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软件理论和人工智能的交叉（软件理论和人工智能的交叉学科）
发布时间：2023-03-14 03:48:15
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于软件理论和人工智能的交叉的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、云计算，大数据和人工智能三者之间的关系
云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！
一、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)，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。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。
二、浅谈人工智能发展的大学期末论文
目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
浅谈人工智能发展的大学期末论文篇一
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)在企业管理中的应用
刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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三、智能机器人技术专业学什么
智能机器人技术专业学的专业：
一、机器人工程专业
这是一个近几年新兴的专业，该专业是一门在真实世界环境下将感知、决策计算和执行驱动组合在一起的应用交叉学科和技术。2016年在大学里首次设立，是教育部重点扶持的专业之一，如今也已经成为了热门专业，该专业主要是为了培养具备工业机器人技术及创新能力的专业人才。
二、智能科学与技术专业
该专业是在硬件基础上，给机器人赋予一个类似人的大脑，神经传导及信息处理系统，简单说来就是学习如何控制机器人。该学科的设立也是为了适应社会对从事智能化产品研发人员迫切需求的现状。
三、计算机科学与技术专业
该专业主要是为了培养具有良好的科学素养，系统的、全面的掌握包括计算机硬件、软件与应用的基本理论和基本知识的人才。与人工智能学习也有交叉部分，而且该专业本科毕业后就业也是相对容易的。
四、模式识别与智能系统专业
模式识别是一个新兴的交叉学科，是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学与技术等多个学科融合的产物。该专业是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的学科。可以说该专业对于人工智能是起到至关重要的作用的。
五、自动化专业
该专业也是近几年十分火热的专业之一，通俗一点来说就是能够使机器、设备和仪器能全部按照规定的要求和既定的程序进行生产的一门专业。自动化专业对于人工智能是属于基础学科，涉及面是比较广的。
四、新一代人工智能将如何发展？
中国网6月12日讯（记者王晓霞实习记者吴雨航）打开淘宝，大数据为我们推荐合适的商品；使用讯飞输入法，语音识别能够精准的转化为文字；轻轻一按，手机便可远程控制着家中的一切；戴上VR眼镜，玩家能身临其境般体验游戏的乐趣……如今，人工智能技术正不断浸入人们生活的方方面面。
2018年政府工作报告中明确提出“加强新一代人工智能研发应用”，近期教育部也印发了《高等学校人工智能创新行动计划》。可见，人工智能正成为新一轮科技革命和产业变革的核心力量。那么人工智能发展现状如何？亟需解决哪些问题？如何构建人工智能领域良性生态链？
中国网记者此次随教育奋进之笔“1＋1”系列活动第四站走进浙江，聚焦高校在人工智能领域的创新行动。
从跟跑到领跑，并有望“弯道超车”
头上装着智能装置的大白鼠在实验员的操控下“听话的”按照箭头指示的标志行走。这是记者在浙江大学周亦卿楼实验室看到的场景。
据计算机科学与技术学院潘纲教授介绍，脑机融合的大鼠机器人是基于“虚拟”触觉实现运动行为的精确控制，是生物脑与机器脑融合的典型例子。通过电刺激大鼠的感觉皮层可以实现大鼠机器人转向行为的控制。该技术能够在残障康复、抢险救灾、国防安全等领域具有重大前景。
浙工大的脑机交互机器人也在接收到人脑意念下发的指令后，会做出俯身捡抹布的动作。
除此之外，高校人工智能基础研究还充分与医疗、交通、水电、电商等多个领域相结合，研究出能够解决人们实际问题的科研成果。浙江工业大学研究出的小水电网络化远程控制系统、基于交通大数据多元融合入与智能分析的交通控制法、智能算法＋机器视觉重建人体骨骼模型与机器人关节结构模型等等。
