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2003-张寅生-人工智能的本质及其发展趋势
  作者:人大科哲    文章来源:本站原创    点击数:    更新时间:2010-12-17    
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论文题目:人工智能的本质及发展趋势

答辩时间:2003

指导教师:刘大椿教授

 

摘要:

该论文论述了什么是智能,什么是人工智能,人工智能的发展趋势是什么。提出的基本观点是:人工智能是智能的一种,在本质上,人工智能与智能没有差异。智能的本质是选择。针对人工智能的发展的主要技术---自然计算、机器学习和自动推理,对其本质进行了简要评述。

该论文的简要结论:

1、计算机的计算是智能的表现。

2、人工智能的技术是正在发展的计算机的技术,一方面,它增加了计算机的智能化特征,但没有改变现有计算机的体系结构。

3、人工智能的技术的另一方面的进步是自动推理技术,它不只能计算数学函数,还能推理、存储知识和发现知识。

4、人工智能的技术的上述进步不只是功能上对人的认识行为的模拟,在智能本质上也与人的智能相同。

5、人工智能和天然智能的差异在于信息处理方式的局部的差异。

6、当人工智能拥有意识、智能和思维的特征时,我们可以把它视为有限的人;计算机运行时是暂时的人。

7、人、动物和机器(计算机)存在一个交集,他们都以信息系统反映世界。

8、哲学必须对对人工智能视而不见的态度进行反思。

 

 

 

 

引言

对人工智能的本质及发展趋势研究的意义

1.本论文所要研究和解决的核心问题

2.本论文所要研究和解决的相关问题

3.本论文的本体论意义

4.本论文的认识论意义

5.本论文的逻辑哲学意义

6.本论文对于技术进步的意义

7.本论文的目标

 

1  智能和人工智能的定义

1.1定义规则

1.1.1 定义规则1

1.1.2 定义规则2

1.1.3 定义规则3

1.1.4 定义规则4

1.2 对以往的智能定义的辨析

1.2.1 认为智能尚没有统一的明确定义

1.2.2 认为智能是与思维、学习相关的若干人类活动的集合

1.2.3 认为智能是与解决问题相关的一种能力

1.3 对智能定义的综合

1.4智能定义的给出

1.5智能的数学模型

1.6人工智能概念的若干种定义

1.7智能与人工智能定义的简要结论

 

2  计算机的智能特征

2.1“计算机是否拥有智能”问题的本质是什么

2.2 计算机的体系结构

2.3 计算机的定义

2.4 计算机具有的智能饿的三个特点

2.4.1 计算机具有目的性

2.4.2 计算机具有选择机制

2.4.3 计算机选择机制的本质

2.5 对“计算机已经拥有智能”的进一步解释

 

3  人工智能的意识和思维特征

3.1 问题的提出

3.2 意识的本质特征

3.3 意识的本质特征的信息学表述

3.3.1 对“意识是客观存在的反映或主观映象”的信息学表述

3.3.2 对“意识具有主观能动性”的信息学表述

3.4对人工智能拥有意识的论述

3.4.1人工智能符合意识的数学模型

3.4.2人工智能具有社会性的假说

3.4.3人工智能是物质发展的产物

3.5人工智能的思维特性

 

4  人工智能和天然智能的差异

4.1 问题的提出

4.2人工智能和人的智能的差异

4.2.1逻辑和非逻辑思维的差异

4.2.2计算和非计算的差异

4.2.3递归运算和非递归运算的差异

4.2.4语法和语义的差异

4.3人工智能和人的智能的差异的本质----功能差异

4.4人工智能和人的智能的差异的前景

 

5章人工智能和哲学预期和系统分类

5.1 信息科学对康德的未来形而上学的印证

5.1.1康德面临的问题

5.1.2康德将形而上学变为科学的企图

5.1.3康德的办法

5.1.4信息科学对于康德设想的形而上学的确认

5.1.5康德的形而上学对人工智能的意义

5.2 黑格尔的逻辑对计算机逻辑的预期

5.2.1 黑格尔的逻辑对计算机逻辑的预期的简述

5.2.2 黑格尔的逻辑本体论的启发意义

5.2.3 黑格尔的逻辑学的技术意义

5. 3 马克思主义哲学对人工智能的预期

5. 4人工智能的系统分类

 

6  计算机推理的本质及计算机三段论推理的逻辑设计

6.1 经典确定性推理原理

6.2 不确定性推理原理和本质

6.2.1 不确定性推理的定义

6.2.2 不确定性推理的主要种类及应用状况

6.2.3 不确定性推理的局限性

6.2.4 对确定性推理和不确定性推理的一个改进:计算机三段论推理的逻辑设计

6.3 LISP语言与计算机推理定理证明的本质

 

7  提高计算机能动性的算法-----人工神经网络

7.1 人工神经网络的定义

7.2 人工神经网络的发展史

7.3 BP算法的基本原理

7.4 人工神经网络的本质

7.4.1 对人工神经网络的本质的基本描述

7.4.2 人工神经网络的本质的智能特性

7.4.3 人工神经网络智能特性的进步性

7.4.4 人工神经网络智能特性的局限性

7.4.5 人工神经网络对突破冯.诺依曼计算机工作方式的启发和意义

 

8  提高计算机能动性的算法-----遗传算法

8.1遗传算法的发展简述

8.2遗传算法的原理

8.3遗传算法的表述和举例

 

9  提高计算机能动性的算法-----知识工程

9.1知识工程的定义

9.2知识工程的发展概况、存在的问题和困难

9.3一种获取知识方法的改进-----智能搜索引擎的智能化搜索方法

9.3.1目前搜索引擎的问题的表述

9.3.2智能化知识相关性信息搜索的改进方案

结语 对人工智能和人的地位的认识

 

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