智能科学与技术论文范例6篇

智能科学与技术论文范文1

关键词：智能科学与技术；社会需求；必要性；可行性；紧迫性

中图分类号：G642　文献标识码：B

1　“智能科学与技术”学科：内涵、结构与关系

为了便于论证，首先需要明确：什么是“智能科学与技术”学科?

1.1　“智能科学与技术”的学科内涵

智能问题具有高度复杂性，不同的人从不同的角度去认识智能，就可能得到不同的理解，这使得国际学术界关于智能的定义一直呈现出多样化的特点(正像信息的定义至今还难以统一那样)。

但是，经过长期的研究，具有系统思维优势的我国人工智能学术界却已经对此取得了比较清晰的理解。

智能，是“面对问题、约束和目标，通过获取信息、提炼知识、调度知识生成策略，从而解决问题、满足约束、达到目标”的能力。

智能的概念也可以用图1的抽象模型来表示。图1模型所表示的“由面对问题到解决问题”的整个过程是典型而完整的智能活动过程，其中包含：信息获取(传感)、信息传递(通信)、信息处理(计算)、知识生成(认知)、策略创建(决策)、策略传递(通信)、策略执行(控制)等基本环节。它体现了“标准智能科学技术”的科学技术内涵。

图1所示的“标准智能科学技术”内涵中，“知识生成(认知)”和“策略创建(决策)”这两个相互联系和相互作用的部分，通常又被称为“狭义智能科学技术”，它是“标准智能科学技术”中最为复杂最为困难的部分，也是“标准智能科学技术”最具表征性的部分。

本项建议提出增设的“智能科学与技术”博士学位一级学科，正是指“狭义智能科学技术”而言。为了使语言和行文更为简洁，在一般不引起误会的情况下，通常省略“狭义”这个形容词。

由此可以得到一个重要的结论：“智能科学技术”一级学科具有自己相对独立的学科立足点，这就是认知(知识生成)和决策(策略创建)，而且是“标准智能科学技术”内涵中最具有表征意义的部分。

1.2　“智能科学与技术”一级学科的二级学科结构

作为一级学科，“智能科学与技术”学科可以下设若干二级学科。根据目前的发展情况，设立以下三个二级学科是适宜的：

智能理论与方法(可授理学学位)

知识处理(可授理学或工学学位)

智能系统与应用(可授工学学位)

这是三个体系很完整、关系很和谐、非常有特色的二级学科。它们在整体上全面地涵盖了“智能科学与技术”学科的理论、技术与应用，足以支撑“智能科学与技术”学科的发展。

同时也可以看出，“智能科学与技术”博士学位授权一级学科的三个二级学科内涵与现有其他一级学科的二级学科之间没有重叠与冲突，不会影响到其他学科的发展。相反，它使整个学科的学位培养体系得到了充实与完善。

1.3　“智能科学与技术”与相邻学科的关系

由智能的定义和它的抽象模型(图1)可以看出：标准智能科学技术(或者也可以称为“完全的智能科学技术”)包含了以下分支学科：

传感与测量(信息获取)

通信(信息传递)

计算(信息处理)

狭义智能(知识生成与策略创建)

控制(策略执行)以及

系统(全局性能优化)等分支学科

显而易见，这些分支学科都有自己相对独立的学科立足点，不存在人们担心的“互相挤占”的问题。即使对于“计算机科学与技术”和“控制科学与工程”这两个关系最密切的学科来说，“智能科学与技术”也不会“挤占”它们的研究领域。相反，它们之间具有明确的分工和接口，所有这些分支学科之间的有机合作，可以构成标准的(或完全的)智能科学与技术的大学科。

多年前，“信息与通信工程”、“计算机科学与技术”、“控制科学与工程”都已经成为一级学科。因此，现在设立“(狭义)智能科学与技术”博士学位授权一级学科，全学科的整体结构，应当是水到渠成的事情了。2设置“智能科学与技术”一级学科：必要性、可行性、紧迫性

既然图1的抽象模型揭示了“标准智能科学与技术”的学科结构内涵，也表明了“(狭义)智能科学与技术”学科具有自己独立的学科立足点――认知(知识生成)与决策(策略创建)，而且表明“智能科学与技术”学科与“信息与通信工程”、“计算机科学与技术”和“控制科学与工程”等学科属于同一个学科层次，那么一个自然的问题就是：为什么在此之前，“智能科学与技术”学科没有能够与其他同层次的学科一起成为一级学科?

