人工智能屬于一門(mén)綜合性的邊緣學(xué)科，它在發(fā)展過(guò)程中包含的基礎(chǔ)有計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，神經(jīng)心理學(xué)，哲學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)等多種學(xué)科。以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享的關(guān)于人工智能的畢業(yè)論文的相關(guān)文章，歡迎閱讀!

　　人工智能的畢業(yè)論文篇一

　　人工智能現(xiàn)狀和發(fā)展

　　摘要：人工智能屬于一門(mén)綜合性的邊緣學(xué)科。誕生時(shí)間為 20 世紀(jì) 50 年代左右，大概歷經(jīng)了四個(gè)時(shí)代，第一個(gè)時(shí)代為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，第二個(gè)時(shí)代為弱方法時(shí)代，第三個(gè)時(shí)代為知識(shí)工程時(shí)代第四個(gè)時(shí)代為知識(shí)工業(yè)時(shí)代。它在發(fā)展過(guò)程中包含的基礎(chǔ)有計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，神經(jīng)心理學(xué)，哲學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)等多種學(xué)科。至今為止，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和遺傳算法都已經(jīng)應(yīng)用于工業(yè)，軍事等領(lǐng)域。

　　關(guān)鍵詞：人工智能發(fā)展;識(shí)別率;人臉識(shí)別;遺傳算法

　　中圖分類(lèi)號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044(2016)24-0183-02

　　1 智能計(jì)算機(jī)的發(fā)展

　　1.1人工智能簡(jiǎn)述

　　人工智能[1](Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI)是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，屬于為世界三大尖端技術(shù)空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能其中之一，最近幾十年來(lái)，人工智能的發(fā)展非常的迅速， 在很多的地方都得到了應(yīng)用，尤其是在科學(xué)領(lǐng)域。

　　人工智能源自于對(duì)人的模仿，其最終目的是服務(wù)于人類(lèi)，但是，就像世界上沒(méi)有相同的兩片葉子，也沒(méi)有完全相同的兩個(gè)人，也就像沒(méi)有一家服務(wù)企業(yè)可以滿足一個(gè)國(guó)家人的所有要求一樣，人工智能產(chǎn)業(yè)中也會(huì)涌現(xiàn)許多實(shí)力強(qiáng)大的企業(yè)，一些企業(yè)也會(huì)在某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)形成自己的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，甚至?xí)霈F(xiàn)壟斷型企業(yè)。人工智能產(chǎn)業(yè)在國(guó)內(nèi)外都還是處于剛剛發(fā)展階段，人工智能產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)也會(huì)伴隨不斷增長(zhǎng)變化的需求而演化，企業(yè)也會(huì)為了滿足并提升社會(huì)大眾越來(lái)的生活品質(zhì)而不斷進(jìn)步，不斷完善自身。

　　1.2人工智能研究的發(fā)展概況

　　未來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)和其他科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能的發(fā)展也將要不斷面對(duì)越來(lái)越多的艱難挑戰(zhàn)。在我們的日常生活中，人們對(duì)人工智能技術(shù)的期望一直都擁有著很高的熱情和期盼，但是，在客觀事實(shí)上，人工智能技術(shù)進(jìn)步不但要考慮軟件、硬件技術(shù)的限制，也還要考慮人們對(duì)自身能力理解程度的制約，因此未來(lái)人工智能技術(shù)將在不斷限制的過(guò)程中不斷突破不斷成長(zhǎng)，從而保持著逐步的發(fā)展。比如人臉識(shí)別技術(shù)，當(dāng)該技術(shù)以一次問(wèn)世時(shí)，人們對(duì)人工智能充滿了信心，但當(dāng)大多數(shù)人親自使用時(shí)，卻發(fā)現(xiàn)它對(duì)人臉的識(shí)別率還是不夠高;

　　近年來(lái)，人臉識(shí)別技術(shù)得益于機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)，又有了非常令人欣喜的進(jìn)步，擁有足夠的多的人力模型數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)對(duì)具體提供的數(shù)量足夠多的人臉模型數(shù)據(jù)進(jìn)行針對(duì)性訓(xùn)練，就可以達(dá)到一個(gè)極高的識(shí)別正確率。但是對(duì)一個(gè)具體的個(gè)例可以做到百分百識(shí)別，并不能就此完全肯定對(duì)人群大眾使用就都能達(dá)到同樣級(jí)別的水平，對(duì)于大量的人臉數(shù)據(jù)依然需要不斷地整理系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)，所以，距離完美的識(shí)別率人類(lèi)還有很長(zhǎng)的路要走。不僅是人臉識(shí)別，OCR、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯等人工智能技術(shù)在現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用中都會(huì)面臨準(zhǔn)確率的標(biāo)準(zhǔn)。也希望無(wú)論是企業(yè)還是社會(huì)群體大眾，用一份積極包容的心態(tài)，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)I造一個(gè)優(yōu)良的可持續(xù)發(fā)展環(huán)境。

