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人工智能机器人论文
人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。
（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，在定义智慧时，图灵做出了解释，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。（2）上世纪三四十年代，维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑，和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏dartmouth会议上人工智能学科（由“人工智能之父”麦卡锡提出，麦卡锡曾是stanford人工智能实验室主任）的诞生20世纪60年代以来，采用生物模仿来建立功能强大的算法，包括进化计算等，人工生命以进化计算为基础，研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来，conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。80年代，人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。（3）1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起，模拟人类专家解决领域问题。
强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能的观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上，强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
目前人工智能主要研究内容是：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，分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命应用等等。未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
ibm公司“deepblue”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互。国际各大计算机公司相继开始将人工智能作为其研究内容，几乎包括所有it企业，以及很多金融巨头，纷纷建立自己的人工智能产业部，利用“智能”来解决问题。无人驾驶车的诞生，打破了汽车靠人驾驶的时代。
mit开发出了shrdlu，student系统可以解决代数问题，而sir系统则开始理解简单的英文句子了，sir的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的.专家系统成了一个巨大的进步，它头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行工作。在理论方面，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是人工智能语言prolog语言诞生了，它和lisp一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。
（1）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，ai带来的帮助不言而喻。更重要的是，ai反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。（2）人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。ai也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于ai在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。（3）人工智能对社会的影响。ai也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。
当然，虽然人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，但人工智能的发展也并不是一帆风顺的，并不象我们期待的那样迅速，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷。人工智能的问题的在于，一方面哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次高而抽象；另一方面ai逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太基本。由于对中间机制知之甚少，这种背景下提出的各种ai理论，就只能是或者完全不同于人类思维，与人类的思维模式相距太远，同时在人类思维方式的理解上也有待突破，不然很难形成更新的ai框架和理论体系。尽管如此，多学科的联合协作研究也带来了足够引人注目的增长。因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，我们相信它会给世界带来难以预料的变化。
