武漢理工大學(xué)人工智能專業(yè)在哪個學(xué)院 急求人工智能課程結(jié)課報告!!

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武漢理工大學(xué)計算機與人工智能學(xué)院優(yōu)秀畢業(yè)生有獎勵...

擴展資料

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人工智能課程報告
摘要：自上世紀(jì)五十年代以來，經(jīng)過了幾個階段的不斷探索和發(fā)展，人工智能在 模式識別 、知識工程、機器人等領(lǐng)域已經(jīng)取得重大成就，但是離真正意義上的的人類智能還相差甚遠。但是進入新世紀(jì)以來，隨著信息技術(shù)的快速進步，與人工智能相關(guān)的技術(shù)水平也得到了相應(yīng)的提高。尤其是隨著因特網(wǎng)的普及和應(yīng)用，對人工智能的需求，變得越來越迫切，也給人工智能的研究提供了新的更加廣泛的舞臺。本文強調(diào)在當(dāng)今的網(wǎng)絡(luò)時代，作為信息技術(shù)的先導(dǎo)，人工智能學(xué)習(xí)在人工智能科學(xué)領(lǐng)域中是一個著非常值得關(guān)注的研究方向，要在學(xué)科交叉研究中實現(xiàn)人工智能學(xué)習(xí)的發(fā)展與創(chuàng)新，就要關(guān)注認知科學(xué)、腦科學(xué)、生物智能、物理學(xué)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、計算機科學(xué)與人工智能之間的交叉滲透點，尤其是重視認知物理學(xué)的研究。自然語言是人類思維活動的載體，是人工智能學(xué)習(xí)研究知識表示無法回避的直接對象，要對語言中的概念建立起能夠定量表示的不確定性轉(zhuǎn)換模型，發(fā)展不確定性人工智能；要利用現(xiàn)實生活中復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的小世界模型和無尺度特性，把網(wǎng)絡(luò)拓中伍撲作為知識表示的一種新方法，研究網(wǎng)絡(luò)拓撲的演化與網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)行為，研究網(wǎng)絡(luò)化了的智能，從而適應(yīng)信息時代數(shù)據(jù)挖掘的普遍要求，迎接人工智能學(xué)習(xí)與應(yīng)用領(lǐng)域新的輝煌。
概述
自20世紀(jì)90年代以來，隨著 全球化 的形式與國際競爭的日益激烈，對人工智能技術(shù)的研究與應(yīng)用變的越來越被人們關(guān)注，且人工智能在*中的運用以成為實現(xiàn)*的知識化、自動化、柔性化以實現(xiàn)對市場的快速響應(yīng)的關(guān)鍵。
人工智能是一門研究人類智能的機理以及如何用機器模知培判擬人的智能的學(xué)科。從后一種意義上講，人工智能又被稱為“機器智能”或“智能模擬”。人工智能是在現(xiàn)代 電子計算機 出現(xiàn)之后才發(fā)展起來的，它一方面成為人類智能的延長，另一方面又為探討人類智能機理提供了新的理論和 研究方法 。
學(xué)習(xí)機制的搭改研究是人工智能研究的一項核心課題。它是智能系統(tǒng)具有適應(yīng)性與性能自完善功能的基礎(chǔ)。學(xué)習(xí)過程具有以下特點：學(xué)習(xí)行為一般具有明顯的目的性，其結(jié)果是獲取知識；學(xué)習(xí)系統(tǒng)中結(jié)構(gòu)的變化是定向的，要么由學(xué)習(xí)算法決定，要么由環(huán)境決定；學(xué)習(xí)系統(tǒng)是構(gòu)造智能系統(tǒng)的中心骨架，它是全面組織與保存系統(tǒng)知識的場所。因此，人工智能學(xué)習(xí)研究的一個主要目的是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但是，不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。
一.人工智能學(xué)習(xí)的歷史性基礎(chǔ)和發(fā)展步伐
人工智能學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史是和 計算機科學(xué)與技術(shù) 的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。
一般認為，人工智能的思想萌芽可以追溯到德國著名數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家 萊布尼茨 (Leibnitz，1646-1716)提出的"通用語言"設(shè)想。這一設(shè)想的要點是：建立一種通用的符號語言，用這個語言中的符號表達“思想內(nèi)容”，用符號之間的形式關(guān)系表達“思想內(nèi)容”之間的邏輯關(guān)系。于是，在“通用語言”中可以實現(xiàn)“思維的機械化”這一設(shè)想可以看成是對人工智能的最早描述。
