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人工智能的技术和应用论文篇一
人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的dartmouth学会上提出的。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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。
事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段：
第一阶段：20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，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。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。
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（internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai）。
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在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技术的发展，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。
1、人工智能在管理系统中的应用
人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说，将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子，这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。
2、人工智能在工程领域中的应用
人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“prospector”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工程领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。
3、人工智能在技术研究中的应用
人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全已经成了人们关心的重点，因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的ai技术，开发更高级的ai通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器，而人工智能技术则为其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机（automata）模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入了21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是，从人工智能目前的发展现状来看，其研究也存在一定的问题，这些主要表现在以下三个方面：
1、宏观与微观隔离
一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次尚待研究，目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。
2、全局与局部割裂
人工智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此，必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理论与实际脱节
大脑的实际工作，在宏观上已知道不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂的难以理出头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，似是而非，这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其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。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来，人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的。影响。
人工智能的技术和应用论文篇二
摘要：人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为20世纪50年代左右，大概历经了四个时代，第一个时代为神经网络时代，第二个时代为弱方法时代，第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学，信息论，神经心理学，哲学，统计学等多种学科。至今为止，人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业，军事等领域。
1.1人工智能简述
人工智能[1]（artificialintelligence，简称ai）是计算机学科的一个分支，属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一，最近几十年来，人工智能的发展非常的迅速，在很多的地方都得到了应用，尤其是在科学领域。
人工智能源自于对人的模仿，其最终目的是服务于人类，但是，就像世界上没有相同的两片叶子，也没有完全相同的两个人，也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样，人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业，一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势，甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化，企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步，不断完善自身。
1.2人工智能研究的发展概况