下面就来回答这个问题。

2.1　设置“智能科学与技术”一级学科：理论基础已经确立

当初没有把“智能科学与技术”设置为一级学科，不是因为它不重要，而是因为智能科学技术的研究对象f认知与决策：如何把信息提炼成为知识；如何把信息与知识激活成为智能策略)比较复杂，进展受限，甚至连人工智能的三大主流理论(基于结构模拟的人工神经网络、基于功能模拟的符号逻辑系统、基于行为模拟的感知――动作系统)也处于“鼎足三分，互不认可”的状态，未能形成统一的理论知识体系，因而缺乏建立一级学科的理论基础。

其实，这种进程完全符合科学技术发展的规律。正如人类进化的过程一样，只有当感觉器官、传导神经系统、思维器官中的古皮层和旧皮层、效应器官这些功能首先发展起来之后，人类才会对思维器官新皮层的发展提出强烈的要求，使后者成为发展的焦点。信息科学技术的发展逻辑也是这样，只有当传感技术、通信技术、计算机技术、控制技术都充分发展起来之后，我们才会对智能科学技术的发展产生强烈的需求，使智能科学技术成为发展的焦点。

事实上，自20世纪90年代Internet(计算机与通信技术的集成体现)进入商用以来，人类对智能科学技术的迫切需求就已初见端倪：无论是为了发挥Internet的正面作用(在信息海洋中准确检索用户所需要的信息)还是为了抑制Internet的负面影响(过滤各种不良信息)，都需要能够“理解信息内容和效用”的智能搜索技术，而这不可能依靠一般计算机编程来解决。这就验证了上面的进程逻辑：通信与计算机等技术发展起来以后，人类必然对智能科学技术产生强烈需求。

于是，进入21世纪以来，在信息技术应用需求的强力推动下，智能科学技术获得了巨大的发展。现在已经明确：由信息提炼知识(认知)的基本机制是归纳，而由知识和信息激活智能策略(决策)的基本机制是演绎。不仅如此，原来“鼎足三分，互不认可”的人工智能三大主流理论(结构模拟理论、功能模拟理论、行为模拟理论)也在机制模拟理论的框架内实现了和谐的统一，形成了人工智能的统一 理论体系，从而为设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科奠定了必要的理论基础，扫除了原来不能设置一级学科的基本障碍。

而且，人工智能理论研究与自然智能的研究之间也在快速沟通，正在形成更强大的研究体系――高等智能，后者把感知、觉知(基础意识)认知、情感、智能等一些原先互相分离的领域以及信息理论、知识理论、智能理论等一些原先互相脱节的理论互相融会贯通，构筑“高等智能”的理论体系。

2.2　设置“智能科学与技术”一级学科：国家需求迫在眉睫

众所周知：信息是现象，知识是本质，智能是运用知识解决问题的能力，是信息的最高级产物。因此，智能科学技术是信息科学技术的核心、前沿和制高点。与此同时，智能又是生命体的精髓，是生命体最为复杂、最为神奇、最为重要的能力。显然，智能科学技术是信息科学技术与生命科学技术最为精彩的交叉领域，是21世纪科学技术发展的聚焦点。

从智能的定义和图1的智能模型可以看出，智能科学技术的实质，是利用现代科学技术增强人类认识问题(以至认识世界)和解决问题(以至改造世界)的能力。因此，在激烈尖锐的国际竞争中，谁最先掌握了智能科学技术，谁就可能掌握竞争制胜的主动权。肩负“振兴中华”重任的我国科技和教育工作者，责无旁贷地要全力以赴，抢占先机，努力发展我国的智能科学技术。而设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科，就可以在智能科学技术这个关键领域培养大批优秀的高层次人才，为我国掌握信息科学技术的核心、前沿和制高点提供人才保障。这是我国国家发展至高无上的战略需求。

另一方面，从现实的经济发展来看，党中央国务院一再发出号召，要求尽快转变粗放的国民经济增长方式，因为这种增长方式导致资源(包括物质资源和能量资源)的高消耗和废弃物的高排放，造成对生态和环境的高污染(称为“三高”)，是一种不可持续的增长方式。近年来，人们从工业生产系统的操作层面和管理层面采取了多方面的节能减排措施，也取得了一定的成效。但是分析表明，“三高”的根源是资源的高消耗，而资源高消耗的根源又在于工业时代余留下来的工业生产系统“高度冗余”的设计理念：为了保证在最恶劣的条件下正常生产，就要求为生产系统提供高额超量资源(包括物质资源和能量资源)供应。然而，最恶劣条件的出现概率通常很小，因此，在绝大部分时间内，生产系统都处于高额超量资源消耗的状态。一旦按照这种理念设计了生产系统，那就“木已成舟”，无论人们在操作和管理方面怎样精心，也不可能从根本上解决由于资源高消耗引发的“三高”问题。

解决国民经济粗放增长方式的根本办法，是采用基于智能科学技术的“智能设计”理念去取代“高额超量冗余”的传统工业设计理念，从工业生产系统的“源头”上消除“三高”的根源。如定义所见，“智能”概念的基本特征是“学习”，智能设计理念的技术特征是“自学习――自调整――自适应”，它能保证在任何情况下(包括最恶劣和最良好的情况)，生产系统的资源供应和产品产出都处在“准最优”的状态，从而消除了高额超量冗余资源的消耗。这是国民经济健康发展所迫切需求的，也是智能科学技术所能够做出的贡献。