計算機科學(xué)的創(chuàng)始人圖靈被認為是“人工智能之父”，他著重研究了一臺計算機應(yīng)滿足怎樣的條件才能稱為是“有智能的”。1950年他提出了著名的“ 圖靈實驗 ”：讓一個人和一臺計算機分別處于兩個房間里，與外界的聯(lián)系僅僅通過鍵盤和打印機。由人類裁判員向房間里的人和計算機提問，并通過人和計算機的回答來判斷哪個房間里是人、哪個房間里是計算機。圖靈認為，如果“中等程度”的裁判員不能正確地區(qū)分，則這樣的計算機可以稱為是有智能的?！皥D靈實驗”是關(guān)于智能標(biāo)準(zhǔn)的一個明確定義。有趣的是，盡管后來有些計算機已經(jīng)通過了圖靈實驗，但人們并不承認這些計算機是有智能的。這反映出人們對智能標(biāo)準(zhǔn)的認識更深入、對人工智能的要求更高了。
圖靈和馮·諾依曼的上述工作，以及麥克考洛和匹茨對神經(jīng)元網(wǎng)的 數(shù)學(xué)模型 的研究，構(gòu)成了人工智能的初創(chuàng)階段，這其實也是人工智能學(xué)習(xí)的開始。
人工智能早期研究給人的深刻印象是博羿，與自動定理證明的研究意義不限于數(shù)學(xué)一樣，搜索的研究意義也不限于博弈。根據(jù) 認知心理學(xué) 的信息處理學(xué)派的觀點，人類思維過程的很大一部分可以抽象為從問題的初始狀態(tài)經(jīng)中間狀態(tài)到達終止?fàn)顟B(tài)的過程，因此可以轉(zhuǎn)化為一個搜索問題，由機器自動地完成。例如“規(guī)劃”問題。設(shè)想一臺機器人被要求完成一項復(fù)雜任務(wù)，該任務(wù)包含很多不同的子任務(wù)，其中某些子任務(wù)只有在另一些子任務(wù)完成之后才能進行。這時，機器人需要事先“設(shè)想”一個可行的行動方案，使得依照該方案采取行動可以順利完成任務(wù)。“規(guī)劃”即找出一個可行的行動案，可以通過以其子任務(wù)為狀態(tài)、以其子任務(wù)間依賴關(guān)系為直接后繼關(guān)系的狀態(tài)空間中的搜索來實現(xiàn)。
人工智能的早期研究還包括自然語言理解、 計算機視覺 和機器人等等。通過大量研究發(fā)現(xiàn)，僅僅依靠自動推理的搜索等通用問題求解手段是遠遠不夠的。Newell和Simon等人的認知心理學(xué)研究表明，各個領(lǐng)域的專家之所以在其專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)表現(xiàn)出非凡的能力，主要是因為專家擁有豐富的專門知識(領(lǐng)域知識和經(jīng)驗)。70年代中期，F(xiàn)eigenbaum提出知識工程概念，標(biāo)志著人工智能進入第二個發(fā)展時期。知識工程強調(diào)知識在問題求解中的作用；相應(yīng)地，研究內(nèi)容也劃分為三個方面：知識獲取，知識表示和知識利用。知識獲取研究怎樣有效地獲得專家知識；知識表示研究怎樣將專家知識表示成在計算機內(nèi)易于存儲、易于使用的形式；知識利用研究怎樣利用已得到恰當(dāng)表示的專家知識去解決具體領(lǐng)域內(nèi)的問題。知識工程的主要技術(shù)手段是在早期成果的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，特別是知識利用，主要依靠自動推理和搜索的技術(shù)成果。在知識表示方面，除使用早期工作中出現(xiàn)的邏輯表示法和過程表示法之外，還發(fā)展了在聯(lián)想記憶和自然語言理解研究中提出的語義網(wǎng)表示法，進而引入了框架表示法，概念依賴和腳本表示法以及產(chǎn)生式表示法等等各種不同方法。與早期研究不同，知識工程強調(diào)實際應(yīng)用。主要的應(yīng)用成果是各種專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)的核心部件包括：
(a)表達包括專家知識和其他知識的知識庫。
(b)利用知識解決問題的推理機。
大型專家系統(tǒng)的開發(fā)周期往往長達10余年，其主要原因在于知識獲取。領(lǐng)域?qū)＜译m然能夠很好地解決問題，卻往往說不清自己是怎么解決的，使用了哪些知識。這使得負責(zé)收集專家知識的知識工程師很難有效地完成知識獲取任務(wù)。這種狀況極大的激發(fā)了自動　　　　　　　　　　　　知識獲取---- 機器學(xué)習(xí) 研究的深入發(fā)展。已經(jīng)得到較多研究的機器 學(xué)習(xí)方法 包括：歸納學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)、 強化學(xué)習(xí) 和進化學(xué)習(xí)等等。機器學(xué)習(xí)的研究目標(biāo)是：讓機器從自己或“別人”的問題求解經(jīng)驗中獲取相關(guān)的知識和技能，從而提高解決問題的能力。
