优化指标，而多层次多目标优化往往导致多个甚至无数个解决方案，就连采用近似模型的多目标优化也是如此。再者，对于这类复杂系统，有时甚至连确定一个量化的综合优化指标也有困难，特别是由于复杂系统长期行为的不可预测性，试图求解其某一最优化解决方案本身就是不可行的。因此，我们应当接受有效解决方案的概念，而且还要接受一般情况下存在多个有效解决方案的事实。在这种情况下，我们应该利用平行系统方法，追求具有动态适应能力的有效解决方案。

基于以上分析，中国科学研自动化所王飞跃研究员提出了人工交通系统的概念。其基本思想是利用人工社会的理论与方法，把交通仿真推向更高的层次、获得更广的视野。它利用基于代理的建模、面向对象的编程和并行分布式计算等方法和技术，“生长”和“培育”交通系统，即“人工交通系统”。

利用人工交通系统解决问题的思路跟改革开放摸着石头过河差不多，不断探索和改善，使过程、方法更科学化、系统化、综合化，不断改善探索建立城市交通、物流、生态综合发展的理论和方法体系。

三是平行管理运行，虚拟交通系统与实际交通系统相结合，直接采集现实交通数据，进行超前运算，以判断可能发生的交通事件，提前采取预防措施，为交通的高效畅通提供保障。

1)在宏观认识上，人工交通系统不是单纯的讨论交通自身的问题。相反，人工交通系统将交通看作社会整体的一个子系统，与经济、人口、环境、气候等子系统具有平等的地位，并将各个子系统之间的相互衔接、相互联系、相互作用和相互影响作为研究的重点之一。

2)在仿真方法上，人工交通系统属于微观仿真的范畴，但是不局限于研究局部的交通问题。人工交通系统面向大区域的仿真研究，采用复杂性科学中“涌现”的原理，在底层建立单个交通出行元素的代理模型，通过大交通区域内单个代理模型之间的相互作用，“涌现”出宏观的交通现象。

3)在实现手段上，人工交通系统不能在单一、孤立的计算机上进行仿真，要使人工交通系统具备真实交通系统的分散性和社会性，必须采用先进的分布式计算方法，如网格和p2p等，在互联网上建立结构化、分散化的虚拟交通路网系统，并且通过终端界面将网络中的真实人吸引到人工交通系统的运行中来，以使每一个代理模型具有逼近现实的社会属性。

4)在仿真目的上，人工交通系统不是一味的追求逼近现实交通环境和状态。除此之外，人工交通系统可以通过调整参数、添加随机事件等方法产生现实交通系统可能但尚未发生的交通现象，用以制定突发事故的紧急预案、交通控制方案的预评估以及交通参与人员的培训等等。

人工系统说起来有一点抽象，其实说穿了很简单。第一是充分利用计算机技术的发展，第二是仿真与模拟的常态化。仿真不再是一个项目立项前跑一跑看看行不行的手段，仿真要秒秒在、分分在、永远在。它是经验与知识的数字化、动态化和即时化，使人工影响现实，虚拟影响实在。

人工交通系统完善之后，人们可以像玩网络游戏一样，作为一个行人或司机加入到系统中，不必出门即可体验交通；交警同志可以在人工交通系统中学习指挥交通，而不必担心造成拥堵；交通分析人员可以利用人工交通系统研究各种突发事故对交通的影响，而不必担心人民的生命财产受到威胁；交通管理和决策人员可以在人工交通系统试验交通政策和方案，而不必承担决策失败的风险。

人工智能发展的利与弊的论文（优秀14篇）篇八

在科学技术日新月异的今天，知识呈爆炸性增长，全世界每天发表的论文都有数以万计，关键词能鲜明而直观地表述文献论述或表达的主题，使读者在未看学术论文的文摘和正文之前便能一目了然地知道论文论述的主题，从而作出是否要花费时间阅读正文的判断[1]。不仅如此，关键词揭示的是学术论文最核心的内容，是文章最基本的学术思想、技术方法的提炼和概括[2]，因此学术界已约定利用主题概念词去检索最新发表的论文。可见，关键词早已成为学术论文的文献检索标识，它并不是可有可无的论文装饰品，更不是“形式主义”和“八股文”。关键词标引得是否恰当，关系到该文被检索的概率和该成果的利用率。

