人工智能的利与弊英文 人工智能的利与弊英文演讲(三篇)

范文为教学中作为模范的文章，也常常用来指写作的模板。常常用于文秘写作的参考，也可以作为演讲材料编写前的参考。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢？这里我整理了一些优秀的范文，希望对大家有所帮助，下面我们就来了解一下吧。

关于人工智能的利与弊英文(精)一

人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：

第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落

人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。

第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay—ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议

第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。

1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮

由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想

最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生

在当前社会中的呢？

在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？

人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。

智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。

虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。

个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。

关于人工智能的利与弊英文(精)二

人工智能与城市智能化发展

摘要:智能化是人类的梦想，未来必然会是人工智能的世界。城市智能化将通过有线、无线或混合数据传输方式，实现区域城市内多个子系统辅助管理中心，然后再到智能化管理服务决策的有效技术结合，实现区域城市管理的智能化服务，让人们畅享智能化生活。智能城市的建设是城市信息化建设的新境界。

关键词:人工智能 智能化 发展

1人工智能的含义

人工智能(artificial intelligence,简称ai)是计算机学科的一个分支，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。人工智能是研究用计算机来模拟人在各个过程中的智力活动（如分析、推理、判断、构思和决策），从而扩大、延伸和部分替代人类的脑力劳动，实现知识密集型生产和决策自动化。目前城市规划发展领域中的城市设计、控制性详细规划、土地利用分区规划与管理、系统工程与规划决策支持系统的发展与实施，给人工智能技术的应用带来了广泛的前景。

2当前城市发展中面临的挑战

随着城市的迅速发展，城市经济发展面临着日益严重的资源和环境压力。城市人口规模增长过快、城市供配电压力沉重、环境污染与生态破坏严重、交通拥堵治理困难、安全生产形势严峻、城市部门管理中的违法违规现象屡禁不止等等，这些都成为城市发展中最为突出的矛盾，成为城市管理中必须重视的问题，迫切需要采用新的管理方法和科技手段来加以解决。

城市供配电压力沉重，节能减排问题凸显。随着城市发展，各式宾馆、办公大楼、商场超市、医院、写字楼等大型建筑日益增多，使得供电负荷越来越大，节约能源和能效管理问题日益突显。在我国城市化建设进程中，如何与能源低消耗、大环境保护相适应，正在成为建设资源节约型、环境友好型社会亟待解决的问题。

环境污染使得城市从传统公共健康问题转向现代的健康危机。环境污染包括工业和交通造成的空气污染、噪音、震动、精神压力导致的疾病等，已成为制约城市经济发展的因素之一。随着城市垃圾处理量不断增加，针对居民区垃圾堆放、垃圾填埋焚烧场周边的环境投诉日益增多，尤其是垃圾焚烧产生的一级致癌物“二恶英”(dioxin)浓度的增加引起了群众极大关注。

城市交通需求与交通供给矛盾日益突出。随着经济的发展，城市交通需求不断扩大，城市中可用于交通的土地资源极其有限，密集的车流、拥挤的街道、效能低下的交通系统不仅导致了运输成本的增加，还产生了污染和能源的浪费问题。此外，交通拥挤导致了事故增多，事故增多又加剧了拥挤，这直接影响了居民的出行时间和成本；出行成本的增加不仅影响了工作效率，而且也会抑制人们的日常活动，从而影响居民的生活质量。

公共安全监管难度逐步加大。面对有限的自然资源，人们对抵抗自然灾害、事故灾难、社会安全等风险源的监控与预防越来越关注，迫切要求建立和完善公共安全日常管理体系和应急处置机制，应对面临的气象灾害、地下空间事故、危化品事故、重大刑事和恐怖事件、公共场所治安等突发事件进行预防和应急处理。

3人工智与城市智能化

智能城市是在信息港和数字城市的基础上发展起来的新方向。在智能城市中，主要的资源用于使城市的信息网络实现自动监控，信息自动采集，自动分析处理，自动决策反应等等。智能城市是把城市看作一个有机体培养它的监控、学习、反应、调整和适应能力，信息的控制和利用能力是智能城市的基础。

从技术层面来看，“智能城市”是以网络信息为基础的城市信息体系，即综合运用地理信息系统、全球定位系统、遥感系统、宽带网络、多媒体及虚拟仿真等技术，对城市的基础设施，功能机制进行信息自动采集，动态监管和辅助决策服务的技术系统。城市智能化的水平往往体现在以下几个方面:城市决策的智能化；城市交通的智能管理与控制；城市资源的监测与可持续利用；城市应急反应和灾难的预防治理；城市人口管理；城市生活的网络化和智能化等等。

新的智能化信息技术构架将由以无线 网络为主体的基础设施、以无界面 计算机为主体的硬件、以信息分析和决策支持为主的 软件、以功能实现为主的网络 应用这几部分组成。这种新的信息化基础设施将以实现“三无”为目标，即无线网络、无界面计算机和无键盘输入。让计算机和网络的使用不受时间和地点的限制，不受文字输入的限制，也不受固定使用方式的限制。

从现实操作来看，政府应该加强与企业 联系，加快实现城市智能化 发展。政府借助企业创新的网络技术，加强合作，加快信息化建设进程，助推城市智能化发展，打造智能城市的全新商业模式，从而建设可持续发展的现代化城市。科技企业与政府双方将以“激励创新、合作共赢”为原则，发挥各自的优势和力量携手推动本土创新，加速实现城市智能化发展。

在这方面，成都市政府走在了部分前列。据悉，在2009中国西部国际博览会上，思科与成都市政府双方结为战略合作伙伴关系，就“天府智能互联新城”试点建设及发展与“智能+互联城市”技术相关的“产学研”一体化产业链等方面展开深度合作，以推动成都信息产业的本土创新并提升产业竞争力，实现城市 经济、 社会与 环境等领域的可持续发展。

信息化是城市发展的重要推动力，是目前城市发展中面临的一系列问题和挑战的重要解决途径。以金融行业举例来说，信息技术同样是业务创新、服务创新的重要手段和推动力，以技术改良为载体的金融服务创新不仅是现代商业银行提升核心竞争力的重要手段，也体现了城市生活发展进步的历程。基于互联网、通讯、语音等技术的新兴智能金融服务方式的出现，改变了居民的生活、消费习惯，使金融服务更为方便快捷。

可见，在城市发展过程中，通过运用现代化科学技术手段，有针对性地展开试点应用，通过技术与 经验的积累，以“先易后难，从点到面，逐步推进”的方式，逐步实现政府信息资源的共享，能够有效提高政府为百姓服务的质量，从而全面提升城市智能化 管理水平。

4城市发展展望

智能城市的建设是城市建 设发展的新境界。我国许多城市的信息化基础设施已经不差，急需改进的是应用。而智能城市正是以应用为核心的信息化发展思路，在已有的信息化基础上，为市民提供更加综合的服务，为政府部门提供更加有效的信息分析和更符合实际的决策，对包括民生、环保、公共安全、城市服务、 工商业活动在内的各种需求做出更智能化的响应，加快城市智能化建设，将带来未来城市的全新面貌，推进城市和谐发展。

参考文献:

[1] 第二届2010(3g)暨信息新技术国际峰会论坛，2010年4月。

[2] 黄孝斌，魏剑平。物联网助力城市信息化发展—探索城市管理新模式[j]。中国科学院院刊，2010年1期。

关于人工智能的利与弊英文(精)三

人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。

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(z)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。