大家好，关于人工智能应用研究的两个最重要很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于人工智能的基本研究对象的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！

一、人工智能的基本研究对象

人工智能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，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。

二、人工智能选题背景和意义

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在研究、开发和应用能够模拟、扩展和辅助人类智能的理论、方法、技术及应用系统。近年来，人工智能技术取得了显著的进展，对各行各业产生了深远的影响。以下是人工智能选题的背景和意义：

1.技术进步：随着计算能力的提升、大数据的普及以及算法的创新，人工智能技术不断发展，为各种应用场景提供了强大的支持。

2.社会需求：随着经济的发展和人类对生活品质的追求，各行各业对人工智能技术的需求日益增长，推动了人工智能领域的研究和应用。

3.政策支持：许多国家和地区纷纷将人工智能列为国家战略重点，出台了一系列支持政策，为人工智能的发展提供了有力的保障。

1.促进科技创新：人工智能选题有助于推动计算机科学、数学、神经科学等多个学科的交叉融合，从而催生新的理论、方法和技术。

2.提升产业竞争力：人工智能技术在制造业、金融、医疗、教育等多个领域具有广泛的应用前景，有助于提高生产效率、降低成本、优化服务，从而提升产业竞争力。

3.改善人类生活：人工智能技术可以帮助解决许多社会问题，如医疗诊断、环境保护、交通拥堵等，从而提高人类的生活质量。

4.培养人才：人工智能选题可以激发学生对科学技术的兴趣和热情，培养一批具有创新精神和实践能力的人才，为社会发展提供强大的人力支持。

总之，人工智能选题具有重要的理论意义和实践价值，对于推动科技创新、提升产业竞争力、改善人类生活以及培养人才等方面具有深远的影响。

三、人工神经网络发展史四个阶段

1、1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。

2、他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。

3、1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。

4、60年代，人工神经网络得到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出，其中包括感知器和自适应线性元件等。

5、M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。

6、他们的论点极大地影响了神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。

7、在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论（ART网）、自组织映射、认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。

8、以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。

9、1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断

10、1984年，他又提出了连续时间Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点

11、Rumelhart和McClelland出版了《Paralleldistributionprocessing:explorationsinthemicrostructuresofcognition》。

12、迄今，BP算法已被用于解决大量实际问题。

13、1988年，Linsker对感知机网络提出了新的自组织理论，并在Shanon信息论的基础上形成了最大互信息理论，从而点燃了基于NN的信息应用理论的光芒。

14、1988年，Broomhead和Lowe用径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)提出分层网络的设计方法，从而将NN的设计与数值分析和线性适应滤波相挂钩。

15、90年代初，Vapnik等提出了支持向量机(Supportvectormachines,SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)维数的概念。

16、人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为

17、在日本的“真实世界计算（RWC）”项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。

四、人工智能研究的核心目标

1、人工智能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，使计算机能实现更高层次的应用。

2、人工智能的一个很重要的方向是数据挖掘技术，这种技术的原理是用计算机进行数据分析，然后进行人性化的推荐和预测。比如，我们电脑上的广告是根据我们日常浏览网页的兴趣进行推荐的，微博上、网站上最显眼的也是我们最感兴趣的内容，这些都是计算机分析而得出的。

3、人工智能的另外一大重要方向是自然语言处理技术，包括机器翻译、语音识别等等。其中语音识别是最核心、普及程度最高的一种自然语言处理技术。

五、人工智能的应用的五大基本特征

1、是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。

2、是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。

3、是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。

4、是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。

5、是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。国际普遍认为人工智能有三类“弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能”。弱人工智能就是利用现有智能化技术，来改善我们经济社会发展所需要的一些技术条件和发展功能。

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

关于本次人工智能应用研究的两个最重要和人工智能的基本研究对象的问题分享到这里就结束了，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！如果解决了您的问题，我们非常高兴。

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