二、关键词标引的原则。

（一）专指性规则。

一个词只能表达一个主题概念，即为专指性。只要能在叙词表中找到与该文主题概念直接对应的专指性叙词，就不允许用词表中的上位词（s项）或下位词（f项）;若找不到与主题概念直接对应的叙词，而上位词确实与主题概念相符，即可选用。限制不加组配的泛指词的使用，以免出现概念含糊。

（二）组配规则。

1。交叉组配。系指2个或2个以上具有概念交叉关系的叙词所进行的组配，其结果表达一个专指概念。例如：“喷气式垂直起落飞机”，可用“喷气式飞机”和“垂直起落飞机”这两个泛指概念的词确切地表达叙词表中没有的专指概念。

2。方面组配。系指一个表示事物的叙词和另一个表示事物某个属性或某个方面的叙词所进行的组配，其结果表达一个专指概念。例如：“信号模拟稳定器”可用“信号模拟器”与“稳定器”组配，即用事物及其性质来表达专指概念。

在组配标引时，优先考虑交叉组配，然后考虑方面组配;参与组配的叙词必须是与文献主题关系最密切、最临近的叙词，以避免越级组配;组配结果要求所表达的概念清楚、确切，只能表达一个单一的概念;如果无法用组配方法表达主题概念时，可选用最直接的上位词或相关叙词标引。

（三）采用自由词标引。

关键词允许采用自由词标引，下列几种情况可采用自由词标引：

1。主题词表中明显漏选的制图概念词;。

2。表达新学科、新理论、新技术、新材料等新出现的概念;。

3。词表中未收录的地区、人物、文献、产品等名称及重要数据名称;。

4。某些概念采用组配，其结果出现多义时，被标引概念也可用自由词标引。

自由词尽可能选自其他词表或较权威的参考书和工具书，选用的自由词必须达到词形简练、概念明确、实用性强。采用自由词标引后，应有记录，并及时向叙词表管理部门反映。

（四）标引程序。

首先对文献进行主题分析，弄清该文的主题概念和中心内容;尽可能从题名、摘要、层次标题和正文的重要段落中抽出与主题概念一致的词和词组;对所选出的词进行排序，对照叙述词表中找出哪些词可以直接作为叙词标引，哪些词可以通过规范词化变为叙词，哪些叙词可以组配成专指主题概念词的词组;还有相当数量无法规范为叙词的词，只要是表达主题概念所必需的，都可以作为自由词标引并列入关键词。

三、关键词标引常出现的问题。

（一）用词不规范。

关键词虽然不像主题词那么严谨规范，但绝不能随意选取。因为关键词标引的正确与否直接影响到计算机检索工作，所以无检索意义的词语不能作关键词。一般规定关键词必须是实词，即必须是一些具有实质意义的词语。用词不规范主要表现在有些选用的词语不是实词，或不能揭示主题内容。

例5：网络经济时代图书馆信息服务的创新/傅先华//现代图书情报技术。20xx。3。

关键词：网络经济;图书馆;信息服务;创新;策略。

此论文中的关键词“图书馆”，用词太宽泛，作为关键词输入电脑检索，会跳出大量有关“图书馆”方面的文献，使其在提示该论文主题内容的专指性方面的作用大大降低，失去该关键词应起的作用。

例6：电子商务在数字图书馆中的应用/谢春枝//现代图书情报技术。20xx。2。

关键词：电子商务;数字图书馆;应用。

该论文中的关键词“应用”没有检索意义，不能作关键词。

（二）关键词的外延过于宽泛。

关键词是学术论文的文献检索标识，是表达文献主题概念的自然语言词汇。它是从论文的题名、摘要、层次标题和正文中选出来的，能反映论文主题概念的词或词组。因此，应从题名、摘要、层次标题和正文中选取最恰当、最能反映论文所属学科的专用的、义项比较单一的词作为关键词，切忌选用概念外延过于宽泛的词。

例3：一篇题名为《论高校自然科学学报发展的新理念》的论文[3]，把“新理念”选作关键词就不妥当。因为“新理念”的外延太大，任何一门学科都存在新理念，从正文的3个层次标题中选取“科技理论”、“人文理论”、“编辑理论”作为关键词要恰当得多。

（三）关键词漏标。

例6：一篇题名为《话说退稿》的论文[4]的关键词为：“稿件;期刊;作者;编辑”。这篇论文就明显地漏标了“退稿”这个关键词，而没有这个关键词，全文就主题不明。

例7：一篇题名为《文化传播与外语教学》的论文[5]，关键词是：“语言;文化;目的语文化”，显然也漏标了“外语教学”这个关键词。由上可见，关键词漏标现象在许多学术期刊中也是屡见不鲜的毛病。