80年代以來，隨著 計算機網(wǎng)絡(luò) 的普及，特別是Internet的出現(xiàn)，各種計算機技術(shù)包括人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用推動著人機關(guān)系的重大變化。據(jù)日美等國未來學(xué)家的預(yù)測，人機關(guān)系正在迅速地從“以人為紐帶”的傳統(tǒng)模式向“以機為紐帶”的新模式轉(zhuǎn)變?nèi)藱C關(guān)系的這一轉(zhuǎn)變將引起 社會生產(chǎn)方式 和生活方式的巨大變化，同時也向人工智能乃至整個信息技術(shù)提出了新的課題。這促使人工智能進入第三個發(fā)展時期。
在這個新的發(fā)展時期中，人工智能面臨一系列新的應(yīng)用需求。
首先是需要提供強有力的技術(shù)手段，以支持分布式協(xié)同工作方式，現(xiàn)代生產(chǎn)是一種社會化大生產(chǎn)，來自不同專業(yè)的工作者在不同或相同的時間、地點從事著同一任務(wù)的不同子任務(wù)。這要求計算機不僅為每一項子任務(wù)提供輔助和支持，更需要為子任務(wù)之間的協(xié)調(diào)提供輔助和支持。由于各個子任務(wù)在很大程度上可以獨立地進行，子任務(wù)之間的關(guān)系必然呈現(xiàn)出動態(tài)變化和難以預(yù)測的特點。于是，子任務(wù)之間的協(xié)調(diào)（即對分布協(xié)同工作的支持）向人工智能乃至整個信息技術(shù)以及基礎(chǔ)理論提出了巨大的挑戰(zhàn)。
其次，網(wǎng)絡(luò)化推進了信息化，使原本分散孤立的數(shù)據(jù)庫形成一個互連的整體，即一個共同的信息空間。盡管現(xiàn)有的瀏覽器和 搜索引擎 為用戶在網(wǎng)上查找信息提供了必要的幫助，這種幫助是遠遠不夠的，以至于“信息過載”與“信息迷失”狀況日益嚴(yán)重。更強大的智能型信息服務(wù)工具已成為廣大用戶的迫切需要。另一方面，信息空間對人類的價值不僅在于單獨的信息條目（比如某廠家生產(chǎn)出了某一新產(chǎn)品的信息），還遠在于一大類信息中隱藏著的普遍性知識（比如某個行業(yè)供求關(guān)系的變化趨勢）。于是，數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)也成為一項迫切的研究課題。機器人始終是現(xiàn)代工業(yè)的迫切需求。隨著機器人技術(shù)的發(fā)展，研究重點已經(jīng)轉(zhuǎn)向能在動態(tài)、不可預(yù)測環(huán)境中獨立工作的自主機器人，以及能與其他機器人（包括人）協(xié)作的機器人。顯然，這種機器人之間的合作可以看成是物理世界中的分布式協(xié)同工作，因而包括相同的理論和技術(shù)問題。
由此可見，人工智能第三發(fā)展時期的突出特點是研究能夠在動態(tài)、不可預(yù)測環(huán)境中自主、協(xié)調(diào)工作的計算機系統(tǒng)，這種系統(tǒng)被稱為Agent 。目前，正圍繞著Agent的理論、Agent的體系結(jié)構(gòu)和Agent語言三個方面展開研究，并已產(chǎn)生一系列重要的新思想、新理論、新方法和新技術(shù)。在這一研究中，人工智能呈現(xiàn)一種與軟件工程、分布式計算以及通訊技術(shù)相互融合的趨勢。Agent研究的應(yīng)用不限于生產(chǎn)和工作，還深入到人們的學(xué)習(xí)和娛樂等各個方面。例如，Agent與虛擬現(xiàn)實相結(jié)合而產(chǎn)生的虛擬訓(xùn)練系統(tǒng)，可以使學(xué)生在不實際操縱飛機的情況下學(xué)飛行的基本技能；類似地，也可使顧客“享受”實戰(zhàn)的“滋味”。
我國也先后成立中國人工智能學(xué)會、中國計算機學(xué)會人工智能和模式識別專業(yè)委員會和中國自動化學(xué)會模式識別與機器智能專業(yè)委員會等學(xué)術(shù)團體，開展這方面的學(xué)術(shù)交流。此外國家還著手興建了若干個與人工智能研究有關(guān)的國家重點實驗室，這些都將促進我國人工智能的研究，為這一學(xué)科的發(fā)展作出貢獻。
綜觀人工智能學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程，可以看出它始終遵循的基本思路。首先是強調(diào)人類智能的人工實現(xiàn)而不是單純的模擬，以便盡可能地為人類的實際需要服務(wù)。其次是強調(diào)多學(xué)科的交叉結(jié)合，數(shù)學(xué)、信息科學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)、生態(tài)學(xué)以及非線性科學(xué)等等越來越多的新生學(xué)科被融入到人工智能學(xué)習(xí)的研究之中。
