人工智能法理学论文怎么写的

去论文库里面找找，关键字是人工智能，找到相关的论文，一般这些论文的引言部分都有相关部分的历史和发展讲述，都可以进行借鉴

专家视点：怎样写好学位论文？　　专家简介：　　林崇德 北京师范大学教授，全国劳模、全国师德标兵。　　任定成 北京大学科学与社会研究中心教授、博士生导师。　　胡智锋 中国传媒大学教授、博士生导师。　　选择合适的论文题目　　林崇德说，不管本科生、硕士生还是博士生，好的选题是自己论文成功的一半。我提倡我的研究生不一定都跟着我的课题、我的研究方向来选择论文题目。有两个问题需要重视。一要考虑学生研究基础：学生曾经做过哪些研究工作，学术兴趣是什么；二论文选题要具有开创性，具有一定理论上的和实践上的意义。经过这样的考虑，题目定下来，就能进入到开题。　　任定成提醒，有的研究生在写论文的时候，题目很大，但写作过程中就会发现自己其实很难驾驭。所以，写论文一定要学会大处着眼、小处着手，要做封闭研究，比如可以做一些数据统计分析、做一些深入实际的调查研究等。　　胡智锋指出，合适的论文题目应是大小适度的，总的来说需要注意几点：一是选题要体现专业性，符合本专业的要求和规范；二是题目大小适中；三是要具备问题意识才能使论文具有针对性，有的放矢；四是要有学术意识。要分析学术界对这个问题的研究到什么程度，在他们研究的基础上想办法找到一个新的点，才会有学术意义。五是与指导老师、有经验的人的沟通也很重要。　　写作论文要突出自己所做的工作　　任定成说，每一种论文都有其特定的规范，只要先把研究做好了、做扎实了，论文就好写了。理科学生写作论文的压力来自于要在国际上高水平刊物上发表，要产生一定的影响。文科学生的压力则源于对国际学术规范不了解，一些硕士生、博士生还在用高考作文的标准来写毕业论文。要想写好自己的毕业论文，主要应该花费时间和精力找出可以成为比较好的研究对象的问题，然后确定适合的研究方法，通过艰苦细致的工作找出结果。在此过程中，一定要注意突出自己所做的工作，清晰地表达出自己对问题的认识和观点，这样才能称为一份合格的学术论文。　　合理运用参考资料的问题　　在写作论文的时候，经常需要引用资料。很多学生特别是本科生有这样的困惑：到底引用资料到什么程度算“抄袭”？怎样合理运用材料？看资料的过程中发现自己很容易被资料“带跑了”，从而导致频繁更换题目，这又是什么原因？　　胡智锋教授说，界定引用和是否抄袭有个重要的标准就是在整体上是不是有自己的观点，有没有自己的立论，别人的文献是不是作为自己观点的一个补充和引证。如果没有形成自己的观点和判断，完全是把别人的东西搬过来，堆砌起来，这就难免会有抄袭之嫌。如果有自己的观点，资料是为你的观点作注脚，这就是合理的引注。　　胡智锋解释，本科生经常出现被资料“带跑“、更换题目，是因为本科生阶段也是一个学习别人的过程，不能形成自己的一些东西，这是很正常的现象。其根本原因是被“带着走”的同学缺乏一种定力，没有形成自己的一个基本的立场和观点。怎样不让别人带着走，最好的办法就是不要丢掉自己原始的问题，要有一个自己的判断，明白自己关注什么，对什么感兴趣。　　学会做二手文献清单、工作清单　　林崇德说，文献综述既是主观的又是客观的。客观是因为它反映了某学科相关研究材料，他人、前人的研究成果；主观是因为综述是对前人、他人成果的总结归纳，归纳是否准确，是文献综述最重要的部分。我要求我的研究生文献综述一定要坚持两个标准：第一，必须要有心理学的基础理论；第二，必须涵盖国内外近5年的学术成果。主张看新文献，这样就可以知道国内外研究动态，把握整个研究趋势，论文也就有了一定依据。没有好的文献综述，不要写论文，不要做研究。　　任定成说，现在做研究、写论文的条件很好，图书馆有丰富的材料，电子图书、互联网使用起来也十分方便，只要充分利用，研究信息就会源源不断，这就为进行研究提供了很好的基础。在进行研究的时候，要学会进行研究和写作学术论文的规范。要学习做二手文献清单，学会写工作清单，学会搜集材料、做索引，要充分学习别人已经做过的研究。只有建立在别人研究的基础上，自己的研究才有可能做得扎实，论文才有可能科学严谨，才有可能进一步创新。　　学生要主动加强与导师的沟通　　有人反映，现在学生论文水平逐年下滑，甚至有学生只用一两天时间写论文，草草了事。　　胡智锋说，现在学生普遍水准不高的状态，导师应该也有一定责任，尽管导师负担大压力重，但既然招收了学生就应该负起责任来，督促、监督、给学生加担子来敦促学生好好做论文。　　林崇德说，导师要把握学生论文写作中的每个细节。我的研究生在第二个学期（一年级）开题。我认为早开题能够让学生对论文的研究早动手，便于接下来的论文指导。导师还要把握学生内心的动态，了解学生的切实困难。学生的论文好坏，取决于导师的要求和引导。　　科学安排才能分散压力　　胡智锋自己带了很多研究生，他发现现在的年轻人确实不容易，面临工作、学业、感情、生活等很多压力，所以他建议学生应该在这种激烈的竞争中学会科学安排时间，未雨绸缪，要具有提前安排问题的意识。　　胡智锋总结自己带研究生的经验说，首先，在学生进门之时就要给他画好三年或两年的“大蓝图”，做好规划，告诉他们可能需要什么时间、多少时间用于学业、实习、找工作和处理个人生活问题。第二，进行阶段性的检查，督促这一阶段学生应该在做什么、下一阶段应该去做什么。第三，提前安排一些事情，比如说实习。不能在快毕业时一边忙实习一边忙工作还要一边忙论文。有的同学安排不科学，前两年闲着，最后一年才开始一起忙，这就给自己造成很大的压力。　　怎样顺利通过答辩　　答辩前应怎样准备，怎样介绍自己的论文效果最好？　　胡智锋说，论文答辩是学生水平、能力、人格等的综合考验。总的来说最重要的是水平＋态度＋要点。我的经验就是让同学合上自己的论文，撇开它，把自己当成一个评委，来对这个论文提问，回答“是什么”、“为什么”和“怎么样”三个问题。其实答辩不是重复论文内容，而是把论文放在一个大盘子里看它的意义和价值。在介绍论文时如果要达到好的效果，也要紧紧围绕这三个问题，不要跑题。　　答辩老师最看重的几个要点　　林崇德说，评委老师会从三个方面重点考察：一是理论功底，即学科基础知识；二是创造性；最后，看文章是否自己独立完成。　　胡智锋说，评委老师首先会看选题的重要性。选题的价值差不多占论文成败的一半因素。判断选题的好坏可把理论意义和实践意义看作标准，看论文是否在理论上、学术上有新的发现，是否对某个领域的实践有参考和指导意义。第二，看结构的逻辑性。看整个论文的架构是否有逻辑性、章节之间的逻辑性是否周严，能看出学生的研究水平和研究能力。第三，看文献是否丰富、有无重大遗漏。看论文所涉领域的重要文献是否都被涵盖，以判断阅读量够不够。第四，看作者的写作水平。看文字表述是否清晰、流畅，概念界定是否清楚等。　　答辩中最容易犯的错误　　胡智锋提醒，学生在答辩中最容易犯的错误和最容易出现的问题有这样一些：　　第一，概念不清：随便抄来概念，不理解或是自己胡编乱造；　　第二，表达不到位：自己做的、说的、写的和自己想的不是一回事；　　第三，以偏概全：抓不住要领和主要问题；　　第四，逻辑混乱：概念之间、观点之间缺乏有机联系。