　　人工智能應(yīng)用研究有許許多多的可行性。專(zhuān)家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域的專(zhuān)家水平的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)過(guò)運(yùn)用人類(lèi)的知識(shí)和解決問(wèn)題的途徑進(jìn)行推理、匯總、判斷、解決，來(lái)處理某個(gè)領(lǐng)域的疑難棘手問(wèn)題。人工智能系統(tǒng)在很多領(lǐng)域的應(yīng)用也都在促進(jìn)著人工智能的理論和技術(shù)的不斷發(fā)展。專(zhuān)家系統(tǒng)也是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域之一，涉及社會(huì)各個(gè)方面，各種專(zhuān)家系統(tǒng)已遍布各個(gè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域，取得很大的成功。人工智能在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了原來(lái)越多的重視。并在機(jī)器人等中得到了很多的實(shí)際應(yīng)用。

　　人工智能是研究人類(lèi)智能活動(dòng)的可循規(guī)律，創(chuàng)建具有一定人類(lèi)智能的電子系統(tǒng)，它主要是通過(guò)讓計(jì)算機(jī)去完成原本是需要人類(lèi)智慧才能去解決的問(wèn)題，換而言之，就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來(lái)模擬人類(lèi)智慧行為的基本理論、方法和技術(shù)。例如：繁重的科學(xué)工程和數(shù)學(xué)計(jì)算本來(lái)是要人腦來(lái)承擔(dān)的，但是，現(xiàn)今，計(jì)算機(jī)不但能高效準(zhǔn)確的完成這種計(jì)算，而且還能夠比人腦做得更加的完美，因此，當(dāng)今社會(huì)也不再把這種程度的計(jì)算看成是“需要人類(lèi)智慧高強(qiáng)度才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，由此可見(jiàn)，高強(qiáng)度復(fù)雜工作的定義隨著人類(lèi)社會(huì)時(shí)代的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步而不斷變化，人工智能這門(mén)科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著社會(huì)科學(xué)的變化而發(fā)展。它一方面不斷地通過(guò)科學(xué)技術(shù)獲得新的進(jìn)展，另一方面又勇敢的轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。

　　2 人工智能的前沿

　　2.1智能信息檢索技術(shù)

　　現(xiàn)今社會(huì)，智能信息檢索技術(shù)的發(fā)展日新月異。而人工智能在信息檢索技術(shù)中的應(yīng)用，主要集中表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)信息的檢索。網(wǎng)絡(luò)信息檢索，也即網(wǎng)絡(luò)信息搜索，是指互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)在網(wǎng)絡(luò)終端，通過(guò)特定的網(wǎng)絡(luò)搜索工具或是通過(guò)瀏覽的方式，查找并獲取信息的行為。運(yùn)用人工智能技術(shù)，可以快速準(zhǔn)確的在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上獲得所需信息。

　　2.2遺傳算法

　　遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型，是一種通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程進(jìn)行搜索找出最優(yōu)解的方法。遺傳算法是通過(guò)一類(lèi)問(wèn)題可能潛在的解集的其中一個(gè)集群開(kāi)始的，而一個(gè)集群群則由經(jīng)過(guò)基因編碼的一定數(shù)目的個(gè)體組成。每個(gè)個(gè)體實(shí)際上是染色體帶有本身特征的實(shí)體。比如，它決定了個(gè)體所要表現(xiàn)出的外部形狀，如單眼皮，雙眼皮的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。由此可見(jiàn)，從一開(kāi)始通過(guò)表象得到實(shí)際的基因的編碼程序?yàn)橐环N算法。我們通常將基因的編碼工作簡(jiǎn)單化 ，如二進(jìn)制編碼，在第一代種群產(chǎn)生之后，遵循適者生存，按照自然法則優(yōu)勝劣汰，選擇最優(yōu)的結(jié)果，并借助交叉和變異，得到一種新的集合。這種辦法會(huì)得到一種比以前更加優(yōu)秀，更加適者生存的種群。

　　3 結(jié)束語(yǔ)

　　人工智能對(duì)人類(lèi)科學(xué)來(lái)說(shuō)是一門(mén)極富挑戰(zhàn)性的科研究，想要從事這項(xiàng)研究工作必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、哲學(xué)等等。人工智能是一種涵蓋了非常廣泛的知識(shí)的科學(xué)，它包含了很多不同的領(lǐng)域，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)、軟件工程、操作系統(tǒng)等等，總而言之，人類(lèi)科學(xué)對(duì)人工智能研究的一個(gè)主要目的是使機(jī)器通過(guò)一系列的操作能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜工作。在不同的時(shí)代、不同的社會(huì)環(huán)境、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜”程度的理解是不一樣的，每個(gè)時(shí)代的科學(xué)發(fā)展也是不同的，希望在科學(xué)不斷發(fā)展的今天，人工智能的發(fā)展也會(huì)帶來(lái)許許多多的驚喜。

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