国民经济和社会进步迫切需要“智能科学技术”的最新动向是2009年2月4日IBM中国公司在北京的“智慧地球(Intelligent Earth)”战略。这个战略的目标是让世界的运转更加智能化，涉及个人、企业、组织、政府、自然和社会之间的互动，这种互动将大大提高性能效率和生产力。IBM并不讳言“智慧地球”对于中国发展的重要性，它认为，“智慧地球”使中国近百年来首次与世界同步进行技术革命，为中国提供了难得的历史良机(详情参见《科技日报》的整版报导)。这是一个非常清晰的信号：20世纪80年代以来，引领世界发展的火车头是“信息化”，而在21世纪的今天，引领发展的火车头则是“智能化”。如果我们不能及早为“智能化”培养大批优秀的“智能科学技术”高层次人才大军，振兴中华、建设“创新型国家”的目标就难以实现。

也许大家还记得，在2008年中国科学技术协会成立50周年庆祝活动期间，在互联网上展开的一项大规模调查显示，在10项“引领未来的科技”名单中，“人工智能”赫然处在前列的地位。这表明，中国广大网民早已认识到人工智能对于中国发展前途的重要性和关键性。

总之，无论是从学术意义还是应用价值来看，为了国家的最高利益，智能科学技术的发展都应当放置在相当关键的核心地位。教育是先导性事业，是面向未来的事业，培养人才需要一定的周期，需要超前安排。因此，我国现在设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科，已经不算早了。

2.3　设置“智能科学与技术”一级学科：条件已经成熟

无数事实表明，由于信息科学技术(尤其是互联网的应用)不断向深度和广度进军，特别是智能科学技术的不断发展与完善，当今世界进步的特征正在由“信息化”快速向“智能化”迈进。今天，社会对“智能化”的呼唤如同20世纪80年代社会对“信息化”的呼唤一样急切和普遍：智能网络、智能决策、智能计算、智能控制、智能管理、智能通信、智能信息处理、智能遥感遥测、智能交通、智能车辆、智能机器人、智能农业机械、智能游戏、智能商务(商务智能)、智能仪器仪表、智能材料、智能建筑、智能自动化、智能玩具、智能信息服务、智能信息安全、智能战场对抗等，不一而足。

时至今日，在我国学位体系结构中设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科，完善学科学位体系的整体结构，适应科学技术的发展和国民经济对人才培养的需要，条件已经充分成熟。

(1)随着信息技术的发展和应用，信息化不断向深度和广度前进，涉及的问题越来越深刻，越来越复杂，从而对“智能科学技术”的应用产生了越来越明确和强烈的需求，推动着“信息化”进程不断向“智能化”的阶段迈进。

(2)智能科学技术本身的长足进步，特别是人工智能理论由原先的“鼎足三分和互不认可”状态走向和谐统一，形成了自己的科学理论体系，为设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科奠定了坚实的学科理论基础。

(3)由于通信、计算机、控制等学科的发展(特别是Internet的发展)对智能科学技术提出了日益迫切的需求，智能科学技术在现代国民经济的发展与社会文明的进步事业中已经发挥了而且将进一步发挥越来越重要的作用。

(4)智能科学与技术的狭义学术领域定位于“认知(知识生成)和决策(策略创建)”，它的前端与“计算机科学与技术”学科的“信息处理”接口，后端则与“控制科学与工程”学科的“策略执行”衔接，各司其职，相辅相成。

(5)经过深入论证，“智能科学与技术”博士学位授权一级学科下设“智能理论与方法”、“知识处理”以及“智能系统与应用”三个博士学位授权二级学科，是十分适 宜的。

(6)建议在设立“智能科学与技术”博士学位授权一级学科的同时，也设立“智能与技术”硕士学位授权一级学科；其下也设立“智能理论与方法”、“知识处理”和“智能系统与应用”三个二级学科。

(7)我国已经有大约20所高校创建了“智能科学与技术”本科专业，也已有一批高校在“计算机科学与技术”博士学位授权一级学科内自主设置了“智能科学与技术”的博士学位授权二级学科，为设立相应一级学科创造了条件。

(8)我国大批高水平的高等学校和中科院相关研究所拥有实力雄厚的博士和硕士研究生培养队伍和基地；我国信息领域众多的高新企业、动画漫画产业和智能游戏以及智能服务产业对智能科学与技术的高层次人才有强大需求。

(9)中国人工智能学会逢单年召开全国智能科学技术的学术大会，逢双年举办国际高等智能学术大会(Intemational Conference on Advanced Intelligence)，还创办了“Intemational Journal on Advanced Intelligence”，创造了良好学术环境。

(10)2002年以来，中国人工智能学会教育工作委员会每年都举办1～2次全国性“智能科学与技术”本科专业和研究生教育的研讨会，交流本学科专业的办学经验，探讨研究生的培养途径，发挥着民间教学指导委员会的作用。3结论和建议

具有五千年文明积淀的中华民族，虽然在近代历史上曾经落伍，但是经过60年的洗礼，特别是经过改革开放30多年来的学习、思考与探索，已经充分成长起来了。在考虑“中国应当做什么”这类问题时，完全有能力根据客观规律和事实分析，得到自己的结论。

(1)信息获取(传感)、信息传递(通信)、信息处理(计算)和信息执行(控制)科学技术的发展，推动了经济和社会向着信息化的方向快速迈进；而经济和社会走向信息化的结果又激发了越来越多更为复杂和深刻的社会需求，急切需要智能科学技术(知识生成和策略创建)迅速跟上才能解决。这是科学技术与社会需求互动而导致科学技术不断进步的客观规律。