二.人工智能學(xué)習(xí)的主要技術(shù)及其發(fā)展趨勢
目前人工智能學(xué)習(xí)研究的3個熱點是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇和承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
新一代的智能技術(shù)是指80年代以來迅速發(fā)展起來的以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、進化計算、模糊邏輯、Agent為主要代表的計算只能技術(shù)，其中主要具有學(xué)習(xí)進化與自組織的能力。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是模擬人腦中神經(jīng)元的功能，希望通過模擬人腦最基本的單位神經(jīng)元功能來模擬人腦的功能。它通過一定的范例訓(xùn)練構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就象教一個小孩子一樣，在訓(xùn)練結(jié)束后，這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以完成特定的功能了。它是通過范例的學(xué)習(xí)，修改了知識庫和推理機的結(jié)構(gòu)，達到實現(xiàn)人工智能的目的。
最后還有一個應(yīng)用領(lǐng)域，就是模型識別，我想它應(yīng)該在知識挖掘中應(yīng)用不小，因為現(xiàn)在工程中的獲得的數(shù)據(jù)越來越多，要想人為地從這些數(shù)據(jù)中確定某一規(guī)律都不容易，更不要說在這些數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新規(guī)律了，因此有必要進行數(shù)據(jù)挖掘，它的應(yīng)用對于決策支持系統(tǒng)將有著巨大的意義。
人可以思考，人工智能也需要思考，這就是推理；人可以學(xué)習(xí)，人工智能也就需要學(xué)習(xí)；人可以擁有知識，那么人工智能也就需要擁有知識。
人工智能是為了模擬人類大腦的活動的，人類已經(jīng)可以用許多新技術(shù)新材料代替人體的許多功能，只要模擬了人的大腦，人就可以完成人工生命的研究工作，人創(chuàng)造自己，這不但在科學(xué)上，而且在哲學(xué)上都具有劃時代的意義。
學(xué)習(xí)是指系統(tǒng)適應(yīng)環(huán)境而產(chǎn)生的適應(yīng)性變化，它使得系統(tǒng)在完成類似任務(wù)時更加有效。80年代以來，ANN的學(xué)習(xí)機制再次得到人們的重視，基于連接機制的亞符號學(xué)習(xí)又一次成為的當(dāng)今學(xué)習(xí)機制研究的熱點，提出了競爭學(xué)習(xí)，進化學(xué)習(xí)、加強學(xué)習(xí)等各種新的學(xué)習(xí)機制。
機械式學(xué)習(xí)。它的另一個名稱死記式學(xué)習(xí)能夠直接體現(xiàn)它的特點，這是一種最簡單的，最原始的學(xué)習(xí)方法，也是機器的強項，人的弱項。
指導(dǎo)式學(xué)習(xí)。這種學(xué)習(xí)方式是由外部環(huán)境向系統(tǒng)提供一般性的指示或建議，系統(tǒng)把它們具體地轉(zhuǎn)化為細節(jié)知識并送入知識庫中，在學(xué)習(xí)過程中要對反復(fù)對知識進行評價，使其不斷完善。
歸納學(xué)習(xí)。我們看到，機器所善長的不是歸納，而是演繹，它適用于從特殊到一般，而不太適應(yīng)從一般到特殊，從特殊到一般的歸納是人類所特有的，是智慧的標(biāo)志。具體的歸納學(xué)習(xí)方法有許多，但它們的本質(zhì)就是讓計算機學(xué)會從一般中得出規(guī)律。
類比學(xué)習(xí)。類比也就是通過對相似事物進行比較所進行的一種學(xué)習(xí)。它的基礎(chǔ)是類比推理，也就是把新事物和記憶中的老事物進行比較，如果發(fā)現(xiàn)它們之間有些屬性是相同的，那么可以（假定地）推斷出它們的另外一些屬性也是相同的。
基于解釋的學(xué)習(xí)。這是近年來興起的一種新的學(xué)習(xí)方法。它不是通過歸納或類比進行學(xué)習(xí)，而是通過運用相關(guān)的領(lǐng)域知識及一個訓(xùn)練實例來對某一目標(biāo)概念進行學(xué)習(xí)，并最終生成這個目標(biāo)概念的一般描述，這個一般描述是一個可形式化表示的一般性知識。