（四）英文关键词不规范。

中、英文关键词不一一对应，有的中文关键词为6个，英文关键词则为5个，或中、英文关键词的顺序不一致。英文关键词拼写错误多，有的用词不正规，不是专用名词术语，而是由普通英文名词罗列而成。

随着计算机硬件设备的改进和软件技术的提高，以关键词做主题索引而设计和建立的计算机数据库检索系统越来越多。关键词作为一种便于文献信息在计算机中进行文献标引的最佳形式，具有较高的标引效率，特别适合于网上繁杂、无序的海量文献信息处理，因而成为当前互联网主要的检索语言，为国内外各种学术期刊和文献检索工具普遍采用，并得到迅速发展，这足以说明其对揭示论文主题和检索科研成果的重要作用。因此，必须加强对学术论文中关键词的规范化建设，重视对学术论文关键词的学习与研究。

人工智能发展的利与弊的论文（优秀14篇）篇九

摘要：社会在发展、时代在进步，信息技术水平也在不断的提高，在此时代背景下，越来越多的技术手段开始在各个领域渗透和融入，而科技的进步，使得各类的先进技术衍生出来，其中的人工智能技术可谓是典型代表，许多的技术人员意识到人工智能技在计算机中的发展和应用，所以对人工智能技术在计算机中的应用和发展这一课题进行分析具有一定的必然性，以下内容是个人的见解。

关键词：人工智能技术；计算机；发展；应用；

受科学技术手段的推动性影响，人类文明的发展步伐日渐加快，现阶段，已经基本步入到了信息化的时代背景下，计算机在当下已经是各行各业中常见的辅助工具，甚至许多行业的发展已经视计算机技术为基本的动力支撑，同时增加了技术应用的要求，在此社会不断发展的趋势下，只有使得计算机技术逐步朝向着个性化以及智能化的方向发展，方可体现人工智能技术手段的作用，并为计算机技术手段的长远化发展提供相应的保障。

人工智能一般指的是借助计算机技术手段，将其作为有效的基础，对人类的行为以及思想进行模拟的综合学科，它所涉及的行业较多，比如，心理学以及哲学等等均为典型，而后实现对人体触觉或是感知方面的模拟，通常会将其安装到机械设备之上，并使得机器更具智能化特色，借助智能化处理方式或是智能化编程等方法，逐步实现自动化操作、智能化运行，对人类难以完成的、高难度的、威胁较大的工作进行有效处理，极大的提高工作效率，进而保证人们的人身财产安全。

现阶段，人工智能技术已经初步取得了一定的成就，相关的专家学者在研究和探讨以后，也发现了人工神经网络体系构建的发展方向，希望借此完成工程项目设计工作，实现软件系统和智能化模块的有机结合，对软件的性能进行改良，进而符合用户的实际需求，在基本达到了人工智能的目标以后，还需要对用户界面进行优化和改良，最终为人工智能技术的发展和更新提供更多的保障。

（一）网络安全方面的应用。

最近几年来，人工智能技术的运用已经成为未来几年来许多领域的发展趋向，它的利用将计算机网络的优势全方位的体现，值得一提的是，它在计算机网络安全方面所占据的地位在日渐提高，同时其应用价值也不断凸显。

而后，入侵检测也是计算网络安全工作落实的主要工作，这一过程中，防火墙可发挥自身的作用，这一过程中它的运行效果，将会给整体的系统运作安全性带来极大的影响，可通过数据整合、搜集的方式，将有价值的参数呈现给用户，通过邮件的形式发送给用户，随着时间的推移，邮件数量也会不断的增加。经过笔者的分析和探讨，建议将智能型垃圾邮件系统安装到用户的系统之中，而后再实施风险检测，及时告知用户相关的风险信息，并给予一定的提示，引导用户妥善处理垃圾信息。

（二）企业管理方面的应用。

现阶段，人工智能技术手段已经被越来越多的企业管理者所认知，比如，自动报警系统和监控系统的应用就为典型代表，它们的运用，利于企业实现智能化的管理目标，为企业的内部运作营造安全的氛围和环境，此外，还可以一定程度的减少企业的运作成本，逐步达到资源配置和优化的效果，将企业的运营和发展目标落实到实处，体现出企业管理的智能化和现代化特色。

