正文

關(guān)于人工智能的論文（關(guān)于人工智能的論文題目）

發(fā)布時間：2023-03-12 12:46:44 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 84 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于關(guān)于人工智能的論文的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

2023新版文章智能生成器，能給你生成想要的原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

你只需要給出你的關(guān)鍵詞，它就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端，官網(wǎng)：https://ai.de1919.com

本文目錄:

1、人工智能發(fā)展對人類的利弊分析
2、求一篇關(guān)于人工智能與機(jī)器人的論文
3、求初識人工智能相關(guān)論文資料
4、想發(fā)表一篇關(guān)于人工智能的論文,有合適的期刊嗎?

關(guān)于人工智能的論文（關(guān)于人工智能的論文題目）

一、人工智能發(fā)展對人類的利弊分析

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人智能崛起引發(fā)擔(dān)憂，因為凡事都有兩面性。下面由我為大家介紹人工智能發(fā)展的利弊分析，希望能幫到你。

人工智能的利弊分析

據(jù)報道，對于機(jī)器人的崛起，專家們曾發(fā)出警告，“機(jī)器取代人類勞動力可能致使人口冗余”，他們擔(dān)心“這種超能技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)超越了人類的駕馭能力，”如今，一些人表示擔(dān)憂，若人工智能繼續(xù)進(jìn)化，我們會失去賴以為生的工作、喪失存在感，甚至?xí)?ldquo;終結(jié)者”們趕盡殺絕。但事實上，這些恐懼與兩個世紀(jì)以前人們對機(jī)械化和蒸汽機(jī)發(fā)展的討論如出一轍，那時，人們針對機(jī)器威脅展開一場名為“機(jī)器問題”的討論。而現(xiàn)在，一場關(guān)于人工智能利弊的辯論正在悄然興起。

誕生初期，人工智能技術(shù)(AI)也經(jīng)歷過大起大落，但在過去幾年的發(fā)展黃金期，AI技術(shù)突飛猛進(jìn)，這都得益于“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)開啟的新篇章。深度學(xué)習(xí)旨在模擬人腦結(jié)構(gòu)建立大規(guī)模(或者“深度”)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在充沛的數(shù)據(jù)支持下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過訓(xùn)練來處理各種各樣的事情。

其實所謂深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)默默為我們服務(wù)多年了，谷歌(微博)搜索、Facebook的自動圖片標(biāo)記功能、蘋果的siri語音助手、亞馬遜推送的購物清單，甚至特斯拉的自動駕駛汽車都是深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)物。但是這種快速的發(fā)展也引發(fā)了人們對于安全和失業(yè)問題的擔(dān)憂?；艚?、馬斯克等科技大佬都公開發(fā)聲，擔(dān)心人工智能會失去控制，上演科幻小說中人機(jī)大戰(zhàn)的情節(jié)，其他人則害怕認(rèn)知工作的自動化會將會導(dǎo)致大面積的失業(yè)。兩個世紀(jì)以后的今天，曾經(jīng)的“機(jī)器問題”卷土重來，我們需要找出可行的解決方案。

“機(jī)器問題”和解決方案

啟示人們最為擔(dān)憂的是人工智能技術(shù)會破開牢籠，變得邪惡而不可控。早在工業(yè)革命浪潮席卷全球時，人機(jī)矛盾已經(jīng)出現(xiàn)，現(xiàn)在的矛盾不過是披上了人工智能的新外衣，人類的焦慮依舊，《科學(xué)怪人》及此后類似的文學(xué)作品都是這種擔(dān)憂的映射。然而，盡管人工智能技術(shù)已成為一門顯學(xué)，但是它們只能完成特定的任務(wù)。想在智商上戰(zhàn)勝人類，AI還差得遠(yuǎn)呢。此外，AI是否真能超越人類還未可知。名為安德魯?shù)腁I研究人員表示，對人工智能的恐懼無異于在火星殖民還未實現(xiàn)時就擔(dān)心人口膨脹的問題。在“機(jī)器問題”上，人們更加關(guān)注人工智能對人類就業(yè)和生活方式的影響。

失業(yè)恐懼由來已久。“科技性失業(yè)”的恐慌在20世紀(jì)60年代(公司開始安裝計算機(jī)和使用機(jī)器人)和80年代(個人電腦開始上市)都曾彌漫開來，似乎大規(guī)模的自動化辦公馬上就要到來，讓人類下崗。