(2)经过半个多世纪的研究和积累，智能科学技术本身已经获得了长足的进步，不但在实际应用中已经发挥重要的作用，而且智能科学技术的理论基础也已经由原来的“鼎足三分，互不认可”状态进步到形成了和谐统一的体系，为智能科学技术的进一步发展奠定了坚实的基础。

(3)正像思维能力在人体这个信息系统中处于核心地位，以“知识生成和策略创建”为标志的智能科学技术在整个信息科学技术体系中也同样发挥着核心的作用。因此，推进智能科学技术的发展将对整个信息科学技术的升级(由一般的信息科学技术升级为智能化的信息科学技术)提供正确的方向，从而在科学技术上为民族振兴和国家富强提供制胜的主动权。

智能科学与技术论文范文2

【关键词】多元智能理论；语文整合；可行性；探究

一、多元智能理论的提出及意义

美国哈佛大学教授霍华得・加德纳，广泛借鉴当代心理学研究成果，运用生物科学及各种不同文化中在认知的发展及运用方面的研究成果的基础上，于1983年，提出了多元智能的这一概念，并在之后逐渐形成了多元智能这一理论。

这一理论针对传统的单一、可量化、整合于的智力观，反驳其认为的智力的范围就仅仅局限在语文和数理逻辑方面[1]。加德纳认为智力是“一种处理信息的生理心理潜能，这种潜能在某种文化背景之下，会被引发去解决问题或是创作该文化所重视的作品。”它认为，人的智力不是单一整体的能力，而是由多种智能成分组成的综合体。这些智能包括：语言言语智能、数理逻辑智能 、空间视觉智能 、音乐韵律智能 、身体运动智能、人际交往智能、自我认识智能与自然观察者智能等，并且认为还可能存在着其他多种智能，并不是仅仅局限与以上的八种。[2]

多元智能理论认为：“每个学生都是潜在的天才儿童，只是经常表现为不同的方式。” 虽然并非每一个人都能成为伟大的艺术家、音乐家或作家，但是通过开发多种类型的智能，根据学生不同的智能性向，客观公正地给予其积极、肯定的评价，可以充分发掘每一个人的潜在能力，让在不同智能上各有所长的学生能够高效地、有意义地愉快地学习。这一理念，与我国历来所提倡的素质教育理念不谋而合。

二十余年来，这一理论在美国获得了许多专业团体的关注与认可，全美亦有不少学校也将多元智能并入他们教学的方案中。在中国，多元智能等许多理论的核心理念被应用到语文课改的指导思想中，并进一步被丰富和深化，为新课程和新语文带来了一些清新的空气。

二、语文整合的内涵

整合，简单而言,是整理融合，其主要的精髓在于将零散的要素组合在一起，并最终形成有价值有效率的一个整体。在各科当中，语文学科具有基础性、人文性、广域性、开放性、实践性、工具性、累积性和外显性等特征，有着文以载“文（文化）”、文以载“道”以及文以载“情”的功能。

我们这里所要研究的语文整合是指信息技术与语文的整合。信息技术与语文学科整合，强调两个方面：一方面信息技术要广泛渗入语文学科；另一方面，语文教学要广泛采用信息技术。这种信息技术不是强加的、附带的、可有可无的，它是与语文教学紧密融合在一起的，是提高语文教学质量不可或缺的有机要素。也就是说，将技术作为一种工具，刺激学生的感官,提高学生的兴趣、自觉性，激发学生思维,提高课堂教与学效果，增强语文教学的直观性，改变传统语文教学模式的单调性、封闭性以及限制性。

信息技术与语文之间的整合可以使语文教学声情并茂、知情并重、化繁为简、化难为易；有利于学生思维能力、想象能力、认知能力和综合能力的培养；有利于学生学习潜力的开发，为学生的发展创造了良好的课业环境和时空条件。具体体现在以下几点：

1.信息技术与语文学科整合，有利于激发学生的学习兴趣。

2.信息技术与语文学科整合，有利于知识的获取与保持。

3.信息技术与语文学科整合，有利于培养学生的信息素养。

4.信息技术与语文学科的整合，有利于学生自主学习。

5.信息技术与语文学科整合，有利于培养学生的合作精神。[4]

三、语文教学中的问题

在语文教学中，虽然整合这一思想已经得到了广大教师的认同，但还是存在着一些问题，特别是在语文整合过程中缺少可依靠的指导思想。信息技术与语文教学整合在一起，可以让学生以更为丰富生动的方式来进行学习活动。但它只是一个有效的工具，若缺少能让这个工具发挥作用的指导思想，那么这种课堂与原来传统的课堂并无太大区别，最多也只是增加了些展示方式而已。在实践中，我们看到更多的是这种缺少一指导思想的语文整合课堂。由于多元智能理论与语文教学之间有很多的切合点，因而，将其作为整合的指导思想，将帮助我们更好的进行语文整合。