（三）教学领域的应用。

随着新课程改革的推进，使得标准化教学体制也在日趋深化，逐步实现了计算机技术和教学工作的有机融合，人工智能计算机辅助教学系统的运用体现了极大的应用优势，为传统教学模式的优化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教学方法和教学内容的表达，进而相应的的提高教学效率，确保教学质量。

此外，引入人工智能技术的过程中，也需要重视知识库的运用，将其作为教学中有效的辅助工具，而后把教学中的要点以及相关定义等融入到知识库职之中，教师的在落实教学工作之时，可对知识库之内的理论知识加进行准确推理，为学生呈现更加直观的推理过程和运算过程，得出推理后的结果。从教学领域日后的发展角度来讲，人工智能技术理念的引入，可谓是以此教学模式的革新，也是突破传统教学模式桎梏的有效途径。

（四）家居行业的应用。

当前，人们的生活质量和生活水平日渐提高，从而自然而然的增加了对于住房家居的应用需要，在此社会发展形势之下，可将人工智能技术手段应用到家居生活中，尽可能满人们的日常生活需要，比如，运用人工智能技术，对门窗的闭合进行有效控制，或是对家居环境进行调整，营造良好的生活氛围。

三、结语。

综上所述，在此信息技术发展如此迅猛的时代背景下，人工智能技术手段的运用被许多行业所认识和关注，此项技术是一项典型的新型技术手段，它的应用体现了极大的优势，与域外发达国家相比较，我国的人工智能技术水平仍旧不足，但是，其发展速度却相对较快，在我国的诸多行业中得到了广泛运用，它的未来发展前景相对较佳，值得大力推广。

参考文献。

[2]黄鑫。分析计算机人工智能识别技术的应用瓶颈[j].数字技术与应用，20xx,26（7）:244.

人工智能发展的利与弊的论文（优秀14篇）篇十

图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。

1图像识别技术的引入。

图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。

1.1图像识别技术原理。

其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。当看到一张图片时，我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。其实在“看到”与“感应到”的中间经历了一个迅速识别过程，这个识别的过程和搜索有些类似。在这个过程中，我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆，从而识别出是否见过该图像。机器的图像识别技术也是如此，通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显，有时又是很普通，这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之，在计算机的视觉识别中，图像的内容通常是用图像特征进行描述。

1.2模式识别。

模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指对表示事物或现象的不同形式的信息做分析和处理从而得到一个对事物或现象做出描述、辨认和分类等的过程。

计算机的图像识别技术就是模拟人类的图像识别过程。在图像识别的过程中进行模式识别是必不可少的。模式识别原本是人类的一项基本智能。但随着计算机的发展和人工智能的兴起，人类本身的模式识别已经满足不了生活的需要，于是人类就希望用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。这样计算机的模式识别就产生了。简单地说，模式识别就是对数据进行分类，它是一门与数学紧密结合的科学，其中所用的思想大部分是概率与统计。模式识别主要分为三种：统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。

2图像识别技术的过程。

既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同，那它们的过程也是大同小异的。图像识别技术的过程分以下几步：信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。

信息的获取是指通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。

预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作，从而加强图像的重要特征。

特征抽取和选择是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的，如果要利用某种方法将它们区分开，就要通过这些图像所具有的本身特征来识别，而获取这些特征的过程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的，这个时候就要提取有用的特征，这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一，所以对这一步的理解是图像识别的重点。

分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。

3图像识别技术的分析。

随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步，图像识别技术已经在众多领域中得到了应用。20xx年2月15日新浪科技发布一条新闻：“微软最近公布了一篇关于图像识别的研究论文，在一项图像识别的基准测试中，电脑系统识别能力已经超越了人类。人类在归类数据库imagenet中的图像识别错误率为5.1%，而微软研究小组的这个深度学习系统可以达到4.94%的错误率。”从这则新闻中我们可以看出图像识别技术在图像识别方面已经有要超越人类的图像识别能力的趋势。这也说明未来图像识别技术有更大的研究意义与潜力。而且，计算机在很多方面确实具有人类所无法超越的优势，也正是因为这样，图像识别技术才能为人类社会带来更多的应用。

3.1神经网络的图像识别技术。

神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络，也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中，遗传算法与bp网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的，在很多领域都有它的应用。在图像识别系统中利用神经网络系统，一般会先提取图像的特征，再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例，当汽车通过的时候，汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息，对车牌上的字符进行识别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。