但事實上，每一次恐慌之后，科技進(jìn)步為社會創(chuàng)造的就業(yè)崗位遠(yuǎn)多于它殺死的過時職位，我們需要更多人從事全新的工作。舉例來說，ATM機(jī)替代了一些銀行柜員，為銀行設(shè)立分行節(jié)約了成本，讓雇員進(jìn)入了機(jī)器不能做的銷售和客服領(lǐng)域。同樣地，電子商務(wù)的出現(xiàn)增加了零售商的生存空間。而在辦公中引進(jìn)電腦則不是為了取代員工的位置，員工習(xí)得新技能后，會成為電腦的輔助。盡管此前曾有報道稱，未來10年或20年間，美國47%的崗位將面臨自動化，但是我們的研究顯示，這一數(shù)值恐怕連10%都不到。

盡管短期內(nèi)一些工作消失的弊端會被全新職位出現(xiàn)的長期影響完全抵消且?guī)砀蟮暮锰?，但?9世紀(jì)工業(yè)革命的經(jīng)驗表明，轉(zhuǎn)變的過程極其痛苦。從停滯不前的生活水平上反映出經(jīng)濟(jì)的增長需要幾百年，而從顯著的收入變化上來看只需幾十年。人口從鄉(xiāng)村大量涌入城市工廠，在當(dāng)時的歐洲引發(fā)動蕩。各國政府花費(fèi)了整整一百年的時間構(gòu)建新的教育和福利體系適應(yīng)這種轉(zhuǎn)變。

這一次的轉(zhuǎn)變似乎更為迅速，當(dāng)前科技傳播的速度可比200多年前快多了。得益于技術(shù)的輔助，高技術(shù)工作者的薪資會更高，因此收入不平等的現(xiàn)象正在不斷加深。這給用人公司和政府帶來了兩大挑戰(zhàn)：如何幫助工作者學(xué)習(xí)掌握新技能;如何讓后代做好準(zhǔn)備，在滿世界都是人工智能的社會求得工作機(jī)會。

聰明的回應(yīng)

技術(shù)的發(fā)展使得崗位的需求產(chǎn)生變化，工作者必須適應(yīng)這種轉(zhuǎn)變。這意味著要調(diào)整教育和訓(xùn)練模式，使其足夠靈活，從而快速、高效地教授全新的技能。終生學(xué)習(xí)和在職培訓(xùn)的重要性更加凸顯，在線學(xué)習(xí)和電子游戲式的仿真模擬會更加普遍。而人工智能可以幫助制定個性化計算機(jī) 學(xué)習(xí)計劃，依照工作者技能差距提供新技術(shù)培訓(xùn)機(jī)會。

此外，社會交往技能也會變得更加重要。由于工作崗位的更迭變快，技術(shù)革新的腳步也逐漸加快，人類的工作年限越來越長，社交技能成了社會的基石。它能在人工智能主導(dǎo)的社會保持人類的優(yōu)勢，幫助人類完成基于情感和人際往來的工作，這是機(jī)器無法擁有的優(yōu)越性。

對人工智能和自動化的擔(dān)憂也催生了人們對“安全網(wǎng)”的渴望，有了它普通人就能免受勞動力市場動亂影響。一些人認(rèn)為應(yīng)該革新福利系統(tǒng)，讓每個人都享有保障生存的“基本收入”。但是在沒有充足證據(jù)表明技術(shù)革命會導(dǎo)致勞動力需求銳減的形勢下，這種做法并不可取。反之，各國應(yīng)該學(xué)習(xí)丹麥的“靈活安全系統(tǒng)”制度，讓企業(yè)裁員更加容易，但是在被裁員的職工接受再培訓(xùn)和再求職期間提供保障。這種制度下，福利、養(yǎng)老金、醫(yī)保等應(yīng)該跟隨個體本身，而不是與職員身份掛鉤。

盡管技術(shù)快速進(jìn)步，工業(yè)時代的教育和福利系統(tǒng)并沒有完全實現(xiàn)現(xiàn)代化，相關(guān)制度也不夠靈活。革新勢在必行，決策者必須行動起來，否則當(dāng)前福利系統(tǒng)會面臨更大的壓力。19世紀(jì)40年代，約翰·穆勒寫道，“沒有什么比立法者對這類人的照顧更為正當(dāng)了”，他們的生活被技術(shù)的發(fā)展所累。在蒸汽時代，這是真理，在人工智能的時代，同樣也是。