四、多元智能与语文整合的关系

众所周知，教育改革的推进步伐已经走到了包括语文在内的学科教学领域，全面的语文课改开始了。国家、省、市级实验区越来越多，新的课程标准编定，新的教材纷纷出版，新的课堂教学模式被实践。多元智能理论提倡以学生为中心、以活动为中心，认为智力具有一定的情境性和发展性，并能够照顾到每个学生的个性、旨趣和愿望，使每个学生的个性得以及时发现、发挥、发展。这与新课程改革中对语文整合的要求一致。1996年大纲中提出指导教学的视角提出六条教学原则：(1)语文训练和思想道德教育统一。(2)语言训练和思维训练相辅相成。(3)语文训练中语文知识教学同能力训练密切结合。(4)阅读能力、写作能力和听说能力全面训练。(5)教师的主导性和学生的主动性相结合。(6)语文课内教学和课外学习相结合。

加德纳的多元智力理论为这些原则的达成提供了可能性和参照性。而这两者之间又有很多的结合点，如：读写听说――言语语言智能；阅读理解训练――数理逻辑智能；直观教材――空间视觉智能；音乐渲染情境――音乐韵律智能；研究性学习――人际交往智能；写观察日记――自然观察智能；排演课本剧――肢体运动智能；学会反思――自我认识智能。信息技术在培养学生以上各种能力的过程中扮演着重要的角色。

因此，多元智能理论中的理念体系完全可以作为语文整合中的指导思想，充分发挥信息技术多媒体化的特征，促进语文教学改革的不断进步。

参考文献：

[1]邹羽燕,多元智能对培养人文精神的作用[J].中学语文,2004.5.

[2]祝智庭,钟志贤.现代教育技术――促进多元智能发展[M].上海:华东师范大学出版社,2003.132-133.

[3]周祝瑛,张雅美.多元智能理论在台湾中小学之实验[J].全球教育展望,2001,12.

[4]邹羽燕.多元智能对培养人文精神的作用[J].中学语文,2004.5.

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智能科学与技术论文范文3

【关键词】建筑电气；智能建筑；网络通信；智能控制；学科交叉

1 建筑电气与智能化学科的发展、现状与前景

同许许多多自然学科一样，建筑电气与智能化学科的诞生和发展取决于两个主要的因素：一是社会经济文化的发展与进步；二是相关学科技术的发展。早期建筑行业中的电气工种，其任务主要是为建筑物的照明、简单的动力设备及其控制配电，以及进行防雷接地设计等，而且当时的照明技术也比较单调、落后，建筑电气工种在整个建设工程中的从属地位非常明显。从事这项工作的技术人员几乎都是通用电气工程各相关学科，如电机与电器学科，电力系统学科，以及工业企业供配电学科毕业的学生。20世纪60年代，从广义含义上讲，传统电气工程学科得到了突飞猛进的发展，电力电子技术，控制理论与控制工程，尤其计算机科学的发展更是超出人们的预料，人们对其工作和生活环境的要求随着经济文化的进步也愈来愈高，建筑行业中的电气技术人员首次面临了第一次严峻的挑战，以消防自动报警与联动控制系统、共用天线电视系统（CATV）和建筑电话系统为主的所谓建筑弱电工程应运而生，不少设计院（所）还专门成立了“弱电”设计室，部分高等学校，尤其是建筑类院校也相继设立了建筑电气专业，以满足市场的人才需求。到20世纪80年代末90年代初，以计算机网络和数字通讯技术为主的现代科学技术的进一步发展，诞生了智能建筑的概念。可以认为这是建筑行业中电气技术人员所面临的新的、第二次重大的挑战，他们不仅仅是只面对传统的电气技术和经典自动控制技术，还要面对计算机网络技术、数字通讯技术以及现代智能控制技术等在建筑行业中的应用问题，显然这种多学科交叉知识给从事建筑电气设计、施工、系统产品（软、硬件）开发，甚至建筑物业管理人员带来极大地冲击和考验，同时也给高等院校建立建筑电气与智能化学科，培养这类宽口径、复合型知识人才带来了机遇。事实上，任何传统的单一学科已经很难适应现代知识社会的需要。传统学科之间的交互与融合已成为大势所趋，现代各类高科技知识与技术势必将渗入到建筑行业中，建筑业不再是所谓的劳动密集型产业，而成为高科技产业一个重要组成部分。建筑电气与智能化工种在整个建筑业中的地位也将越来越高，所占比重也会越来越大，这将是毋庸置疑的趋势。

2 建筑电气与智能建筑的关系

人们一般习惯将建筑电气与智能建筑视为建筑电气与智能化学科的两个层次。事实上两者之间的关系十分密切，绝不会存在什么“分界线”。当然，传统建筑电气包括建筑（建筑物或建筑小区）供配电、电气照明、动力工程、防雷、接地，以及电话、闭路电视和消防自动报警与联动控制系统等内容，支撑其的理论基础主要是狭义的电气工程和经典控制理论。而对于智能建筑，我们可以毫不夸张地给它下一较为准确的定义：它是以建筑为平台，综合运用现代计算机技术、网络通讯技术、现代自动控制技术及电气技术的多学科集合的新兴交叉学科，它显然具有五元交集的结构特点，即：