VeryCD上的电子书 书名：SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence走近人工智能 人工智能(Artificial Intelligence，AI)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落…… 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(AI)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。 计算机与人工智能 "智能"源于拉丁语LEGERE，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。INTELEGERE是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(Machines Who Thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件，而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮。 我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。 问: 目前人工智能研究出现了新的高潮，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？ 答: AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。 智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱: 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。 问: 您在人工智能领域研究了几十年，参与了许多国家重点研究课题，非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。您认为目前我国人工智能的研究情况如何？ 答: 我国开始"863计划"时，正值全世界的人工智能热潮。"863-306"主题的名称是"智能计算机系统"，其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上，分析现有计算机在应用中的缺陷和"瓶颈"，用人工智能技术克服这些问题，建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力，我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定了技术和人才基础。 但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题，其特点是: 课题比较分散，应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时，容易跟着国外的选题走; 立项论证时，惯于考虑国外怎么做; 落实项目时，又往往顾及面面俱到，大而全; 再加上受研究经费的限制，所以很多课题既没有取得理论上的突破，也没有太大的实际应用价值。 今后，基础研究的比例应该适当提高，同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新，而创新必须接受应用和市场的检验。因此，我们不仅要善于找到解决问题的答案，更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。 问: 请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展？ 答: 技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。 目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。 人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。 什么是人工智能？ 人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 AI理论的实用性 在一年一度AT&T实验室举行的机器人足球赛中，每支球队的"球员"都装备上了AI软件和许多感应器，它们都很清楚自己该踢什么位置，同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的AI技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态，但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。 这种AI机器人组队打比赛看似无聊，但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道，Internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的，路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送，如果利用一些智能化的路由器很好地协作，就能分析出传输数据的最佳路径，从而可以大大减少网络堵塞。 我国也已经在大学中开展了机器人足球赛，有很多学校组队参加，引起了大学生对人工智能研究的兴趣。 未来的AI产品 安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的ASCI White电脑，是IBM制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在，IBM正在开发能力更为强大的新超级电脑--"蓝色牛仔"(Blue Jean)。据其研究主任保罗·霍恩称，预计于4年后诞生的"蓝色牛仔"的智力水平将大致与人脑相当。 麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为Cog的项目。Cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。