增強式學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning）是一種基于行為方法的半監(jiān)督學(xué)習(xí)。一般的學(xué)習(xí)方法分兩類，一類是上文提到的基于模型的，在這種方法，智能體需要環(huán)境確切的模型，具有較高的智能，但不適合于不確定的動態(tài)環(huán)境；另一種是基于行為的方法，在這種方法中，不需要環(huán)境的確切模型，采用分層結(jié)構(gòu)，高層行為可以調(diào)整和抑制低層的行為能力，但每層中都具有其自主的確定權(quán)，如[3]中的Holonic智能*系統(tǒng)。增強式具有這些優(yōu)點，故常用于機器人足球賽[4]、狩獵問題、甚至戰(zhàn)爭指揮中[5]，但是這些都只是理論上的研究，因為機器人足球賽的本身目的也是為了測試人工智能的可用性，且更不可能去讓戰(zhàn)爭去由電腦而不是人去指揮了。
使用強化學(xué)習(xí)的Agent最早是出現(xiàn)與遺傳算法中，使用“Ethogenetics（行為遺傳）”的思想，突破了人們長期以來關(guān)于一個編碼串對應(yīng)于組合優(yōu)化問題所有策略變量的一個組合方式的傳統(tǒng)、靜態(tài)的認識，而將一個編碼串看成某個智能主體(Agent)主動進行的一系列決策行為的結(jié)果。
人工智能學(xué)習(xí)可能會向以下幾個方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感。目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，未來智能計算機的構(gòu)成，可能就是作為主機的馮·諾依曼機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。
通過以上的學(xué)習(xí)方法就是為了得到知識，通過一種方便的方法得到知識。前面已經(jīng)說過了，因為機器的思考方式和人類的思考方式大有不同之處，因此讓機器通過自己學(xué)習(xí)生成自己便于理解和使用的知識，也不失為機器學(xué)習(xí)的目標(biāo)之一。
人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。
由于計算機芯片的微型化已接近極限。人們越來越寄希望于全新的計算機技術(shù)能夠帶動人工智能的發(fā)展。目前至少有三種技術(shù)有可能引發(fā)全新的革命，它們是光子計算機、量子計算機和生物計算機。
結(jié)束語
許多科學(xué)家斷言，機器的智慧會迅速超過阿爾伯特·愛因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理學(xué)家斯蒂芬·霍金認為，就像人類可以憑借其高超的搗弄數(shù)字的能力來設(shè)計計算機一樣，智能機器將創(chuàng)造出性能更好的計算機。最遲到本世紀(jì)中葉而且很可能還要快得多，計算機的智能也許就會超出人類的智能。
本文對學(xué)習(xí)中的一些方法進行基本的敘述并闡述了其發(fā)展的趨勢，但是在一般的學(xué)習(xí)中，使用基于行為的方法仍舊是最受人關(guān)注的；文中介紹了幾種強化學(xué)習(xí)方法的變形，并對他們的運用進行了一定的敘述。在一定程度上，他們實現(xiàn)仿真的可行行。但是這些仿真大多都是驗證性的，真正的人工智能在實際生產(chǎn)中的運用仍舊是一個需要研究的課題。最后，我們來總結(jié)一下，人工智能學(xué)習(xí)的各個研究領(lǐng)域。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個領(lǐng)域有人進行的智力活動，哪個領(lǐng)域就是人工智能學(xué)習(xí)研究的領(lǐng)域。人工智能學(xué)習(xí)就是為了應(yīng)用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能學(xué)習(xí)研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。
但隨著技術(shù)及技術(shù)的發(fā)展，人工智能學(xué)習(xí)的方法還會有所變化也更加會引起我們的關(guān)注。
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首先要提的一點是：這個專業(yè)和很多專業(yè)都很相近，比如電子信息工程等，一般都要求 需要有一定的電子信息科學(xué)與技術(shù)方面的基礎(chǔ)知識和理論。畢業(yè)生要熟練掌握物理、數(shù)學(xué)與計算機方面的一些理論知識，具備一定的實踐能力，能夠進行電子信息科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用研究等工作。