3.2非线性降维的图像识别技术。

计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术。不管图像本身的分辨率如何，其产生的数据经常是多维性的，这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力，最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(pca)和线性奇异分析(lda)等就是常见的线性降维方法，它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据集合，所求的是整个数据集合的最优低维投影。经过验证，这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间，因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术，它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维，使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行，这样就提高了识别速率。例如人脸图像识别系统所需的维数通常很高，其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布，使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像，从而提高人脸识别技术的高效性。

3.3图像识别技术的应用及前景。

计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术;农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术;医学方面的心电图识别技术等。随着计算机技术的不断发展，图像识别技术也在不断地优化，其算法也在不断地改进。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此与图像相关的图像识别技术必定也是未来的研究重点。以后计算机的图像识别技术很有可能在更多的领域崭露头角，它的应用前景也是不可限量的，人类的生活也将更加离不开图像识别技术。

4总结。

图像识别技术虽然是刚兴起的技术，但其应用已是相当广泛。并且，图像识别技术也在不断地成长，随着科技的不断进步，人类对图像识别技术的认识也会更加深刻。未来图像识别技术将会更加强大，更加智能地出现在我们的生活中，为人类社会的更多领域带来重大的应用。在21世纪这个信息化的时代，我们无法想象离开了图像识别技术以后我们的生活会变成什么样。图像识别技术是人类现在以及未来生活必不可少的一项技术。

人工智能发展的利与弊的论文（优秀14篇）篇十一

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）作为一项前沿技术，近年来受到了广泛关注和热议。作为一名从业者，我对人工智能的发展有着深刻的体会。下面将从五个方面进行阐述，分别是人工智能的历史演变、人工智能的应用领域、人工智能的挑战与机遇、人工智能的伦理问题以及人工智能的未来前景。

首先，回顾人工智能的历史演变，可以发现人工智能经历了多个阶段的发展。1956年，人工智能领域诞生了首个学术会议，标志着人工智能研究开始走上正式轨道。之后，人工智能进入了发展的黄金时期，出现了许多标志性的成果，如专家系统、神经网络等。但是，在20世纪90年代，人工智能进入了一个低谷期，科学家们遇到了瓶颈。直到近年来，随着计算能力的提升和大数据的普及，人工智能迎来了爆发式的发展。

其次，人工智能的应用领域越来越广泛。目前，人工智能已经应用于诸多领域，如医疗健康、金融、交通、教育等。在医疗健康领域，人工智能可以辅助医生进行病情诊断和治疗方案制定，提高诊疗效率；在金融领域，人工智能可以进行风控预测和欺诈检测，提高金融交易的安全性。人工智能的应用不仅带来了便利，还在一定程度上改善了人们的生活质量。

然而，在人工智能的发展中也存在着一些挑战与机遇。一方面，人工智能技术的开发和应用面临着技术难题，如数据隐私保护、智能决策的可解释性等。另一方面，人工智能技术的发展为社会经济带来了巨大的机遇，助力产业升级和创新发展。人工智能的发展还带动了相关产业的迅速崛起，促进了就业增长和经济增长。

同时，人工智能的快速发展也引发了一系列伦理问题。比如，人工智能是否会取代人类的工作岗位？这个问题涉及到经济社会的稳定和人类的生计问题。又如，人工智能是否会对人类社会产生负面影响，如个人隐私泄露、人权侵犯等。人工智能的发展需要我们在规范和应对伦理问题方面加强思考与引导。

最后，展望人工智能的未来前景，可以看出人工智能将继续成为新一轮科技革命的重要驱动力。未来，人工智能的发展将更加注重人与机器的协同，建立起人机共生的生态系统。同时，人工智能还将与其他前沿技术相结合，形成更强大的综合技术体系，以更好地服务于人类的生活和社会需求。人工智能的未来前景是广阔而充满希望的。

综上所述，作为人工智能的从业者，我深刻认识到人工智能的历史演变、应用领域、挑战与机遇、伦理问题以及未来前景。在人工智能的发展中，我们应保持技术创新的激情，关注伦理问题的引导，努力创造出更加安全、可信赖、有益于人类的人工智能技术。相信在不久的将来，人工智能必将为我们创造更美好的世界。

人工智能发展的利与弊的论文（优秀14篇）篇十二

人工智能和数字地球是计算机科学及信息科学发展中的重要领域。本文简述了人工智能的概念及其在计算机上的实现方式，并提出了人工智能技术在数字地球发展中几个方面的应用，最后总结了人工智能技术为数字地球的发展带来的好处。