人工智能與機(jī)器人的區(qū)別

人工智能，這無疑是需要大數(shù)據(jù)來支撐的。主要是識別類、感應(yīng)器方面的。就好比說語言翻譯，以前是每個單詞的翻譯，隨著搜索引擎的崛起，人們把自己想說的話都發(fā)到了網(wǎng)上，然后搜索引擎蜘蛛網(wǎng)抓取下來，就成了一些例句，例句再經(jīng)過語言的拼湊，電腦語法的組織，選出最佳的表述，這樣就得出了翻譯的語句，如果需要再人工智能一點(diǎn)，那就加上我們的語音識別與語音朗讀(這一切語音的來源也都來自于大數(shù)據(jù)一點(diǎn)一點(diǎn)的取得的)。這就是我們的人工智能。

機(jī)器人，所需的條件基本就是人工智能+物理外殼，最基本的就是所說到的掃地機(jī)器人。如果想要變成終結(jié)者那樣的機(jī)器人，那當(dāng)然得具備有各種識別，各種感應(yīng)器，我來預(yù)見一下，如果中國的機(jī)器人行業(yè)發(fā)展，首先會用到哪些公司的識別系統(tǒng)吧。

語音識別，訊飛科大

物體識別，百度識圖

人臉識別，阿里巴巴

視頻識別，迅雷公司等等的各種識別，再加上溫度感應(yīng)，距離感應(yīng)方向感應(yīng)等等，其實最重要的一點(diǎn)就是要有個腦袋，我想如果中國可以，應(yīng)該會是阿里巴巴的大數(shù)據(jù)大腦吧。

一個是系統(tǒng)，靠算法實現(xiàn)，另外一個是實體，也依靠一些內(nèi)置的程序進(jìn)行設(shè)定好內(nèi)容交流。

機(jī)器人不過是人工智能的一個載體，人工智能籠統(tǒng)來說分為強(qiáng)人工智能與弱人工智能之分，目前我們所見到的還是弱人工智能，智能專注于某一領(lǐng)域，比如51AI房地產(chǎn)人工智能客服回答數(shù)據(jù)庫中的問題，當(dāng)然隨著數(shù)據(jù)庫內(nèi)容豐富，回答的準(zhǔn)確率也會進(jìn)一步提升。想特斯拉的無人駕駛也是屬于人工智能的范疇，根據(jù)路況，速度等參數(shù)快速的做出決定。未來有一天強(qiáng)人工智能會與我們看到科幻電影中的機(jī)器人一樣，用于判斷、情感、超強(qiáng)學(xué)習(xí)能力，但是不知道這種強(qiáng)人工智能在有生之年能不能見到。

機(jī)器人時代給我們帶來的弊端

(1)機(jī)器人的大規(guī)模使用，必然帶來大規(guī)模的失業(yè)。很多人必然被機(jī)器人所取代。而大規(guī)模的失業(yè)，一則給政府帶來沉重的負(fù)擔(dān)，二則必然使需求下降，千千萬萬的企業(yè)不得不破產(chǎn)。科幻作家科利·多克托羅(CoryDoctorow)在BoingBoing網(wǎng)站上寫道：“如果我們堅持認(rèn)為，機(jī)器人提高生產(chǎn)力帶來的好處應(yīng)該歸功于機(jī)器人所有者，那么我們肯定會迎來這樣的未來：沒有足夠多的機(jī)器人所有者會購買機(jī)器人制造的所有東西。”

(2)機(jī)器人時代的到來是對人類的一次大淘汰。機(jī)器人對人類的大淘汰，如果處理不好有可能引發(fā)核大戰(zhàn)，那將是人類的災(zāi)難。人類可能因此而滅亡。

(3)機(jī)器人時代的到來，必將引發(fā)空前的人才爭奪戰(zhàn)。誰擁有的各類一流人才數(shù)量多質(zhì)量高，誰就能贏得最后勝利。

(4)機(jī)器人時代的到來，將出現(xiàn)各種各樣的機(jī)器人兵團(tuán)。特別是在軍事領(lǐng)域，機(jī)器人兵團(tuán)將給很多人帶來災(zāi)難。與之同時，也必將出現(xiàn)反機(jī)器人軍隊(兵團(tuán))。人類社會及一切事物就是在矛盾斗爭中發(fā)展的。