那么到底難不難呢？平心而論 我覺得是 比較難學(xué) 的， 主要因為學(xué)科跨度廣 ，涉及 計算機，通信，自動化等 理論知識、同時需要較強的實際動手能力。下圖是專業(yè)課實驗時的一些照片。

那我們看一下這個專業(yè)的主修課程都有哪些？下圖是 百度百科 中這個專業(yè)需要學(xué)習(xí)的東課程：

首先來講，公共課這是所有工科學(xué)生需要學(xué)習(xí)的， 難度一般 ，其實在我看來，這個專業(yè)的專業(yè)課是比較難的，而且涉及面廣，每一個專業(yè)課后邊都可以被細分為一個很深的研究領(lǐng)域。

比如電磁理論，數(shù)字信號處理，算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這些 對數(shù)學(xué)能力要求都比較高 ， 模電 可以算得上是這個專業(yè)最難的課程了，計算機基礎(chǔ)、單片機、ARM嵌入式系統(tǒng)，其中單片機、ARM兩部分只是該專業(yè)的最簡單的硬件，下圖是一個最簡單的 51單片機的最小開發(fā)板 ，除此之外，高級一些的硬件比如DSP,FPGA,PCL等硬件，可能都是好一些的學(xué)校，小伙伴們 本科期間可以選修的。

而且這些硬件的開發(fā)， 不僅僅需要基本的硬件知識，同時需要相應(yīng)的軟件知識 ，上圖中的課程并沒有說明C語言等軟件，這些都是需要本科生需要學(xué)習(xí)的，更深一點的JAVA，C++等語言，也是需要了解的。

綜上所述，由于學(xué)科要求高，學(xué)科涉及范圍廣，這個專業(yè)還是有一定難度的。但是，這個專業(yè)也是社會需求比較強烈的專業(yè)。認真學(xué)后，收獲還是很多的。

武漢理工大學(xué)人工智能專業(yè)培養(yǎng)具有良好人文社會科學(xué)素養(yǎng)、社會責(zé)任感、工程職業(yè)道德、國際視野和工程實踐學(xué)習(xí)經(jīng)歷，具有人工智能領(lǐng)域的科學(xué)思維、數(shù)理知識，掌握從卜旅事人工智能領(lǐng)域相關(guān)工作所需的相關(guān)科學(xué)知識和管理知識的高素質(zhì)人才。

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