近美国科学家就明确宣布，他们研制的“神经芯片”首先就是用于改善人的中枢神经功能，“使截瘫患者丢掉手杖”。随着人机融合的升级，最终将在地球上产生一种人机高度融合、高智慧、能自行繁殖(复制)的“新智体”(或曰“新人类”）。因此，文明人类的演化由于技术的影响将经历自然进化——人工促进人智能的进化——人机融合体(新智体)的自行进化的辩证发展过程。在人机融合时代，出于物理目标的不同，将存在多种多样、多层次的智能机(体)，但具有怨茁级智能的应是人机融合体。当今人工智能科技和其他高科技的种种发展动向表明，在人类进入“信息社会”之后，将有一场规模巨大的“智能革命”，智能革命的环境是人工智能对人、对社会的广泛而深入的影响，就像今天的微电子技术对信息革命的影响一样。人工智能科技将渗透到社会各个领域，人类将对人工智能科技进行大规模的研究、开发和应用。
3.3 机器智能
例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。但是,用计算机给人看病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器看病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”(Expert System),简称代写论文ES。就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能。基于专家的知识和经验,可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。如:医疗诊断专家系统,故障诊断专家系统等。
除了“专家系统”之外,还可列举出其他许多聪明的智能软件系统。如:机器博突的智能软件、智能控制、智能管理、智能通信??的软件等。例如:IBM的“深蓝”系统战胜了国际象棋大师卡斯帕诺夫,就是计算机的机器智能水平的一次荣誉记录,也是聪明的人工智能软件的一个成功范例。
3.4智能机器
“智能机器”(Intelligent Machine),简称IM,研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器,特别是设计和制造更聪明的计算机。现在的计算机,虽然经历了从电子管、晶体管、集成电路、超大规模集成电路等几代的发展,在工艺和性能方面都有巨大的进步。但是,在原理上,还没有重大的突破。通常,人们用计算机,不仅要告诉计算机:做什么?,而且还必须详细地、正确地告诉计算机:如何做?。也就是说,人们要根据工作任务
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的需求,以适当的计算机语言,进行相应的软件设计,编制面向该任务的计算机应用程序,并且,正确地操作计算机,装入、启动该应用程序,才能用计算机完成该项工作任务。这里,计算机实质上只是机械地、被动地执行人们编制的应用程序指令的“电子奴仆”,也不理解为什么要做这项工作,即不懂得:为什么?。因而,只不过是一个低智能的、不聪明的“电脑”。那么,如何设计和制造高智能的、聪明的“电脑”呢?这正是人工智能另一方面的研究对象和学科任务。
人们提出了关于新一代计算机的各种方案,如:面向知识和符号信息处理的“符号处理机”;基于知识库的、具有推理能力的“知识信息处理机”;基于人工神经网络的、具有分布式结构的“联结机”以及其他数据流计算机、控制流计算机??除了“智能计算机”之外,还有其他的许多智能机器。如:智能机器人、智能控制器、智能仪器、仪表、智能自动化装置、智能通信设备、智能网络、智能汽车、智能玩具以及各种智能化家用电器??但是智能机器的研究尚存在不少问题，这主要表现在下列几个方面： （1） 宏观与微观隔离
一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次未予研究，无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。
（2）全局与局部割裂
人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。它们存在明显的局限性。必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。 （3）理论和实际脱节
大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出”智能”就算相当成功了。
上述存在问题和其它问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的
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艰巨得多。同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进一步发展的理论基础。
我们至少需要经过几代人的持续奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开”智能”之谜，使人工智能理论达到一个更高的水平。
4. 人工智能在生活生产中的应用
人工智能借助于通迅技术将网络的触手伸向世界的角落， 向人们展示了精彩的世界。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。在另外广阔领域里， 人工智能借助于机电光声技术， 为社会提供了电子排版系统、家庭影院、音乐喷泉、CT 检查和机器人等等， 给人们带来了一片新气象。
4.1在管理系统中的应用
人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。
4.2在工程领域的应用
（1）医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。
（2）地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯
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坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。
（3）在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。
（4）人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。
5. 个人看法
美国在人工智能技术的开发，应用方面表现的比较积极，这对人工智能的发展有着积极的推动作用。我国在人工智能的发展上也投入了大量的人力，财力。大学院校之间关于人工智能的比赛也是比比皆是，“第十届全国大学生机器人电视大赛”于2011年6月底在北京举行；中国机器人大赛暨RoBoCup公开赛是中国最具影响力、最权威的机器人技术大赛，已经成为当今中国机器人尖端技术产业竞赛和人才汇集的活动之一，相信在不久的未来，这些人工智能技术会更加广泛的运用在社会主义大中国下的人们生产，生活中，为人类做出更大的贡献。在此也感谢刘老师，希望刘老师能提出宝贵意见和建议，使得论文更加的合理和完善。
6.小结
人工智能诞生50多年来， 在崎岖不平的道路上取得了可喜的进展， 特别与机器学习、数据挖掘、计算机视觉、专家系统、自然语言处理、模式识别、规划和机器人等相关的应用带来了良好的经济效益和社会效益。广泛使用的互联网也正在探索应用知识表示和推理，构建语义Web， 提高互联网信息的效用率。
人工智能的长期目标是建立人类水平的人工智能，由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究，形成交叉学科智能科学。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质。认知科学是研究人类感知、学习、记忆、
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思维、意识等人脑心智活动过程的科学。人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。智能科学不仅要进行功能仿真， 而且要从机理上研究，探索智能的新概念、新理论、新方法。
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大距离,还有许多问题有待于解决且需要许多学科的研究专家共同创作。
7. 参考文献
[1]人机融合的人工智能发展方向,《自然杂志》
[2]杰夫·霍金斯,《人工智能的未来》，陕西科学技术出版社
[3](英)玛格丽特·A·博登,《人工智能哲学》,上海译文出版社,2006年
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