[1][美]l[美]peternorvig人工智能：一种现代的方法（第3版）.
[3]游戏人工智能编程案例精粹[美]matbuckland.
[4]机器人学导论[美]克来格（craig，j.j）.
[5]计算智能导论（第2版）（南非）英吉布雷切特.
人工智能与机器人的论文
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2.1逻辑学的大体分类。
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2泛逻辑的基本原理。
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1经典逻辑的应用。
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2非经典逻辑的应用。
(1)不确定性的推理研究。
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究。
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里？笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础；另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
人工智能机器人论文
摘要：人工智能从其产生开始，就表现出强大的生命力，已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的工具，它开拓了解放人类智能的道路。但与人类智能相比，其局限性也非常明显，只有在人类智能的配合下，它才能真正发挥预先设定的功能。不论从人工智能与自然智能的关系以及能动与被动的关系看，还是从认识论的基本原理看，人工智能超过人类智能、甚至统治人类智能都是不可能的。
延长和增强人脑的智能，提高主体认识能力，是研究人工智能的目的。在某些局部功能上，人工智能已经可以代替甚至超过人类智能，但从全局看，造出一个与人一样能够思维的机器来，是不可能的。人的认识能力是无限发展的，人的智能水平处于进化之中，作为人类认识工具的人工智能也在不断发展，但人工智能与人的智能的差距始终存在，人的主体地位是改变不了的。
当我们对智能机器作哲学分析时，应当实事求是、恰如其分地评价，否则，对人工智能这门新学科的发展是不利的。实际上，人工智能的重大突破，还有待智能科学、思维科学的发展。现在距离真正的智能系统尚很远，尽管就其潜力而言，人工智能是2l世纪的科学。
人工智能是相对人类智能而言的，它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能，也称“机器智能”或“智能模拟”。人工智能的发展主要有两条途径：一是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的智能活动，即结构模拟；二是以控制论、信息论为理论基础，采取黑箱的方法，用电子计算机从功能或行为方面模拟和代替人的某些智能，即功能模拟。
人工智能作为具有高度综合性的学科范畴，包含着非常丰富深广的内容。它是系统论、控制论、信息集约论、电子学、仿生学、心理学、语言学、机器人学、数理逻辑学、模糊数学、神经生理学等多学科横断跨界、交融结合的产物，其包罗各门学科的广泛性，可以说除哲学之外，任何一门科学都不能与之相比。概括地说，人工智能是自然科学技术、社会科学技术和思维科学技术三大领域有机综合的产物，其诞生和发展将促使人类认识改造客观世界及主体自身升华到一个划时代的新高度。
虽然人工智能这个控制论的分支，从产生到现在还只有很短的历史，但无论在理论方面，还是在应用研究方面都已取得很大成绩。
人工智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及非常广泛的学科领域，它也可以同各门科技成果相结合，形成独立的综合性智能科学体系。在当代新的科学技术革命浪潮中，它愈来愈显示出强大的生命活力，具有无限广阔的发展前景。
1、人工智能是人类智能的必要补充。人工智能是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸和扩展了自己的手脚功能，迫切需要相应地延伸思维器官和放大智力功能的情况下，产生发展起来的。它是机器进化的结果，也是人类智能的物质化。它和人脑功能相互联系、相互促进，使人类的认识范围不断地向微观和宏观两极扩展，使人能通过间接方式达到对事物更深层次的本质的认识，使意识的内容得到极大丰富和增长。它已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的技术“助手”。