AEI=AR∩CT∩NC∩AC∩ET

式中：AEI――建筑电气与智能化（Arch itectural Electricity & Intellectualizatio n）；

AR――建筑学（Architectural Art）；

CT――计算机技术（Computer Techniq ue）；

NC――网络通信技术（Netwrk Commun ica-tion）；

AC――自动控制技术（Automatic Cont rol）；

ET――电气技术（Electrical Technique）。

智能科学与技术论文范文4

参考文献简单来说就是我们在论文的写作当中参考引用过的内容，在文中引用的地方标注出来，然后在论文的末尾依次详细的列出来。关注学术参考网查阅更多优秀的论文参考文献，下面是小编采编收集的关于人工智能论文参考文献，欢迎大家阅读借鉴。

人工智能论文参考文献：

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[4]张凯斐.人工智能的应用领域及其未来展望[J].吕梁学院学报，2010，26（04）：85～87.

[5]褚秋雯.从哲学的角度看人工智能[D].武汉：武汉理工大学，2014.

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智能科学与技术论文范文5

关键词:人工智能;人工智能研究;广义人工智能

中图分类号:TP18 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)13-3507-03

Artificial Intelligence Overview

HU Qin

(Baiyun Middle School in Zongyang Country, Anqing 246728, China)

Abstract:The paper introduces current general research and hot research topic of artificial intelligence. The paper looks forward to the future development direction of artificial intelligence. In addition, the paper analyzes implication of concepts, theoretical foundation, discipline system, scientific approaches, scientific significance and application value of generalized artificial intelligence.

Key words: artificial intelligence; artificial intelligence research; generalized artificial intelligence

人工智能是计算机学科的一个分支,是一门正在发展中的综合性的前沿学科,它是研究人类智能活动的规律,并用于模拟、延伸和扩展人类智能的一门新的技术科学,是在计算机、控制论、信息论、数学、心理学等多种学科相互综合、相互渗透的基础上发展起来的一门新兴边缘学科[1]。人工智能目前已在指纹及人脸识别、专家系统、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计以及航空航天领域取得了广义的应用。

1 人工智能研究概况

当20世纪40年代数字计算机研制成功时,当时的研究者就采用启发式思维,运用领域知识,编写了能够完成复杂问题求解的计算机程序,包括可以下国际象棋和证明平面几何定理的计算机程序[2]。运用计算机处理这些复杂问题的方法具有显著人类智能的特色,从而导致了人工智能的诞生。1956年,McCarthy决定把Dartmouth会议用人工智能来命名,开创了具有真正意义的人工智能的研究。

图灵(Alan Turing)所著的“计算机器与智能”[3]讨论了人类智能机械化的可能性,提出了图灵机的理论模型,为现代计算机的出现莫定了理论基础。同时该文中还提出了著名的图灵准则,在人工智能研究领域,“图灵检验”已成为最重要的智能机标准。同一时期,Warren McCullocli和Walter Pitts发表了“神经活动内在概念的逻辑演算”的开创之作[4],该文证明了:一定类型的可严格定义的神经网络,原则上能够计算一定类型的逻辑函数并开创了当前人工智能研究的两大类别:“符号论”和“联结论”。

从20世纪60年代至70年代初,人工智能领域有影响的工作是通用问题求解程序,主要包括:Robinson于1965年提出了归结原理,成为自动定理证明的基础[5] ;Feigenbaum于1968年研制成功了DENDRAL化学专家系统,是人工智能走向实用化的标志。Quillian于1968年提出了语义网络的知识表示等。20世纪70年代,人工智能研究以自然语言理解、知识表示为主。Winograd于1972年研制开发了自然语言理解系统Shrdlu,同时期Colmeraue创建了Prolog语言。Shank于1973年提出了概念从属理论。Minsky于1974年提出了框架知识表示法。1977年,Feigenbaum提出了知识工程,专家系统开始得到广泛应用。

20世纪80年代以来,以推理技术、知识获取机器视觉的研究为主。开始了不确定性推理和确定性推理方法的研究。日本计算机界推出了“第五代计算机研制计划”,该计划最终未能实现当初的目标―以非数字化方式在日常范围内全面的模仿人类行为,但该计划也为人工智能的进一步发展积累了很多经验。20世纪90年代,人工智能研究在博弈这一领域有了实质性的进展。1997年5月11日,一个名为“深蓝”的IBM计算机以2胜1负3平的成绩战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,这举世震惊的一步大大地振奋了整个人工智能界,而事实上“深蓝”打败卡斯帕罗夫仍是从专家系统提供的所有可能的走步中选择最优的,并未有理论上的实质性的突破。

中国人在人工智能领域的突出贡献主要有:1960年,华裔美国数理逻辑学家王浩提出了命题逻辑的机器定理证明的新算法,利用计算机证明了集合论中的300 多条定理。1977 年, 我国数学家、人工智能学家吴文俊提出了初等几何判定问题的机器定理证明方法,并进一步推广到初等微分几何、非欧几何领域,被称为“吴氏方法”。 80-90年代,我国高等院校和研究机构在智能控制与智能机器人的研究开发方面,取得了丰硕的成果。