1前言。

美国副总统阿尔.戈尔在加利福尼亚科学中心作的演讲中提出了“数字地球”这一新概念并对其作了比较全面和通俗的说明[1]。演讲中戈尔总统给出数字地球可能的无比广阔的应用前景人们可以通过数字地球技术指导仿真外交打击和监测犯罪保护生态多样性预测气候变化增加作物产量等。

在数字地球中非常重要的一点是如何使海量的地理空间数据变得有意义，即让它们能过被人们所理解。但是，在面对这些海量的数据时，我们处理的手段却是有限的。而且这些数据都是由计算机来处理的，在面对大量数据中的无用数据时，计算机是很难将其识别出来的。所以我们需要让计算机具有人类一样的智慧，将这些数据进行有效的处理。如今，人工智能技术在数字地球中有着广泛的应用。通过这一技术，人们可以高效的处理和分析这些海量数据。

人工智能在计算机上有两种不同的实现方式。一种是采用传统的编码技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用的方法是否与人或动物机体所用的方法相同。另一种是模拟法(modelingapproach)，它要求实现方法也和人或动物机体所用的方法相同或相似。模拟法有两种实现的算法：遗传算法和神经网络算法。

遗传算法借鉴生物进化论，将要解决的问题模拟成一个生物体，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代解空间[3]，并通过适应函数度来淘汰那些不良的个体，这样迭代进化几代之后就很有可能得到适应度函数值较高的个体。遗传算法通常用在求解问题最优解的情况下，如函数优化、组合优化等。

神经网络算法通过模拟人或动物的神经网络传递和处理信息的行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型[4]。使用神经网络算法使系统具有像人一样学习的特征。初始时，系统模块跟初生婴儿一样什么也不懂，而且会经常犯错，但是它可用通过学习，从错误中吸取教训，下一次运行时就可能改正。

人工智能能够使我们的计算机具有人能解决问题的能力，使得计算机工作起来更加的高效。而且通过人工智能的学习机制，降低其出错的几率。人工智能在数字地球中可以有以下几个方面的应用：

当前我们主要使用gps技术来做定位和导航的。但是gps只能在室外及卫星信号不被遮挡或反射的地方才能使用。因此，在室内、茂密的树木覆盖处和高层建筑地下gps就很难使用了[5]。

使用人工智能技术进行智能导航，当不能获得gps卫星信号时，系统会智能的使用基于通信基站定位、互联网定位等来提供导航。同时，人工智能系统还可以实现最优路径规划，周边信息搜索等功能。

3.2智能的人机交互。

数字地球的建设依赖于互联网、虚拟现实等技术，但是现在我们能做的仅仅是通过这些技术将我们所获得的海量数据展现在人们面前。而显示信息的形式主要是以浏览器、虚拟头盔等，这些工具存在着不能与人友好交互的问题。我们通常是通过人肢体来交互，而不能像现实生活中人们通过对话的形式交互。

3.3专家系统。

计算机较人强的地方在于它的计算速度快，将计算机的高运算速度和人的智慧集成起来构成专家系统。专家系统使用人类专家推理的模型来处理现实世界中需要专家作出解释的复杂问题，并得出与专家相同的结论[6]。

在气象预测中，我们要处理大量的气象数据。使用传统的计算机处理方式，我们还要对计算机的处理结果做大量的分析。但是通过专家系统，不仅给出处理的数据结果，还可以给出分析的结果，以便研究人员辅助研究使用。这样可以减少大量的人力耗费。

总结。

戈尔总统所提出的数字地球，不仅仅是数字化的地球，其未来的发展跟应该是在数字化的基础之上的智慧地球，正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未来，电子设备将会更加智能化，人机交互将会更友好化。

同时在面对海量的地理空间数据时，使用人工智能技术可以拓宽我们队这些数据的处理能力。加快数据的处理速度、精确性等。通过智能搜索，可以快速精准的找到我们所需要的信息。就像google公司所做的智能周边搜索一样，当人们走在城市街道上的时候，系统可以搜索并显示周边我们感兴趣的一些商店、景观、饭店等信息。并且人工智能技术还能提供智能导航、人机自然语言交互、专家系统等。未来人工智能技术将在数字地球的发展中起到更大的作用。