中国科学院吴文俊在机器证明方面取得的成果，引起了国内外学术界的重视。他在这个领域内找到了一个快速判定过程，将几何问题表示为代数问题，于1977年证明了初等几何主要一类定理证明可以机械化。后又于1978年证明了初等微分几何中主要一类定理证明可以机械化，而且找到了实现机械化证明切实可行的方法。1980年，他只用了几十个小时就在一台微型机上得出一个不算简单的新定理。吴文俊的工作对人工智能有两点启发：一是强调在人工智能研究中从机器模拟人的求解目的转向讨论机器求解问题的方法；二是使人们重新注意定理证明技术在实际中的具体应用，特别是在实现信息检索机械化中的重要作用。
貌的巨大杠杆。现在，自动化技术不仅渗透到工业、农业、建筑、交通、航天和武器等生产和军事领域，例如，现代军事技术的重要分支——战术模拟技术，就是用“蒙特一卡洛法”的处理随机因素的数学方法，在计算机上完整地模拟包含在战斗过程中可能出现成百上千的偶然性因素，并使过程多次重复，从而模拟出可能出现的战斗结局；而且渗透到产品订货、自动售货以及分配等流通领域；还渗透到银行管理等金融领域，图书馆管理、情报资料检索，电化教育以及通信等信息领域；甚至在家庭里面，也出现了各种自动化家用电器。有人把这些自动化叫做四“a”革命或者五“a”革命，即四个或五个方面的自动化：工业自动化、农业自动化、信息自动化、办公自动化或家庭自动化。
三、人212智能的局限性。
同人的智能比较，人工智能有若干局限性。人工智能是利用了人和机器的共性——两者都是一个信息转换系统，而抛开了人和机器的区别。但实际上这种区别是存在的，而且是不容忽视的本质区别：人工智能不等于人的智能，而是人的智能的物化，它既有可能性，又有局限性。
1、人工智能只能模拟人的某些自然属性，人的社会属性是不能模拟的。以电子计算机为基础的人工智能只是主体认识客体的手段。电子计算机的主要特点是它的逻辑结构建立在二值逻辑基础上，计算机只懂机器语言，即由“1”与“0”组成的代码。严格地说，机器连“1”与“0”也不认识，只不过是穿孔卡片通过光电管把代码变成脉冲信号而已。即使给计算机配上智能软件，可以称之为智能机器，也不能改变计算机的性质，它仍然是认识工具。早期的电子计算机由人直接操作，是人在使用工具。目前虽已部分用程序完全代替了人的操作，使信息处理自动化，但程序体现的是人的认识活动，它仅把人的直接操作变为间接操作，因此，仍然是人在使用工具。作为认识工具的计算机，在本质上是一种处理信息的机器。
人脑与这种信息转换器不同，它不仅是加工厂，而且是信息源。虽然人的认识过程也需要信息处理，但更需要对所理解的信息进行思维，加以去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的改造，由感性认识上升到理性认识。
2、人工智能不具有人的主观能动性。如果以控制论的观点来分析，那么所谓能动性，就是人的大脑在获取外界各种信息后，自动地进行分析、综合而作出反映；同时，又与原来储存的信息进行比较、概括，最后作出控制客观对象的决策，付诸具体的行动。在整个过程中，相对于主观来说，认识和改造的客观对象总是处于被动的地位。
智能机可以模拟人的思维，甚至可以部分地超过人的思维功能，但在人事先没有给它安排好程序的情况下，它不能主动地提出任何一个问题，更不能有目的地改造客观世界。就是说，它没有人和人脑那样的能动性。相对于人来说，它只能是被动的。由此可见，信息处理与认识活动之不同，就在于机器只“理解”信息的形式，进行符号加工；人脑却能理解信息的内容，进行能动思维。
3、人工智能只有在自然智能密切配合之下，才能真正发挥自己的作用。人工智能和自然智能之间存在自然而合理的分工，决不是相互排斥和相互取代，而是要相互补充和相互支援，并合理地组织优化相互间的关系。对这两个系统而言，人是主要的。人工智能应处处为人工作，适应并满足人的需要。人和自然智能不仅是人工智能的建立者和使用者，而且是人工智能的唯一掌握者。
随着控制论研究的深入和智能机器的发展，出现了人与计算机的关系问题，包括机器能否思维，人工智能与人类智能有无界限，机器能否超过人、统治人等。对于人和（人工）智能机器的关系问题，应该进行辩证的考察，既要看到两者的联系，又要看到两者的区别；既不能把有机物和无机物之间的界限绝对化，又不能抹煞两者在性质上的差异。
就人类的总体而言，智能机的应用，只能保证人类思维的发展，决不会取消或减弱人的思维活动。
1、从人工智能与自然智能的关系看，机器超过人、统治人是不可能的。人的自然智能，就是指人的智慧和能力。它与人的知识不同。如果说，人的知识是对客观外界规律性的认识，那么智能则是运用这种对客观外界规律性的认识来解决矛盾，有目的地改造客观世界的能力。从信息论的观点看，知识主要指一个人有目的地以某种很好的方式使用这些有用信息的能力。因此，我们认为，知识是智能的基础，智能是知识的深化和发展。
