人工智能研究动向

本文旨在较全面地展示人工智能最新研究成果和面临的问题，并提出自己的观点。     

人工智能在故障诊断技术中的应用

本文以直流提升系统故障诊断为例,介绍了以Turbo Prolog语言实现的产生式故障诊断专家系统的结构,原理和功能;提出了专家系统在控制和监视工业过程方面的应用的设想。     

浅析人工智能与知识工程的关系

阐述了人工智能与知识工程的发展过程，基本概念和任务，探讨人工智能与知识工程的关系。     

人工智能的应用及发展前景

本文简要论述了人工智能技术的特点和主要涉及范围：着重分析了人工智能技术的现状和目前发展过程中面的挑战，并提出了作者对这些问题的看法。     

人工智能技术在GIS应用中的研究

人工智能技术与GIS相结合，能够对海量空间地理数据中的结构化和非结构化知识进行表达推理，预测未来发展趋势，智能化的解决复杂的现实问题。文中阐述了人工智能与GIS结合的研究热点，在智能化知识推理中给出了详细解释，并以实例具体描述了专家系统中自然语言输入到结果输出的运行过程。     

人工智能研究的进展与发展趋势

<正> 0 引言 现代人工智能应当从英国科学家阿兰·图灵寻求智能机开始。1937年图灵发表了论文《理想自动机》,给可计算性这一概念下了严格的数学定义,并论证了任何需要精确地加以确定的计算过程都可由图灵机完成,为人们清晰地描述出理想自动机的蓝图。现实世界要处理的大多数问题并不是数值计算,如语言的理解和翻译、图形声音的理解、医疗诊断等等。这种由“数据世界”到“知识世界”的转化,由数据处理范围扩展到符号知识处理范畴的转变是人工智能诞生的重要因素。同时,问题的求解也是相当复杂的,常常没有算法可遵循,或即使有计算方法也不是当今计算技术所能实现的,这类问题的求解可行的方法是搜索、试探,加上经验的启发式知识。模糊性是人类思维的重要特征,试探性的搜索、启发式的不精确的模糊的,甚至允许出现错误的推理方法更符合人类的思维过程。上述观点促进了人工智能学科的诞生。1956年美国的几位心理学家、数学家、计算机科学家、信息论学家在Dartmouth大学召开了会议,提出了人工智能这一学科。     

用AI方法编制铁路编组站日班计划的研究

铁路编组站日班计划长期以来由站长根据经验编制,本文论述了编制该计划所需的领域知识,构造了此问题的形式化模型,在此基础上用Turbo Prolog语言给出了该问题的知识表达以及推理机制.     

浅析人工智能与知识工程的关系

阐述人工智能与知识工程的发展过程、基本概念和任务，探讨人工智能与知识工程的关系.     

人工智能的发展及其极限

人工智能是20世纪中期产生的新兴综合性学科,是现代科学技术的一项卓越成就。在人工智能成就的背后,人们开始对其中的许多理论问题进行争论。对人工智能的可能和极限问题进行深入的思考后认为人工智能至多只是部分地超越人类智能,在整体上是不能最终代替和战胜人类智能的。     

宇宙智能、人类智能、人工智能

在半个世纪内先后出现的“认知模拟”、“人机合一”都不是真正的“人工智能”正确的指导方针。宇宙具有按一定的逻辑结构、逻辑规律由已有事件向新事件必然过渡的逻辑运演机制,这便是“宇宙智能”,人认识后便是从已知进入新知。这客观的必然过渡就是客观的“制约关系”。人类、机器按各自能实现的方式去摹写、模拟宇宙智能,便分别是“人类智能”、“人工智能”。人工智能的基础装置是基于制约逻辑的内涵智能机,其硬件的核心元件是模拟客观的制约关系的“制约门”。希望由中国人首先研制出第一代内涵智能机。     

人工智能原理在人类学习中的应用

以人工智能理论为指导,探索人的学习过程和基本机理,提出学习方法、指导原则及注意事项,澄清人们早期对学习不正确的看法,以提高人类的学习效率.     

超文本与人工智能

以专家超文本为例介绍了与超文本技术、人工智能技术相关的技术问题，并从面向用户的角度侧重讨论了在任务实施过程中用户与计算机系统间的智能的分布。     

职业院校人工智能教育

文章结合我们职业院校人工智能教育的实际，分析人工智能教育的意义以及目前职业院校人工智能教育的现状，并提出了在职业院校开展人工智能教育的基本思路。     

人工智能的发展规律研究

在人工智能与人类智能的对比研究中，我们可以发现人工智能与人类智能的平均值有明确界限，两者都在进步发展，人工智能将逐渐靠近人类智能，并且会在局部超越人类智能。     

人工智能的泛符号机制

针对 90年代以来人工智能研究逐步转入低潮的局面 ,提出了关于人工智能的泛符号机制的新思想、新理论 ,泛符号机制 =泛逻辑 知识表示的超拓扑结构 多维信息空间。     

人工智能科学管理:智能手机领域的人工智能专利布局

人工智能技术与智能手机的融合,促进了智能手机领域的人工智能专利研发进程,加剧了智能手机硬件厂商、通讯运营商、软件开发者等主体的竞争局面。为促成智能手机领域在"人工智能+"时代形成良性竞争态势,竞争参与者应当寻求"以手机硬件与软件协调配合的人工智能专利布局模式",形成共享人工智能数据的开元平台,在人工智能手机元件、增强现实与虚拟现实技术、物联网基础器件等领域进行延伸性专利布局,从而使智能手机领域的人工智能应用方略为智能经济的发展形成示范效应。     

人工智能的研究方法论

分析方法的应用促进了早期人工智能（ＡＩ－Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）研究的发展,也造成了人工智能的许多困难,整体观是研究复杂事件的重要原理,人类智能是整体特征的表现;将整体观应用人工智能研究是提高ＡＩ系统智力水平的途径之一。     

数据挖掘与人工智能技术

数据挖掘是人工智能中的一个重要分支。对人工智能的发展及其最基本的技术：知识表示、知识推理、搜索，以及数据挖掘进行了详细介绍。通过实例给出了数据挖掘的定义，最后论述了数据挖掘与人工智能的联系，并结合国内外在该领域的研究成果指出了其广阔的发展前景。