人工智能发展的利与弊的论文（优秀14篇）篇十三

以前我们谈科技进步，谈网络应用，总说是一把双刃剑，有利有弊。现在，面对日益发达的人工智能，我想说：现在，摆在我们面前的任务是把它变成一把单刃的剑。

把人工智能变成一把双刃剑，需要我们以正确的态度去面对。就像一局险胜阿尔法狗的李世石一样，他说：人机大战并没有让我感受到失败的痛苦，反而让我更好地理解了象棋，这让我很开心。连续输三局的天才棋手柯洁说：阿尔法狗让我更好地理解围棋的奥秘。面对人工智能的快速发展，我们应该有更积极的态度和更清晰的认识。不能一味的夸。人工智能有多优秀，多无敌，不能一味贬低人类来看人类。我们需要知道的是，阿尔法狗只是一台机器，是人类创造的玩具。他没有头脑，没有情感，甚至没有——的智商。只是我们在研发过程中输入的一堆冷冰冰的代码，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我们和人工智能是平等的，有时候它们可以成为我们的工具。

要把人工智能变成一把单刃剑，我们需要了解它。俗话说知己知彼百战不殆。网上有人说，如果人工智能获得了人类的意识，那么他们就会反过来奴役人类。未来将是人工智能的世界，让人恐慌。首先，人类还没有能够让一台机器拥有意识，很多人还没有意识到意识的起源。做出这种无用的猜测，没有实际意义。现在我们能做的就是找出它的运行规律，了解它的优缺点。掌握使用人工智能的方法。带上她神秘的面纱，而不是看着他的面纱漫天要价。

要把人工智能变成一把单刃剑，最重要的是扬长避短。是的，任何事情都有两面性。就像之前关于学生是否应该使用手机的争论一样，在自律性差的人手里，手机是用不好的，而在头脑清醒、自律性强的人手里，才能充分发挥自己的优势。而且不会让劣势影响自己，人工智能也是一样。现在要注意的是提高自己应用人工智能的能力。让这些过于智能的机器在我们手里得到合理的利用，让它们的缺点得到融化，优势得到彰显。只有这样，人工智能才能得到它的天赋，并充分利用它们。

问：如何让人工智能成为一把双刃剑？回答：以正确的态度面对他，以积极的方式认识他，然后扬长避短，是运用人工智能的好方法。

人工智能发展的利与弊的论文（优秀14篇）篇十四

人工智能、基因工程、纳米科学被认定是21世纪的三大顶端高科技，其中人工智能在近些年来其研究领域不断扩大，涉及到哲学、神经生理学、心理学、计算机科学以及仿生学等多个科学领域的研究，其科技成果也层出不群，被广泛应用于科学研究以及工业生产中[1].工业生产过程中采用电气自动化生产模式，能够大大降低劳动成本，提高生产效率的同时还能保证产品质量，因此被众多企业用于生产实践中，而在电气自动化控制系统中应用人工智能技术，可谓是如虎添翼，保障了生产环节控制的高效性和科学性。

1人工智能在电气自动化控制中的应用优势。

1.1受干扰程度低。

以往工业生产中的电气自动化控制都是依靠既定的程序和管理器来实现的，管控系统根据各个生产环节仪器仪表中传递的数据进行分析，套入固定的问题处理软件上，选择指令发布，不具备具体问题具体分析的能力，会受到多个生产因素的干扰。人工智能技术其神奇之处就在于智能，不需要精确的动态模型和具体参数的设置，就能够有效处理生产信息，调控电气化生产设备。除此之外，人工智能技术能够实现调控的一致性，掌控全局进行智能调控，根据生产信息作出有效应答，而不会局限于某一固定生产指令，只调控某一环节的生产设备。

1.2操作误差小。

人工智能本身的运行条件没有太多的限制，与因此与传统的控制器相比，本身的操作误差更小，基本上不会受到外界因素的干扰[2].一般来说，人工智能技术在电气自动化控制体系中应用，会现根据实际生产需求设置参数，随后又人工智能系统进行统一的调控，而在实际应用过程中，这些参数是基本上不会因为外界干扰而改变的，这也就保证了人工之能够系统的管控质量，不会因为本身的故障而引起决策的失误，大大降低了操作误差，使得各个生产环节能够按照预先设想的方案有序进行。操作误差小，是人工调控与传统控制都不具备的特点，完全符合机械化自动生产的理念。

1.3调节效率高。

人工智能其数据处理分析能力更为强大，因此在实际应用过程中，即使生产环节发生了变化，需要调整人工智能控制系统的一些参数，其难度也是相对更低的，不需要专门的技术专家来进行指导，只要调整部分参数，人工智能体系就能捕捉到生产环节的变化，执行调整管控模式。例如，在生产环节中，产品种类发生了变化，如果是传统的电气自动化控制体系，就可能要重新输入控制参数，调整控制程序，而人工智能系统能够根据收集到的生产信息，进行合理的自我调整，操作简便快捷[3].