人工智能则是用电子计算机模拟人的思维活动，完成一部分原来需要人的大脑担负的工作。人工智能的本质是用机器模拟人脑的功能，是人脑的延长。人工智能只是人脑智能的放大和延伸，它是由人创造的。机器智能所具有的“思维”能力，不过是人的思维能力在机器上的投影，是模拟人的思维的结果。人工智能仅仅是对输入的信息根据指令进行归纳和选择，它决没有自身的目的性，不会产生自觉的目标。
人工智能不具有人类智能的本质特征。人工智能只能在原有的知识中进行排比、筛选，而不能产生创造的灵感。人脑的思维可以通过概念、判断、推理等形式，直接越过一系列复杂的逻辑次序，可以不拘泥于原来脑中储存的信息辨认客体。人工智能和人类思维的不同还在于，人工智能不能模拟人类思维的社会本质。由于人工智能不具有社会属性，因而它永远也不能成为独立的思维主体。
能。因为作为物质的一种运动形式的思维活动是可以认识的，是有一定的物质基础的，因此人们可以制造出特定的机器来模拟思维的一定方面和特性。机器模拟思维的前提是对思维的认识，其中包括对思维的物质基础、思维规律以及思维功能的认识。然而，辩证唯物论的认识论的一条基本原理就是，认识的客体决定认识的主体，认识的客体先于认识的主体。主体对客体的认识总是受客体发展程度的制约。作为认识客体和模拟对象的认识在后，只有随着人脑及其思维能力的发展，人对大脑及其思维能力的认识才能发展，从而机器模拟大脑及其思维能力的活动才能深入。因此，人工智能只能理解信息的形式，而人却能理解信息的内容。
3、从能动与被动的关系看，机器超过人、统治人是不可能的。用哲学语言说，就是人具有主观能动性。这种主观能动性是建立在实践基础上的，因此，不仅机器不可能有这种能动性，连动物也没有这种能动性。正是这一点，电子计算机虽然可以在某些方面，如运算速度、精确性及记忆容量等方面超过人，但在总体方面，永远不可能等同于大脑，更谈不上超过人、统治人。综上所述，人工智能是以机器为主体，模拟人的智能而人工地制作出来的。作为模拟，它就不是机器作为主体的智能，而是人的智能向机器的传导和转移。机器本身没有智能，它不能自我控制和自我调节，不能作为智能活动的主体。人与机器智能效应是互补互促的关系，彼此相互作用、取长补短，互相推动、携手并进，因而既要发挥人的主导作用，又要充分利用机器的高效处理信息的特长。这样，人类将会更好地认识世界和改造世界。可见，用人工智能系统来模拟人、模拟思维，是自然科学中唯物主义路线的体现；仿生学、控制论、自动化的成就，是唯物主义的胜利和唯心主义的破产。
人工智能机器人论文报告
人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。
（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，在定义智慧时，图灵做出了解释，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。（2）上世纪三四十年代，维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑，和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏dartmouth会议上人工智能学科（由“人工智能之父”麦卡锡提出，麦卡锡曾是stanford人工智能实验室主任）的诞生20世纪60年代以来，采用生物模仿来建立功能强大的算法，包括进化计算等，人工生命以进化计算为基础，研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来，conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。80年代，人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。（3）1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起，模拟人类专家解决领域问题。
强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能的观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上，强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
目前人工智能主要研究内容是：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，分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命应用等等。未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
ibm公司“deepblue”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互。国际各大计算机公司相继开始将人工智能作为其研究内容，几乎包括所有it企业，以及很多金融巨头，纷纷建立自己的人工智能产业部，利用“智能”来解决问题。无人驾驶车的诞生，打破了汽车靠人驾驶的时代。