近年来，人脸识别技术得益于机器学习与大数据，又有了非常令人欣喜的进步，拥有足够的多的人力模型数据，计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练，就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别，并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平，对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计，所以，距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别，ocr、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众，用一份积极包容的心态，为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。
人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决，来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。人工智能在计算机领域内，得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。
人工智能是研究人类智能活动的可循规律，创建具有一定人类智能的电子系统，它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题，换而言之，就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如：繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的，但是，现今，计算机不但能高效准确的完成这种计算，而且还能够比人脑做得更加的完美，因此，当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”，由此可见，高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化，人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展，另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。
2.1智能信息检索技术
现今社会，智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用，主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。运用人工智能技术，可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。
2.2遗传算法
遗传算法（geneticalgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的，而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如，它决定了个体所要表现出的外部形状，如单眼皮，双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见，从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化，如二进制编码，在第一代种群产生之后，遵循适者生存，按照自然法则优胜劣汰，选择最优的结果，并借助交叉和变异，得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀，更加适者生存的种群。
人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究，想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识，心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学，它包含了很多不同的领域，如机器学习，计算机视觉、软件工程、操作系统等等，总而言之，人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的，每个时代的科学发展也是不同的，希望在科学不断发展的今天，人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。
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[7]曾雪峰。论人工智能的研究与发展[j]。现代商贸工业，2009（8）。
人工智能的技术和应用论文篇三
目前，思政课的数字化程度远不能满足学生需要，高校亟须通过革新教学手段、创新教学形式，加强思政课建设、强化主流意识形态教育、占领话语主动权。为探索新时代信息技术与大学生思想政治教育深度融合的有效途径和方法，有效提升思政课程教学质量和教学效果，由上海工程技术大学马克思主义学院主办的“融合人工智能技术的高校思政课教学方法创新与实践研究”专题研讨会日前在线召开。
新技术对人文社会科学的改革提出新要求，以技术迭代推进教学形式迭代也成为新时代思政教学创新与发展的必然趋势。数字化赋能思政教育，不仅是技术与教学叠加，更是教育理念革新。上海工程技术大学马克思主义学院院长刘志欣表示，我们应当针对学生学习能力差异与多元需求，分层分类、精准施策，提升学生自主学习能力。同时，应当构建分段分层分类的内容生产模式，实现大中小幼等不同学段，知识层、实施层、分析层、评价层等不同序列层级，课堂、实践、网络等不同类型教学场域的内容生产有效衔接，实现思政教育教学分众式、全场域覆盖。
另外，还要加快数字化手段创新，实现在海量数据中快速提取有效思政信息，让受教育者感受到良好数字化体验，要有的放矢、精准定位，建立数字化应用长效机制，切实落实思政教育立德树人根本任务。应当在新型信息技术融入教学实践的过程中，彰显思政课内蕴的时代精神气质。西南大学马克思主义学院院长白显良认为，人工智能赋能高校思政课教学绝非“技术”与“思政课程”的简单相加，绝非简单的人机对话模式，而是依托技术撬动高校思政课改革，在技术赋能的过程中兼顾思政教育的“温度”。要在智能化、技术化过程中对传统教学模式进行有温度的“扬弃”，最终做到将教师从烦冗的日常工作中解放出来、将学生的内生动力激发出来、将学校的教学管理水平提升上来。
思政教育的核心目标在于实现价值引领、能力提升、知识传授，未来要在研判高校具体情况的基础上，形成思政课与新技术相融合的局面。上海工程技术大学党委书记李江认为，信息技术与思政教育的深度融合，将让上述三个核心目标实现指标具体化，从而推进对个体学生的差异化教学。另外，在深度融合的过程中，也要不断总结经验、完善经验，发现新的问题、解决新的问题。思政课与新技术的融合不仅有益于思政课教学改革，而且也有益于教师队伍的管理和建设。