1.4降低生产成本。

在电气自动化控制系统中还没有应用人工智能技术之前，生产虽然已经不要使用人力，但是在其他环节比如设备故障检查以及设备整理仍然需要人工来完成，这样不仅耗费时间，而且产生了一定的人工费用，一直是限制电气自动化生产的一个问题。人工智能能够实现器械故障的自动检测，实现工业生产的全方位管理，确保所有的电气设备都按照设定好的方案进行工作，消除了生产过程中一些常见的生产问题。

2人工智能在电气自动化控制中的实际应用。

人工智能技术的实际应用主要有专家系统、人工神经网络、启发式搜索以及模糊集理论，这些运作体系是其应用于生产实践的基础。一直以来，人工智能技术的目标就是为了让机器能够拥有与人相同的智力，具备接受信息处理事情的能力[4].计算机技术的发展，使得工业生产实现了初步实现了电气自动化生产的目标，但是要想这一管控体系进一步发展，还需要更为先进的机器调控技术，人工智能正好符合这一发展要求，为电气自动化生产的进一步发展提供了无限的可能。

2.1电气产品的优化设计。

一直以来，电气产品的优化设计是一项巨大的工程，受限你要掌握市场行情，融合更为先进的科学技术，根据以往的产品设计经验，进一步优化产品的性能，才能确保产品的销售额度，保证企业的市场占有率。这一研发环节，不能过长，因为如今的市场雪球变化极快，而且市场竞争较大，必须抢占先机，但是又不能以为追求研发速度而忽视质量。随着人工智能技术的应用，目前产品的优化设计模式已经有纯人工操作转变为人工智能辅助设计，大大缩短了产品的研发周期，并且在人工智能的帮助下，产品参数的设置更为合理，数据精确度大大提升。

2.2电气设备的故障诊断。

在工业生产过程中，往往是多个生产环节数千台机器一同运转，单靠人工或者是笨拙的控制器，是无法找出具体故障设备的，需要花费大量的时间，而为了保证生产安全，就必须停下可疑范围内的所有电器设备，对于电器自动化生产来说，时间就是金钱，这样会严重耽误产品的生产，给公司造成巨大的经济损失[5].人工智能技术在电气自动化控制体系中的应用，很好地解决了这一难题，通过专家系统和模糊理论的结合，分析各个生产环节中仪器仪表的数据信息，系统能有效掌握全部的生产信息，实现电气自动化生产的智能控制，及时发现设备故障问题，停止故障设备，将生产损失降低到最小，切实保障企业的生产效益。

2.3运行过程的智能控制。

社会在不断发展，数年前机械化生产代替了人工生产，而随着社会需求的不断扩大，企业生产效率也必须不断提高，才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟。人工智能技术的发展，为实现电气自动化的智能控制带来了希望的曙光。在大数据时代背景下，工业生产中设计到的生产信息量是极为庞大的，人工无法快速处理这些信息作出有效决策，智能依靠计算机技术的使用，而计算机信息技术都是依靠固定的程序来处理信息，只有将二者结合，才能实现电气自动化生产的有效管控。人工智能系统是初步具备了人类智力的机械系统，具有计算速度快的优点，能够在短时间内处理大量信息，得出正确的结果，及时作出生产决策。

3结语。

机械技术与计算机信息技术的结合，实现了工业生产的电气自动化控制，大部分的生产过程都是有机械完成的，然而在生产实践中，还是需要人工进行调控，及时调整机器的运行状态，定期检修器械，以免发生故障影响生产效率[6].人工智能技术的出现，实现了电气自动化的智能控制，与传统人工控制相比，其调控效率更高，能够直接处理各个生产环节中出现的一些问题，而且基本上不会受到外界因素的干扰，决策科学，管理高效，绝对是一项值得信赖的尖端技术。人工智能的应用，能够保证生产质量的统一性，优化产品设计，在生产过程中，及时发现电气设备运行故障的问题并进行有效处理，实现了电气化生产的实时动态管控。

参考文献：

[5]陈坤,史策,季永春.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思考[j].艺术科技,20xx（08）：76.

[6]姜关胜.人工智能技术在电气自动化控制中的应用问题探讨[j].电子技术与软件工程,20xx（20）：150.