猜你喜歡：

1. 人工智能的利與弊作文

2. 有關(guān)人工智能利弊的英語作文

3. 關(guān)于人工智能的利與弊的作文

4. 關(guān)于人工智能利弊的論文

5. 人工智能的利與弊論文

6. 人工智能利弊作文

7. 人工智能利弊的論文

8. 關(guān)于人工智能利弊的論文

二、求一篇關(guān)于人工智能與機(jī)器人的論文

機(jī)器人和人工智能的區(qū)別(2008-07-29 19:00:35)標(biāo)簽：雜談

我們研究的是人工智能，和機(jī)器人有密切關(guān)系，但不是為了研究那些現(xiàn)實的機(jī)器人。

我們不會去研究機(jī)器人足球賽、跳舞機(jī)器人這些東西，機(jī)器人有很多種：工業(yè)機(jī)器人能夠不斷重復(fù)作一些設(shè)定好的精確動作，提高效率，減少失誤；軍用機(jī)器人能夠捕捉移動目標(biāo)并開槍射擊，它需要具有簡單的圖像識別能力；無人飛機(jī)也是一種機(jī)器人，需要遙感和一些圖像識別能力。這些都是已經(jīng)投入使用了的機(jī)器人，但它們顯然沒有人的智力，只是自動控制技術(shù)的延展。

人工智能是“類人”機(jī)器人所需要的算法和技術(shù)，也就是說我們研究的主題是高級智能的本質(zhì)，而不是其外在表現(xiàn)和輔助部件。

人工智能要解決的問題主要是以下幾個方面：

一、識別過程，外界輸入的信息向概念邏輯信息轉(zhuǎn)譯，將動態(tài)靜態(tài)圖像、聲音、語音、文字、觸覺、味覺等信息轉(zhuǎn)化為形式化（大腦中的信息存儲形式）的概念邏輯信息。

二、智能運(yùn)算過程，輸入信息刺激自我學(xué)習(xí)、信息檢索、邏輯判斷、決策，并產(chǎn)生相應(yīng)反應(yīng)。

三、控制過程，將需要輸出的反應(yīng)轉(zhuǎn)譯為肢體運(yùn)動和媒介信息。

實用機(jī)器人在第三個方面做得比較多，而識別和智能運(yùn)算是很弱的，尤其是概念知識的存儲形式、邏輯判斷和決策這些方面更是鮮有成果，這正是人工智能要重點(diǎn)解決的問題。

【人工和智能】

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無意識的思維（unconscious_mind）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。

人工智能目前在計算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人，經(jīng)濟(jì)政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。

三、求初識人工智能相關(guān)論文資料

關(guān)于人工智能的定義眾說不一。美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授下過這樣一個定義:“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué) ?！?而麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為:“人工智能就是研究如何使計算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。”人們普遍認(rèn)為人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為 AI,也稱機(jī)器智能。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。它是從計算機(jī)應(yīng) 用系統(tǒng)的角度出發(fā) , 研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng) , 來模擬人類智能活動的能力, 以延伸人們智能的科學(xué)。

人工智能就其本質(zhì)而言 , 是對人的思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能 , 更不會超過人的智能。對于人的思維模擬可以從兩條道路進(jìn)行, 一是結(jié)構(gòu)模擬 , 仿照人腦的結(jié)構(gòu)機(jī)制 , 制造出 “類人腦”的機(jī)器;二是功能模擬,暫時撇開人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu), 而從其功能過程進(jìn)行模擬。

人工智能可以分為強(qiáng)人工智能和弱人工智能。強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理 (Reasoning) 和解決問題 (Problem solving)的智能機(jī)器,并且,這樣的機(jī)器能將被認(rèn)為是有知覺的, 有自我意識的。弱人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機(jī)器 , 這些機(jī)器只不過看起來像是智能的 , 但并不真正擁有智能 , 也不會有自主意識。人工智能的研究經(jīng)歷了以下幾個階段: 第一階段:20 世紀(jì) 50 年代人工智能的興起和冷落。人工智能概念首次提出后,出現(xiàn)了一批顯著的成果,如機(jī)器定理證明、跳棋程序、 LISP 表處理語言等。但由于解法推理能力有限,以及機(jī)器翻譯失敗等,使人工智能走入低谷。這一階段的特點(diǎn)是:重視問題求解的方法,忽視知識重要性。第二階段:20 世紀(jì) 60 年代末到 70 年代,專家系統(tǒng)出現(xiàn)使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。 DENDRAL 化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN 疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR 探礦系統(tǒng)、Hearsay-II 語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā),將人工智能引向了實用化。1969 年成立了國際人工智能聯(lián)合會議(IJCAI)。