浙江大学信息与电子工程学系教授虞露表示，新技术背景下的高校思政课教学改革要更加关注实时性和交互性，结合人工智能的思政课教学模式助力教学质量和水平实现整体提升。放眼未来，要从创新性、时代性和发展性角度，思考思政课教学与人工智能技术的融合问题。上海市中共党史学会会长忻平提出，科学技术与教育发展的趋势是交叉性和融合性。全球发生的大变革对全体思政教师提出了新要求。我们要增强理论自觉，坚守思政课的教学主阵地，在教学实践中实现遵循课堂规律、思政课教学规律和学生认知规律的三者统一。我们要从党和国家事业发展全局和战略高度出发，通过人工智能赋能思政课教学，培养担当民族复兴大任的时代新人。
人工智能的技术和应用论文篇四
:随着社会信息技术和计算机网络技术的发展，人们对网络应用的需求也原来越多，这就需要不断研究计算机网络技术，由于人工智能在一定程度上成为科学技术前言领域，所以世界上各个国家对人工智能的发展越来越重视。本文首先分析其所具有的重要意义，然后研究其在应用过程中的作用，提出以下内容。
计算机 人工智能 应用 分析
目前由于人工智能的不断成熟，人们在生活方面以及工作的过程中，智能化产品随处可见。这不仅对人们在工作中的效率进行提高，同时还对其生活质量进行加强。所以人工智能的发展在一定程度上离不开计算机网络技术，只有对计算机网络技术进行相应的依靠，才能够让人工智能研究出更多的成果。
由于计算机技术的快速发展，网络信息安全问题在一定程度上是人们目前比较关注的一个重要问题。在网络管理系统应用中，其网络监控以及网络控制是其比较重要的功能，信息能够及时有效的获取以及正确的处理对其起着决定性作用。所以，对计算机技术智能化进行实现是比较必要的。由于计算机得到了不断的深入以及管广泛的运用，在一定程度上导致用户对网络安全在管理方面的需求比较高，对自身的信息安全进行有效的保证。目前网络犯罪现象比较多，计算机只有在具备较快的反应力和灵敏观察力的状况下，才能够对用户信息进行侵犯的违法活动进行及时遏制。充分的利用人工智能技术，建立起相对较系统化的管理，让其不仅对信息进行自动的收集，同时还能够对网络出现的故障进行及时诊断，对网络故障及时遏制，运用有效的措施对计算机网络系统进行及时的恢复，保证用户信息的安全。计算机技术在发展的过程中对人工智能应用起着决定性作用，人工智能技术也在一定程度上对计算机技术的发展起着促进作用。不断的跟踪动态化信息，为用户提供准确的信息资源。总的来说，计算机网络在管理的过程中有效的运用人工智能，对网络管理水平进行不断的提高。
2.1安全管理应用
网络安全所具有的漏洞相对比较多，用户在网络中自身的资料信息安全是现阶段人们比较关注以及重视的主要问题。在对网络安全进行管理时，可以对人工智能技术进行充分的运用，在一定程度上能够对用户自身的隐身进行有效的保护。主要表现为:一是，智能防火墙的应用；二是，智能反应垃圾邮件方面；三是，入侵检测方面等。智能防护墙主要应用的就是智能化识别技术，通过概率以及统计方式、决策方法和计算等对信息数据不仅进行有效的识别，同时还能对其相应的处理，对匹配检查过程中需要的计算进行消除，充分认识网络行为特征值，访问可以直接进行控制，把存在的网络及时发现，拦截以及阻止有害信息的弹出。智能防火墙能够在一定程度上避免网络站点受到黑客的攻击，遏制病毒传播，对相关局域网进行相应的管理和控制，反之就会导致病毒以及木马的传播。在智能防火墙中，比较重要的就是入侵检测，它属于防护墙后的第二安全闸门，在对网络安全保证方面起着重要的作用。针对入侵检测技术而言，主要能够在一定程度上对网络中的数据进行有效的分析，并且对其进行及时的处理，把部分数据过滤出去，数据检测后的报告分析报告给用户。入侵检测在对网络性能不产生影响的前提下监测网络，为操作上的失误以及内外部攻击提供一定的保护。针对智能型反垃圾而言，其自身的邮件系统能够对用户邮箱进行有效的监测，对邮箱进行相应识别，把邮箱中存在的垃圾充分的筛选出来。如果邮件进入邮箱后，就会进行扫描邮箱，在一定程度上把垃圾邮箱的分类信息发给用户，提醒用户要对其进行及时的处理，避免给邮箱安全带来影响。
2.2人工智能agent技术应用分析
针对人工智能agent技术而言，它属于人工智能代理的一种技术，属于不同部分所组成的软件实体，包括:一是，知识域库；二是数据库；三是解释推理器；四是各个agent之间的通讯部分等。人工智能agent技术通过任何一个agent域库对新数据的相关信息进行处理，并且沟通以至完成任务。人工智能agent技术能够在一定程度上通过用户自定义对信息获得自动搜索，然后将其发送到指定位置。人们通过agent技术得到人性化服务。例如:用户在用电脑查相关信息时，该技术不仅能对信息进行处理，同时还能够进行有效的分析，最后把有用的信息出题给用户，充分节省用户的时间。agent技术为用户在日常生活中提供相应的服务，例如:在网上进行购物以及会议等方面的安排。它不仅自主性以及学习性，让计算机对用户所分配的任务自动完成，进一步推动机计算机网络技术的发展。
2.3在网络系统管理以及评价过程中的应用分析
针对网络管理系统来说，其智能化在一定程度上需要人工技能的不断发展。在对网络综合管理系统进行建立的过程中，不仅可以对人工智能中的专家知识库进行充分的利用，同时还能够对存在的技术问题进行有效的解决和处理。网络存在着动态以及变化性，所以，网络在管理的过程中会面临着困难，这就需要对网络管理技术人工智能化进行实现。在人工智能技术中，其专家知识库主要指的就是把各个相关领域专家的知识以及经验进行相应的结语出来，录入系统中，只有这样才能形成比较完善的知识库系统，促进智能计算机程序的发展和提高。如果遇到某个领域问题的过程中，要充分利用专家经验程序对其进行及时的处理。专家知识经验系统促进计算机网络管理得到顺利开展的同时，对系统评价相关进行工作不断的提高和加强。
科学技术在发展的同时，也促进人工智能技术的提高，计算机在网络技术中得到了比较多的需求，在一定程度上提高其应用范围和领域，因此可以看出，人工智能其应用发展前景是比较广泛的，人类对人工智能技术的进一步研究，会在未来开创出更多的应用领域。
人工智能的技术和应用论文篇五
随着科学技术近年来突飞猛进的发展，计算机及相关智能化应用在各个领域中占据了越来越重要的地位。无论是日常生活、工业领域还是军事领域，使用计算机的场合越来越多，而且不仅仅局限于最初的科学计算。在这种前提下，人工智能的概念应运而生。人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。它的诞生与发展对人类文明产生了巨大的影响和效益，同时，人类是否最终成为机器人的奴隶，人类社会会被计算机取代等等问题也被人提出并广泛讨论，这也就引起了哲学意识与人工智能的理论探讨。
人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。
人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络（脑模型），以完成某种功能，模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”，1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络）等。