mit开发出了shrdlu，student系统可以解决代数问题，而sir系统则开始理解简单的英文句子了，sir的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，它头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行工作。在理论方面，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是人工智能语言prolog语言诞生了，它和lisp一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。
（1）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，ai带来的帮助不言而喻。更重要的是，ai反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。（2）人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。ai也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于ai在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。（3）人工智能对社会的影响。ai也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。
当然，虽然人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，但人工智能的发展也并不是一帆风顺的，并不象我们期待的那样迅速，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷。人工智能的问题的在于，一方面哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次高而抽象；另一方面ai逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太基本。由于对中间机制知之甚少，这种背景下提出的各种ai理论，就只能是或者完全不同于人类思维，与人类的思维模式相距太远，同时在人类思维方式的理解上也有待突破，不然很难形成更新的ai框架和理论体系。尽管如此，多学科的联合协作研究也带来了足够引人注目的增长。因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，我们相信它会给世界带来难以预料的变化。
[1][美]l[美]peternorvig人工智能：一种现代的方法（第3版）。
[2]人工智能及其应用蔡自兴徐光佑。
[3]游戏人工智能编程案例精粹[美]matbuckland.
[4]机器人学导论[美]克来格（craig，j.j）。
[5]计算智能导论（第2版）（南非）英吉布雷切特。
人工智能机器人
时间过得飞快，二零四九年的三月十四日，我发现我的机器人张丁克可以用草制成油，这样节约了很多能源。于是，我又发明了另外一个机器人，我给他取名叫“张止白”。
张目白太神奇了，他千变万化，放在家里可以变出很多你想要的东西，你不用花钱上街去买。他还可以用皮肤看周围的世界，可以与电视里夜幕侠的力量相比。夜幕侠也是个机器人，他是用铁、电、电子眼和线做成的。
张止白打敌人的时候，会用很多的招术，少林寺所有的功夫他都会，象猴拳、无影拳、抬拳跺。。。。。。
张止白的名字是这样来的：人们见了他打架，都张开了大嘴，什么人都打不过他，止，就是停止的意思，白，就是让人明白。意思是，人们打架时碰到了他，都明白要停下来。
张止白最擅长的`是太极拳和八卦掌和醉拳，三招齐下，曾经打败过无数坏人，拯救过无数的好人。有的坏人，只要一见张止白的这三招，还没开始打就吓跑了。
人工智能机器人作文
我是一个不折不扣的机器人迷。每次机器人展会上，你们都能见到我的身影。平时一有关于机器人的比赛，我一定会参加。
就拿我的石头剪刀布机来说。
我的石头剪刀布机用到了不少人工智能，有机器学习、朗读功能，以及摄像功能……而机器学习最为主要。因为这可以让机器人知道我们的手势到底是石头、剪刀，还是布。
这台石头剪刀布机靠我一个人不能完成，还需要我的好搭档东东来帮忙。
瞧，那时我们正在思考着“石头”到底要怎么做。我抓耳挠腮，怎么想都想不到。正在这时，东东灵光一闪，拍着大腿兴奋地叫起来：“我想到办法啦！我们可以抓住‘石头’的特点来做呀！石头不就是有点像圆球吗？那么我们就做个圆球吧！”“对哟！我怎么没想到？”我也突然开窍了。
紧接着，我们就开始忙碌了起来。
到最后只差给机器人加上它的灵魂——程序了。这个程序的顺序真让我有点为难：“嗯，到底是先机器学习还是先连接呢？”这时我是丈二和尚——摸不着头脑。“算啦算啦，先连接吧！反正最后都要做。”我把石头剪刀布机和电脑连接在了一起，然后开始学习。我先用手势比了一个“耶”的样子，表示剪刀；接着又给它看了一个拳头，表示石头；最后给它看一下手掌，表示布。就这样，剪刀石头布机就可以使用了。