第三階段:20 世紀(jì) 80 年代,隨著第五代計算機(jī)的研制,人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982 年開始了“第五代計算機(jī)研制計劃”,即“知識信息處理計算機(jī)系統(tǒng)KIPS”,其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計劃最終失敗,但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。

第四階段:20 世紀(jì) 80 年代末,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。1987 年,美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 國際會議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后, 各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加,神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)迅速發(fā)展起來。

第五階段:20 世紀(jì) 90 年代,人工智能出現(xiàn) 新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展,人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解,而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解,將人工智能面向?qū)嵱?。人工智能研究范疇有自然語言處理 , 知識表現(xiàn),智能搜索,推理,知識獲取,組合調(diào)度問題,感知問題,模式識別,邏輯程序設(shè)計,軟計算,不精確和不確定的管理,人工生命,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),復(fù)雜系統(tǒng)等。目前,人工智能是與具體領(lǐng)域相結(jié)合進(jìn)行研究的,有如下領(lǐng)域:(1)專家系統(tǒng)。依靠人類已有的知識建立起來的知識系統(tǒng),目前專家系統(tǒng)是人工智能研究中開展較早、最活躍、成效最多的領(lǐng)域。(2)機(jī)器學(xué)習(xí)。主要在三個方面進(jìn)行:一是研究人類學(xué)習(xí)的機(jī)理、人腦思維的過程;二是機(jī)器學(xué)習(xí)的方法;三是建立針對具體任務(wù)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。(3)模式識別。研究如何使機(jī)器具有感知能力,主要研究視覺模式和聽覺模式的識別。(4)理解自然語言。計算機(jī)如能“聽懂”人的語言,便可以直接用口語操作計算機(jī),這將給人們帶極大的便利。(5)機(jī)器人學(xué)。機(jī)器人是一種能模擬人的行為的機(jī)械,對它的研究經(jīng)歷了三代發(fā)展過程:第一代(程序控制)機(jī)器人:這種機(jī)器人只能刻板地按程序完成工作,環(huán)境稍有變化就會出問題,甚至發(fā)生危險。第二代(自適應(yīng))機(jī)器人:這種機(jī)器人配備有相應(yīng)的感覺傳感器, 能取得作業(yè)環(huán)境、操作對象等簡單的信息,并由機(jī)器人體內(nèi)的計算機(jī)進(jìn)行分析處理,控制機(jī)器人的動作。第三代(智能)機(jī)器人:智能機(jī) 器人具有類似人的智能,它裝備了高靈敏度傳感器,因而具有超過人的視覺、聽覺、www.homelunwen.com 、嗅覺、觸覺的能力,能對感知的信息進(jìn)行分析,控制自己的行為,處理環(huán)境發(fā)生的變化,完成各種復(fù)雜的任務(wù)。而且有自我學(xué)習(xí)、歸納、總結(jié)、提高已掌握知識的能力。(6)智能決策支持系統(tǒng)。20 世紀(jì) 80 年代以來專家系統(tǒng)在許多方面取得成功,將人工智能中特別是智能和知識處理技術(shù)應(yīng)用于決策支持系統(tǒng),擴(kuò)大了決策支持系統(tǒng) 的應(yīng)用范圍,提高了系統(tǒng)解決問題的能力,這就成為智能決策支持系統(tǒng)。(7)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在研究人腦的奧秘中得到啟發(fā),試圖用大量的處理單元模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)工程結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理。

四、想發(fā)表一篇關(guān)于人工智能的論文,有合適的期刊嗎?

《人工智能與機(jī)器人研究》是一本關(guān)于人工智能的期刊，該期刊雜志上發(fā)表的文章包含這些領(lǐng)域：智能機(jī)器人、模式識別與智能系統(tǒng)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)與應(yīng)用、系統(tǒng)仿真技術(shù)與應(yīng)用、工業(yè)過程建模與智能控制、智能計算與機(jī)器博弈、人工智能理論、語音識別與合成、機(jī)器翻譯、圖像處理與計算機(jī)視覺、計算機(jī)感知、計算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識發(fā)現(xiàn)與機(jī)器學(xué)習(xí)、建筑智能化技術(shù)與應(yīng)用、人工智能其他學(xué)科等等。

另外，這本期刊就是一本開源期刊，與傳統(tǒng)期刊相比，采用了同行評審的方法審稿，具體開源期刊的特點(diǎn)可以百度了解更多；而且發(fā)表了的文章傳播范圍更廣，受眾更多，文章的影響力也更大。

以上就是關(guān)于關(guān)于人工智能的論文相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。