回顾人工智能发展的历史进程,从科学方法论的角度分析,其发展有三条途径,分别是结构模拟、功能模拟和行为模拟。在学术观点上有人工神经网络、专家系统和智能机器人三大学派。

2 人工智能当前的热点研究

人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口[6]、智能信息处理[7]、主体及多主体系统[8]。

2.1 智能接口技术

智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地使用计算机。这一目标的实现要求计算机能够看懂文字、听懂语言,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,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,如:微软提出的云计算、百度提出的框计算都与智能接口技术有关。

2.2 智能信息处理

计算机的广泛应用是人类进入一个信息爆炸的时代,国民经济和社会信息化发展所面临的一个重要课题是如何把大量的数据转化为有用的知识,并将知识转化为智能,用于决策、管理、检索、过程控制等。智能信息处理使从海量数据中提起有用知识成为可能,当前,图形模式作为一种有效的智能数据处理手段正在引起人们的重视,图形模式具有多功能性、有效性及开放性等特征,能有效地转化数据为知识,并利用这些知识进行推理,以解决分类、聚类、预测和因果分析等问题,其有效性已在软件智能化、医疗故障诊断、金融风险分析、DNA 功能分析和 Web 采掘等方面得到验证。随着图形模式学习和基于图形模式推理等问题的解决,图形模式必将成为重要和有力的智能化数据分析与处理工具。

2.3 主体及多主体系统

主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择等心智状态的智能性实体,而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务,同时又可以和环境交互,与其他主体通信,并通过规划达到目标。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。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。

3 人工智能未来的研究方向

当前,人工智能学科已从学派分歧的、传统的、狭义的人工智能,走向多学派兼容、多层次结合现代的广义人工智能,并将发展成为人机集成的、群体协同的、未来的智能科学技术 [9]。广义人工智能学科的理论基础是广义智能信息系统论,主要包括广义智能论、智能信息论和智能系统论。

3.1 广义人工智能的概念涵义和学科体系

多学派人工智能是指模拟、延伸与扩展人的智能及其它动物智能,既研究机器智能,也开发智能机器。多层次人工智能是指不仅研究专家系统,而且研究人工神经网络、模式识别、智能机器人等。多智体人工智能研究群体的、网络的多智体、分布式人工智能。研究如何使分散的个体人工智能协调配合,形成协同的群体人工智能,模拟、延伸与扩展人的群体智能或其它动物的群体智能。

广义人工智能的研究对象是自然智能、人工智能、集成智能和协同智能,根据广义智能学的研究对象,广义人工智能学的学科体系主要包括四个方面:①自然智能学:自然智能学研究人的智能及其他生物智能的个体智能、群体智能的基本概念和特性。②人工智能学:人工智能学研究机器智能与智能机器二方面,思维、感知、行为三层次的广义人工智能的基本概念和特性,分析设计、协调协同、进化开拓、评价测度、信息处理、系统构成、管理控制的理论和方法。③集成智能学:集成智能学研究自然智能与人工智能,主要是人的智能与机器智能如何协调配合、取长补短、合理分工、智能结合,形成集成智能、构成人机和谐集成智能系统的基本理论和方法。④协同智能学:协同智能学研究智能个体如何相互协调、友好协商、分工协作,组成智能群体,组成分布式网络群体协同智能系统的基本理论和方法。

3.2 广义人工智能的科学方法

①多学科协同:广义人工智能是跨学科的综合性边缘学科,必须需要包含信息科学、生物科学、系统科学等多学科协同的科学研究方法。② 多途径结合:广义人工智能是对广义自然智能的模拟、延伸和扩展,需要采取功能模拟、结构模拟、行为模拟等定性研究与定量分析,综合集成的多途径相结合的科学方法。③多学派兼容:广义人工智能的研究应当也需要采取符号主义,联结主义,行为主义等多学派兼容的科学方法。

3.3 广义人工智能的科学意义

研究发展广义智能学具有重要科学意义和应用价值,广义人工智能协同地、综合地研究自然智能、人工智能,开发人机集成智能、群体协同智能的基础理论和方法,如:协同研究自然智能与人工智能;研究开发人机集成智能;研究开发群体协同智能;广义人工智能为研究人工智能和自热智能提供新思路和新方法,并为发展智能科学技术提供新理论。

4 结论

本文全面综述了人工智能的发展过程、研究热点和研究趋势,介绍了广义人工智能的基础理论和方法,认识到广义人工智能将为智能科学技术提供宽广、深厚的理论基础,并将有力促进智能科学技术的迅速发展与广泛应用。

参考文献:

[1] 马少平,朱小燕.人工智能[M].北京:清华大学出版社,2004.

[2] 石纯一,黄吕宁,土家钦.人工智能原理[M].北京:清华大学出版社,1993.

[3] L.A. Zadeh, Fuzzy Sets[J].Information and Control,1965(8).

[4] Bord M A. 人工智能哲学[M].刘西瑞,王汉琦,译.上海:上海译文出版社,2001.

[5] 刘叙华.基于归结方法的自动推理[M].北京:科学出版社,1994.