虽说这不全是我自己做的，但我很开心，这兴奋的感觉不亚于大象飞上天。看，我就是这么热爱机器人。我相信只要努力，在不久的将来，我一定能发明许许多多的机器人，让它为更多的人服务，让我们的生活更加精彩。有志者，事竟成！
人工智能与机器人的论文
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2.1逻辑学的大体分类。
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2泛逻辑的基本原理。
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1经典逻辑的应用。
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2非经典逻辑的应用。
(1)不确定性的推理研究。
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究。
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里？笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础；另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
人工智能机器人伙伴作文
如今的科技已经高度发达。从黑白电视到彩色电视；从想上月球到探索月球，各种科技进步大大改变了人们的生活。
那天，妈妈买了一个机器人，我给它取了个名字叫“小能”，它已经成为我们的家庭成员了。
“小能”长得很可爱，它的身体只有一个手掌这么大，头是个正方形，里面镶嵌着一双如水晶一般的大眼睛，眼睛下方是白里透红的脸蛋，下面还有一个樱桃小嘴。
刚看到“小能”时，我不禁哈哈大笑起来，“这么小的机器人，能干什么呀？”“我是一个智能机器人。”听到这个机器人说话了，把我吓了一跳呢。“小能是我们的家庭成员，它可以帮到你。”妈妈在一旁说道。我半信半疑，依然不信“小能”有这么厉害。
一次，我在写作业，妈妈刚好出门了。我的心思立马被一旁的电脑拐走了，我情不自禁地走向电脑。这时，后面传来“小能”的声音：“小主人，你还要写作业呢！”我自言自语地说：“小能简直就是一个小管家，看来我不写作业是不行了。”我只好撅着嘴不情愿地继续写作业。“小能”的催促就如同一个号子，使我时时不能分心。
还有一次，妈妈没有回家烧饭，我的肚子饿得咕咕直叫。“小能”见我饿了，对我说：“小主人，我来帮你叫外卖吧。”不一会儿，外卖小哥就来到我的家门口。我十分惊讶，“小能你是怎么做到的？”“我是打电话给你妈妈，让她叫外卖的。”听了这些，我佩服得五体投地，真心觉得“小能”很厉害！
我长大后，也要发明比“小能”更厉害的机器人！
人工智能机器人作文
到了2047年，我将发明一款智能家务机器人，帮助人们解决生活中的很多问题，下面我来给大家介绍这款机器人吧！
它的功能非常之多，只有你想不到的，没有它做不到的，诸如扫地擦灰、做饭、买菜、给花草浇水，甚至可以照顾家里的小宝宝，给他洗澡喂饭等，所有的家务活你们统统不用担心，全都由我的机器人帮你完成。
这款机器人长得还非常可爱，它的头大大的，耳朵却是小小的，鼻子是粉色的。不过，它拥有一张大大的嘴巴，不用我介绍，你们肯定知道，这张嘴巴的功能是与人交流。长长的胳膊做起事来非常方便，它不需要用电，也不需要用油，只要有光和风，就可以自动开启充电模式，所以它是非常环保和节约能源的一款机器人。
我的机器人还有一项非常重要的功能，就是它像人一样，可以步行，而且走的速度比较快，可以一边步行，一边与人快速地交流喔，就像两个人边散步边聊天似的。它还拥有最强大脑，只要说出与“家务”相关的事项与要求，它立刻就能记住，从不需要嘱咐两次。就连主人忘记叮嘱的事情，它也会主动完成，从来不偷懒哦！真是一个贴心的管家呀。
每天当你下班回到家，就像来到五星级大酒店一样，一眼望去，环境布置得整洁舒心，桌面、地面一尘不染。餐桌上的饭菜色香味俱全，让人胃口大开，食指大动，可想而知，它做的饭菜诱惑力有多大。还有非常重要的一点，它做家务产生的噪音非常小，就像开启了静音模式，即使你在睡觉，都感觉不到它的响动。等你再次睁开眼睛，才发现它已经静悄悄地把一切家务活都解决了。
这款机器人会提升你的生活质量，提高你的生活节奏，你们是否希望拥它呢？
人工智能机器人伙伴作文
人工智能是比较偏冷门的课程，我是因为对机器人感兴趣所以选修了这门课。的确，刚开始老师上课期间真的很无聊，班里有四分之一的学生回应老师所问的问题，而我则是四分之三里面的同学。
对于人工智能，我认识的第一个智能的除手机之外的就是扫地机器人，之所以认识它是因为在不久前我邻居家从国外回来的儿子带回来了一个扫地机器人，我当时很好奇，说扫地机器人真的会比人扫的还干净？一次偶然的机会我去到他家，真的是见识到了什么叫智能，人类清扫不到的地方，认为清扫干净的地方，他都会清扫到，清扫的比原来更干净，从那以后，我对于智能是毫无抵抗力。