角膜炎图像智能识别与辅助诊断项目通过12万张图像资料的数据积累为智能医学提供了发展的空间。“该系统的开发将起到普及提高实际诊疗水平，辅助医学教育培训和远程会诊作用，项目有望在未来几年形成立体的实用体系”浙江大学医学院姚玉峰教授告诉记者。
而在发布会上，教育部科技司司长雷朝滋在总结《行动计划》取得的积极进展时提到：“在2018年认定的首批612个“新工科”研究与实践项目中，布局建设了57个人工智能类项目；同意并支持浙江大学建设人工智能协同创新中心，加快建成我国人工智能领域自主创新和人才培养的高地》。”
潘云鹤院士也表示：“教育部在贯彻国家新一代人工智能规划的行动中，形成了一个很好的行动计划，相信这个计划贯彻以后，中国教育系统人工智能将从过去的跟跑状态走向并跑和领跑。”
由此可见，我国人工智能步入发展的“快车道”，科研成果遍地开花，高校充分发挥优势给予推动新一代人工智能发展。然而吴飞教授告诉记者：“教育部有506个本科专业，但只有4个专业是有关智能相关，却不是人工智能。中国大学生每年招进来只有0．8％的人在直接学与人工智能相关的方向。人才稀缺，尤其是高精尖人才匮乏是当前面临的客观事实。”
“人工智能＋X”复合特色专业培养模式
在记者采访过程中发现，人工智能领域人才并非是“科班出身”，而是散落于计算机专业、机械控制专业、软件工程等相关学科中间。
据雷朝滋介绍，“截至2017年12月，全国共有71所高校围绕人工智能领域设置了86个二级学科或交叉学科。”因此目前亟需解决的便是建立人工智能一级交叉学科，将分散的学科知识集中起来进行人才培养。
吴飞教授表示：“人工智能不能是独立存在的，一定是要符合其他学科、其他产业应用、其他技术多交叉融合的存在”。
同时他还表示浙江大学将迈出人工智能的交叉之路。“我们有62个一级学科，以人工智能为核，以脑科学控制人为反馈医学为第一层学科链，外面再加上经济、教育、城市这样的学科链，我们想把它大致以一个核心向外进行扩散，比方说人工智能和教育学形成智能教育、人工智能与医学形成智能医疗。目前在教育部的规范下，浙江大学即将论证人工智能的一级交叉学科的主题工作。”
另外，教育部《行动计划》为人工智能学科的建立提供了导向性，支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建设；形成“人工智能＋X”复合专业培养新模式，到2020年建设100个“人工智能＋X”复合特色专业，建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。
校企协同合作促人才储备升级
人工智能领域需要培养以应用型为导向的人才，以解决实际问题为核心，这就需要与科技创新和产业发展深度融合。而校企合作不仅仅局限于传统的授课与讲座模式。
浙江工业大学与多家人工智能企业合作，成立“模拟企业”。“学生能够不出校门走进企业，大大缩短了学生进企业的时间，项目由企业自己进行孵化，增加学生锻炼的机会。”浙江工业大学计算机科学与技术学院院长王万良介绍到。
“企业给我们提供设备，而且给我们项目的框架，让我们去做需求分析把这个项目建立起来，然后定期去公司汇报，最后由企业评估项目成果。如果表现优异会给我们提供正式的实习机会，算是一个促进公司和学生交流的平台。”浙工大健行学院王杰同学说道。
而企业实际应用项目与高校理论研究方面是否存在“不配套”的情况？浙江大学吴飞教授告诉记者：“高校的人工智能研究具有前瞻性，就要做一些企业不愿意做的事情，更多情况下是两者是相互补充，共同进步的状态。”浙江大学吴飞教授说道。
“学校优势在于具有更开放的思维和更充裕的时间，而企业往往受制于商业目标的限制。学校能够解决企业真实遇到的问题，所以高校与企业不存在谁强的问题，而是一个互补的关系。”阿里巴巴－浙江大学前沿技术联合研究中心李贝说道。
据了解，阿里巴巴与浙大目前对联合培养的博士生实行“双聘”形式、阿里员工也可以到浙大读博、或者提供学生实习机会等更多参与到企业实际项目中的方式。
校企协同合作一方面能够促进产学研用相融合，实现科研成果转化，提高经济效益；另一方面，能够吸引更多高精尖人才，培育更符合人工智能领域的应用型人才，实现人才储备。
教育部：将研究生招生指标落到实处
发布会上，潘云鹤院士指出高校有两大优势需要不断开发，一是学科数量丰富，二是学生创新与创业相结合。而发挥高校优势一方面需要高校不断提升科学研究、人才培养、社会服务的能力，另一方面也需要政府营造人工智能发展良好生态环境。
据了解，教育部将支持高校通过中央高校基本科研业务费，加强对从事基础性研究、公园以性研究的拔尖人才和优秀创新团队的稳定支持。
“高校要把给予的研究生招生指标增量落到实处，做到“用好增量，盘活存量”，教育部将并支持高校在“双一流”建设中，加大对人工智能领域相关学科的投入。”雷朝滋司长说道。
（图片来源：微言教育）
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