电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能。这五个部件是：(1)输入设备，模拟人的感受器（眼、耳、鼻等），用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。(2)存贮器，模拟人脑的记忆功能，将输入的信息存储起来，供随时提取使用，是电子计算机的记忆装置。(3)运算器，模拟人脑的计算、判断和选择功能，能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。(4)控制器，人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能，根据存贮器内的程序，控制计算机的各个部分协调工作。它是电脑的神经中枢。(5)输出设备，模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映，把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系，指挥别的机器动作。
以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分，称为硬件。只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能，还必须有相应的软件或软设备。所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。
人工智能的产生是人类科学技术进步的结果，是机器进化的结果。人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然（自然造成的环境，如江河湖海、山脉森林等），创造第二自然（即人化自然，如人造房屋、车辆机器等）的历史。人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾，生产更多的财富，就要使其生产工具不断向前发展。人工智能，是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸了自己的手脚功能之后，为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。
从哲学上看，物质世界不仅在本原上是统一的，而且在规律上也是相通的。不论是机器、动物和人，都存在着共同的信息与控制规律，都是信息转换系统，其活动都表现为一定信息输入与信息输出。人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系，改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。总之，一切系统都能通过信息交换与反馈进行自己调节，以抵抗干扰和保持自身的稳定。因此，可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。
从其它科学上来说，控制论与信息论就是运用系统方法，从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。以此把实际的描述形式化，即为现象和行为建立一个数学模型；把求解问题的方式机械化，即根据数学模型，制定某种算法和规则，以便机械地执行；把解决问题的过程自动化，即用符号语言把算法和规则编成程序，交给知识智能机器执行某种任务，使电子计算机模拟人的某些思维活动。所以，控制论、信息论是“智能模拟”的科学依据，“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。
人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：
爱好等 心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。而同一句话，对于饱经风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。
（2）人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。电脑没有自觉性，是靠人的操作完成其 机械的运行机能；而人脑智能，人的意识都有目的性，可控性，人脑的思维活动是自觉的，能动的。
（3）电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行 工作。它不能输出未经输入的任何东西。所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，做出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。
（4）人工机器没有 社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和 发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的 教育和训练，通过对历史上积累下来的 文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界之所以丰富多彩，是由于人的社会 联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多 么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展，思维模拟范围的不断扩大，电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看，它们之间只能是一条渐近线，它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。
从以上分析不难看出，人工智能与人脑在功能上是局部超过，而整体上不及。由于人工智能是由人造机器而产生的，因此，人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为 计算机思想家的玩物或害虫，……保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。因为，它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。然而，在现代科学认识活动中，没有人工智能，就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。不仅电脑依赖于人，人也依赖于电脑。这就使得对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨成为一个新的课题。