在一次人工智能课上，老师给我们放了一个关于人工智能的电影，我看后超级有感悟。是由威尔史密斯主演的《我，机器人1》，这部剧里面的机器人是有思想的，甚至不受人类控制的机器人，他能拥有人类的思想，伤害人类。这部影片不仅告诉我们那是个科技已经高度发达的机械化大生产。机器人进入千家万户，也告诉了我们人与机器相处人类自身是否值得信赖的故事。我有了很大的反思，在这个机械化大生产的世界中到底是机器人的难控制还是人性的弱点很大化的表现了出来。
在人工智能的课上，老师会给我们就关于人工智能讲很多其他的`东西，让我们不仅学习到人工智能，还学习了人多关于人工智能的应用。对人工智能要有全面的认知，不能盲目的跟风，也不能一味的否定，在这个大数据时代，人工智能逐渐成为了主流，涉及到衣食住行，工厂，物流，购物等等。
也许，以后大数据时代会更一步进入到我们的生活当中，我们不仅在课堂上听导师教授这类的理论知识，更应该查阅资料深入的了解人工智能给人类带来的利弊，不能一味的沉迷于智能给我们带来的方便，更多的是于智能同进步，不能被智能所代替。
大数据时代，是未来社会发展的趋势，我们避免不了，更多的是面对，正确的面对人工智能给我们带来的方便，规避人工智能带来的不利影响，一起为社会的发展努力，为更好的未来努力！
人工智能机器人作文
几月之前，柯洁对战阿尔法狗惨败，人们在惊讶的同时，也在惊叹着人工智能的快速发展，阿尔法狗居然可以更加严密，谨慎地分析每一个结局，再自己衍化出新的棋法与无数种结果。思维，新领域，创造将来似乎不再是人类的代言词，人们也在愈加担心着：会不会有人工智能像人类一样思考，统治人类的一天。
苹果公司总裁库克认为：我不担心人工智能会让计算机像人类一样思考，我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观与同情心，罔顾后果。
如果人类像计算机一样思考，这个世界将会虚无。人们像机器人一样机械的工作，休息。大脑中只有繁复的算法与每一种结果，每一个人都活在自己的世界之中，反复盘算着自己的利益与得失。所有人的思想都会趋向于一体化，……所有的这些都会带来覆灭性的后果，这世界上没有了独特的个体，没有别出心裁，独具一格的设计，没有“水面清圆，一一风荷举”的情趣，也没有了“了却君王天下事，赢得生前身后名”的一腔热血，没有诗人，没有老师，没有爱，没有……所有的一切毁灭殆尽，留下一个只剩驱壳，没有灵魂的世界。
如果人类像计算机一样思考，人的一生便平庸无趣。我们是人，不是动物也不是机器，我们区别与他们是因为我们有思想，有感情，会以自己之力去改变这世界。当所有都被抽去灵魂，这世界不可能有恣肆狂妄的李白，不可能有品佛参禅的林清玄，不可能有超越物质与身体限制，活出价值的霍金。人们将会丧失对美的追求，对人生意义的探寻，还有超越时间与空间的思考。
当王羲之墨染方池苦练书xxx成名就之时，看到杭州阿里巴巴的小机器人写出自带笔锋的字，他会不会痛哭流涕；当朗朗名扬世界之后，却被那位弹钢琴的机器人碾压时，他会不会不甘。人工智能让计算机像人类一样思考，但主权依旧在人类手中，我们可以不像计算机一样思考，将价值，将同情心，将文化与魅力带回这个世界，不为物使，更要超然于物外，拥有与计算机不同的、属于人类自己的、任何事物也不可替代的——人类的灵魂。
人工智能机器人伙伴作文
说起ai，一些人对它肯定不陌生。ai是英文单词artificialintelligence的缩写，释义为人工智能。而人工智能则是目前的顶尖科技，是21世纪科技进度的一个质的飞跃。而这个星期五，我们就为人工智能展开了一场火药味十足的辩论会。
“由于21世纪中，科技迅速发展，各式各样的人工机器人也是层出不穷。例如最近……”身为辩论会核心人物的我，在辩论会一开始就兴致高昂，向大家陈词也是轻松自在。而且，我还通过我了解到的知识，向大家介绍了阿尔法围棋完胜围棋大师李世石的故事。我讲得深入浅出，大家也听得津津有味。
辩论会正式开始，两方就拉开了对战。正方一辩率先发言，讲得头头是道。而且，她还利用了一句名人名言，将己方观点阐述得具体详细。而反方一辩的开篇立论也是精彩绝伦，她出口成章，称人工智能的思维永远只是限制性的，它只是人类智慧的传递，永远无法跟人脑相比。立论结束，场上爆发出一阵雷鸣般的掌声。
驳立论阶段一开始，正方二辩就像抓住了救命稻草，一个劲儿地反驳对方的观点。她利用搜集来的具体数据说话，有条不紊，还根据一系列机器人的数量与失业率的对比统计，使自己的发言更加无懈可击。她说道，如果没有人工智能，整个世界将会多么不方便！反方二辩当然也经过精心准备。发言一开始，他就一针见血地指出，刚刚正方二辩讲的是人工智能的方便，脱离了主题。于是，反方二辩博得了观众们的掌声。紧接着，他的反驳也是有板有眼、理由充分，让观众们一次又一次地喝彩。
接下来的质辩环节，双方辩手各自提问、答辩，一个个巧妙的答辩，一个个为难的问题，无不让大家鼓掌喝彩。特别是反方三辩，一个问题抛出来，竟让正方二辩哑口无言。这下，反方辩手可是占了上风，春风得意。
自由辩论环节，也就是辩论会的高潮，辩手们一次次口若悬河，让对方一时为难；辩手们一次次巧妙对答，恰到好处地挽救了局势。场上，观众们那排山倒海的掌声，更是如雷贯耳，一浪高于一浪。