[6] 顾明.基于模糊ART神经网络的在线人脸识别模型的设计和实现[J].计算机科学,2007(8):92-94.

[7] 王双成. 面向智能数据处理的图形模式研究[D].吉林大学,2004.

智能科学与技术论文范文6

一、智能机器人 

机器人是一种可编程和多功能的，用来完成搬运、安装、焊接、切割等不同任务的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统[3]。 智能机器人则是一个在感知、反应、思维方面全面模拟人的机器系统，融合了机械、电子、传感器、计算机、仿生学、自动控制、人工智能等多学科知识的复杂智能机械，可以代替人从事危险复杂的工作，例如在工业、农业、军事、航天、医疗等多个领域大显身手。目前，各国正加快智能机器人技术的创新与发展，如美国再工业化和工业互联网战略、德国工业 4.0 战略、日本机器人新战略、韩国机器人强国战略等，机器人技术引领当今科技和产业发展态势。中国通过制定“互联网+”行动计划、“中国制造 2025”发展目标、“十三五”规划，，将机器人和智能制造纳入了国家科技创新的优先重点领域[4][5]。 

二、 “智能机器人”和“智能控制”主题热点搜索 

本文以“智能机器人”和“智能控制”为主题进行“学术研究热点”检索，检索结果显示了按照热度值排序的热点主题相关的主要知识点、主题学科名称、热度值、主要文献数、相关国家课题数、主要研究人员数和主要研究机构数。“智能机器人”相关知识点主要有移动机器人、工业机器人、仿人机器人、服务机器人、机器人导航、远程操作、人工智能、神经网络、模糊控制等知识点。 

智能化是机器人控制和产业创新发展的重点。关于“智能控制”的热点知识主要包括模糊控制、神经网络、遗传算法、学习控制、自适应控制、变结构控制、预测控制、专家系统、非线性系统等知识点，这些知识点代表着“智能机器人”主要研究方向。 

三、“智能机器人”和“智能控制”主题学术趋势和研究发展 

CNKI数字图书馆提供“学术趋势”检索功能，为科研工作者了解“智能机器人”发展趋势提供了非常好的工具。本文通过“学术趋势”功能检索“智能机器人”和“智能控制”主题的学术趋势，图中不仅提供学术关注度，还提供热门被引文章供读者深度研究。图2显示智能机器人和智能控制方面的从1997年至2015年论文收录量逐年增大，2015年收录量达1343篇。读者可以从图2中及时掌握每年学术热点论文，从中深入学习“智能机器人”的具体研究方法和科研理论，为理论创新寻找突破口。 

另外，CNKI数字图书馆还具有“指数”功能，通过对“智能机器人”和“智能控制”主题进行检索，得到以下各项信息： 

“学术关注度”和“媒体关注度”是我们进行科学研究时比较关注的两个方面。通过对关注度的分析发现最近三年科研工作者和媒体对智能机器人的关注度剧增，预示着国家加大了“智能机器人”领域的投入和研究力度。 

“关注文献”和“研究进展”搜索功能为读者提供了当前“智能机器人”领域高被引论文、下载量比较大的论文以及最新相关论文，为科研工作者迅速把握“智能机器人”研究的内容和研究趋势提供帮助。 

“学科分布”为读者提供“智能机器人”和“智能控制”在不同学科领域的研究情况和“相关词”的统计情况。通过分析可知，移动机器人、智能制造、人工智能、路径规划、机器视觉、图像处理、虚拟现实、语音识别、声源定位等是分布在不同学科领域的“智能机器人”相关词，也是“智能机器人”目前重要的学术研究方向；单片机、模糊控制、神经网络、智能家居、智能电网、物联网、RFID、ZigBee、无线传感器网络、智能交通等是分布在不同学科领域的“智能控制”的相关词。因此，我们通过它们可以了解到跨学科智能机器人的研究动向。 

“机构分布”显示了哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学、上海交通大学、清华大学、浙江大学、中国科学院沈阳自动化研究所等多所研究机构是文献的主要提供单位，这为读者认识机器人研究机构提供参考。 

结论 

CNKI数字图书馆提供的“学术研究热点”、“学术趋势”和“指数”功能为我们展示了“智能机器人”和“智能控制”的研究热点和学术研究方向，为读者科研选题和科学研究提供学术参考。通过对“智能机器人”关键知识点的、经典科研论文和最新科研论文的深度分析，探索和挖掘智能机器人发展的技术空白点，发现最新研究方向。目前大学图书馆的资源整合和智能搜索功能还比较弱，需要进一步加强图书馆智能搜索引擎的构建和其他智能交互平台建设才能提高图书馆资源利用率和服务效能。 

参考文献： 

[1]陈臣. 基于大数据的图书馆个性化智慧服务体系构建[J]. 情报资料工作，2013，06：75-79. 

[2]王长全，艾雰. 云计算环境下的数字图书馆信息资源整合与服务模式创新[J]. 图书馆工作与研究，2011，01：48-51. 

[3]任福继， 孙晓. 智能机器人的现状及发展[J]. 科技导报， 2015（21）.