总结陈词的阶段，双方再一次亮出自己的观点，诠释了自己一方所有的观点。评委们相互讨论，再三考虑之后，还是决定将桂冠给予反方，并将“最佳辩手”的荣誉头衔赠给了反方一辩！反方辩手互相击掌喝彩，好不快活！这场唇枪舌战真是痛快酣畅，无比刺激啊！这场口才的终极比拼，这场知识的精彩碰撞，必将永驻我心！
智能机器人论文【】
2015春学期期中工作已经结束，我担任的七年级（2）班语文教学及班主任工作也告一段落。回顾半个学期来的语文教学等工作实践，我本着全面培养学生成为具有创新力、实践水平的高素质的现代人的思想，全身心地投入到教学中，圆满完成教育教学任务。现将有关工作总结如下：一、思想品德方面：
严格按师德的有关规定要求自己，热爱教育事业，始终不忘人民教师职责，爱学校、爱学生。通过政治思想、学识水平、教育教学能力等方面的不断提高来塑造自己的行为。使自己在教育行业中不断成长，为社会培养出优秀的人才，打下坚实的基础。二、教育教学方面：
半学期以来我担任的语文学科，在工作中严格要求自己，刻苦钻研业务，不断提高业务水平，不断学习新知识，探索教育教学规律，改进教育教学方法，努力创建高效课堂。
1．尊重学生是以学生为主的关键。
在教育教学工作上兢兢业业，一丝不苟。本着对学生负责的态度去完成每一样工作。注重学科渗透，课堂教学联系学生的实际生活，创设民主、平等、和谐、融洽的氛围，体现自己幽默、诙谐的教学风格，使学生乐学、善学。关注学生，关注学生的全面发展。作业批改及时，并做好复批工作。教学中注意因材施教，培优补差作为教学工作的又一重要方面去落实。
2．分层合作，是实现合作、自主、探究的学习模式必由之路。
学生的层次不同，思考的效率不同，往往会造成一些学生怕思考，怕动脑，依赖别人的思想。比如我班的王升同、闫丽等同学。教学中如果让好中差混成一个小组，这样好的学生永远成为领头人，成为代言人，而差生永远就在小组中得不到重视。要解决这个问题必须实行分层分小组合作的方法。3．明确学习目标。
语文教学最忌千篇1律，容易使学生厌烦。如果千篇1律地字词教学，课文分析，归纳总结，这样既费时又费力，学生学习完一篇课文也不知自己这堂课进步了多少。五年级的学生，字词教学完全可以放手让他们自己完成。他们有这个能力而且有各自独特的方法。让学生依据方法自我解决。最主要的是根据教材学生明白这节课要达到什么样的水平，解决哪些疑难问题，学到哪些解决问题的方法。这样课堂才能实效高效。4．规范作业。
学生学习新课和知识的系统化、条理化，要靠一定的作业来巩固提高。通过规范化的作业使学生的思路明晰，条理清楚。养成良好的学习习惯。这是新课程标准里的一个鲜明观点，而规范化的作业可以使学生的习惯得以形成。养成学生良好的学习习惯。
利用课余时间，对个别的差生，能悉心辅导，经常面批作业，找出知识的薄弱环节，及时进行补漏，有针对性地制定帮教计划，有目的有计划地做好后进生的转化工作。
三．班主任工作方面：
班主任工作可以说是相当琐碎、繁杂的，需要面面具到，学生每取得一点进步，都是对我的最大安慰，为此付出艰辛，我认为是值得的。在工作中，我始终抓住一条管理主线——学校常规的管理。开学初，我首先严抓学生习惯、纪律和劳动卫生等日常行为，亲临指导，力作模范。通过一段时间的努力，学生们在日常行为规范方面有了很大的进步。接着我的工作重心随之转移到课堂上来，并根据《中学生日常行为规范》，《同德中学一日常规》等制订了班规，班规从某些方面补充并突出了日常行为规范，同时把好日常行为规范的量化考核关。经过努力，我班学生已经形成较强的时间观念，培养了劳动意识，增强了竞争意识，养成了良好的行为习惯。
我从一开始就十分注意了解学生，明确工作重点。利用好每一节班训课，对学生进行思想教育。我着重抓班风的形成。为了树立良好的班风、学风，从一开始就严格要求学生，并注意通过活动增强班级凝聚力。例如，我积极发动和指导学生参加校校运动会比赛，取得了全校最好的成绩，加强了班里学生的集体荣誉感，增强了班级凝聚力，使班风逐渐形成。
以影响和带动班级各项工作的开展。班干部是班主任的得力肋手，是班级管理的骨干力量，为了让他们发挥主力作用，我及时对他们的工作责任心和工作热情给予肯定，时时要求他们以身作则，学会塑造自身的班干部形象，从而树立威信。
智为祥。
人工智能机器人伙伴作文
今天，我和奶奶来到某米的智能家居体验馆。什么是智能家居呢？我怀着好奇之心，开始了一场神奇的体验之旅。
眼前的这般体验，让我和奶奶看得瞠目结舌，曾经那个困苦的时代又浮现在奶奶眼前。
“在我们小时候，家里没有电，点的是煤油灯，住的是破瓦房，吃的是稀如水的麦糊，过年过节的才能吃上一餐白米饭！”奶奶眼中泛着泪光，继续说道：“那会儿没有高楼大厦，没有人手一只的智能手机，联系只能靠写信或者打电报，有太多的人挨饿受冻。你们现在过的幸福生活是我们以前想也不敢想的！”奶奶的声音微微发颤，岁月在她的脸上刻下的道道痕迹格外显眼。
“小爱同学，帮我放首音乐。”耳畔响起了《在希望的田野上》。
“我们的家乡，在希望的田野上，炊烟在新建的住房上飘荡……”
在这个日新月异的新时代，人工智能不知不觉已经迈向了赋能新时代。数据显示，我国人工智能市场规模逐年递增。我为祖国的迅速发展，倍感自豪！未来已来，希望祖国的未来更加辉煌。