현재 인공지능은 컴퓨터 과학, 신경생물학, 언어학 및 기타 학문을 통합하며 많은 학문 분야에서 점점 더 많은 관심을 받고 있으며 폭넓게 적용되는 학제간 주제로 발전했습니다. 다음은 인공지능의 발전에 대해 간략하게 이야기하는 대학 기말 논문을 위해 꼼꼼히 정리한 내용입니다. 인공 지능의 발전에 대해 간략하게 이야기하는 대학 기말 논문 1탄이 여러분에게 도움이 되기를 바랍니다. 지능

인공지능 현황 및 향후 발전

1. 인공지능 개요

탄생 이후 수십 년 동안 인공지능은 눈부신 발전을 이루었습니다. 험난한 길. 현재 인공지능은 컴퓨터 과학, 신경생물학, 언어학 및 기타 학문을 통합하며 많은 학문 분야에서 점점 더 많은 관심을 받고 있으며 폭넓게 적용되는 학제간 주제로 발전했습니다. 인공 지능은 많은 신흥 학문 분야와 마찬가지로 급속한 발전을 이루었지만 아직까지 인공 지능에 대한 통일된 정의가 없습니다. 인공지능의 발전은 학계의 주목을 받고 있다. 비록 학계에서는 다양한 의견과 정의가 있지만, 본질적으로 인공지능은 인간의 지능 활동을 시뮬레이션하기 위해 지능 시스템을 연구, 설계 및 적용하는 새로운 학문이다. 인공지능의 목적은 다양한 자동화 기계나 지능형 기계를 사용하여 인간의 지적 사고를 모방, 확장, 확장함으로써 컴퓨터 네트워크 관리의 인간화를 실현하는 것입니다.

2. 인공지능 연구의 역사

(1) 1956-1970

인공지능은 역사적인 모임에서 탄생했다. 컴퓨터를 더 똑똑하게 만들기 위해, 혹은 컴퓨터를 더 똑똑하게 만들기 위해 1965년 여름 미국 다트머스 대학교에서 두 달간 여름학술세미나가 열렸다. 미국의 신경학, 심리학, 수학, 정보과학, 컴퓨터 과학 분야의 뛰어난 과학자 10명이 기계를 사용하여 인간 지능을 시뮬레이션하는 것과 관련된 문제를 연구하고 토론했으며 인공 지능 AI의 정식 채택을 제안했습니다. 그리하여 기계를 사용하여 인간 지능을 시뮬레이션하는 방법을 연구하는 새로운 학문인 인공 지능이 탄생했습니다.

(2) 1971년~1980년대 후반

과학의 앞길은 결코 순탄하지 않습니다. 성공과 실패, 성공과 좌절은 항상 얽혀 있습니다. 인공지능도 마찬가지다. 탄생하고 한동안 발전하면서 많은 문제에 부딪혔다. 이런 어려운 환경 속에서도 여전히 많은 인공지능 학자들이 연구에 전념하고 있습니다. 기존 연구를 통해 얻은 경험과 교훈을 종합하면서, 인공지능 연구를 진행하는 파이겐바움의 지식 중심 관점에서 새로운 탈출구를 찾았다.

(3) 1980년대부터 현재까지

인공 지능은 점차 여러 기술과 방법의 포괄적인 통합과 여러 분야 및 학문의 포괄적인 발전을 향해 나아가고 있습니다. 다른 학문 분야의 학자들이 이 학문의 이론과 방법을 인공 지능에 연속적으로 침투시켜 인공 지능에 대한 다학문적 연구 현상을 가져왔습니다. 다양한 분야에 인공지능이 침투하는 것은 인공지능 발전의 현재 추세를 반영합니다. 그 침투 결과는 아직 명확하지 않으며 시간을 두고 테스트해야 할 것입니다. 현재 인공지능 기술은 대규모 분산형 다중 전문가 협업 시스템, 대규모 분산형 인공지능, 일반화된 지식 표현, 병렬 추론, 종합적 지식 기반, 다양한 전문가 시스템 개발 도구, 대규모 분산형 인공지능 개발 방향으로 나아가고 있습니다. 환경 및 분산 환경 다중 지능형 협업 시스템 및 기타 방향의 개발.

3. 인공지능 응용분야

현재 인공지능은 다양한 분야에 응용되어 오고 있으며, 그 응용분야는 다음과 같다.

(1)

Liu Yuran은 "기업 관리에 인공 지능을 적용하는 것에 대해 이야기"에서 기업 관리에 인공 지능을 적용해야 한다고 언급했습니다. 그는 인간을 명확하게 하는 것이 해야 할 일이라고 믿었습니다. 지능과 인공 지능의 관계는 기업의 개발 목표에서 시작하여 인공 지능의 의미를 깊이 이해하고 인공 지능 응용 플랫폼을 구축하며 기업 지능형 소프트웨어를 연구 및 개발하여 인공 지능이 핵심 역할을 할 수 있도록 합니다. 기업 의사결정에 있어서 .

(2) 의료 분야에서의 응용

인공지능은 해외에서 급속도로 발전하고 있으며 의학 분야에서 큰 성과를 거두었습니다. 인공지능을 의료 진단에 성공적으로 적용한 최초의 해외 국가는 MYCIN 전문가 시스템이다.

미국 등 선진국 과학자들은 인간의 혈관 치료를 위한 마이크로로봇 개발에 성공했다. 또한 머지않아 모세혈관 내에서 자유롭게 움직일 수 있는 로봇이 탄생하게 될 것이다. 우리나라는 1980년대 초반 인공지능을 의학에 성공적으로 적용해 새로운 돌파구를 마련했다. 예를 들어 많은 대학과 연구기관이 인공지능을 기반으로 한 의료용 컴퓨터 전문가 시스템을 공동으로 개발해 임상에 성공적으로 적용했다.

(3) 광업에의 적용

광업에 인공지능 전문가 시스템을 최초로 적용한 것은 미국의 전문가 시스템인 PROSPECTOR로, 탐사평가와 지역자원 평가 및 시추에 활용된다. 위치 선택 등을 통해 채굴 작업이 편리해집니다. 1980년부터 미국 광산회사들은 인공지능에 대한 투자를 늘려왔다. 그중 광산국 피츠버그 연구센터는 탄광 개발을 위한 전문가 시스템을 개발하기 위해 다른 부서와 협력해 왔다.

(4) 기술 연구에 적용

기술 연구에 인공지능을 적용하는 것은 우선 초음파 비파괴 검사 및 비파괴 평가 분야에 적용됩니다. 초음파 비파괴 검사 및 비파괴 평가 분야에서는 현재 초음파 손상 결함의 특성, 크기 및 모양을 판단하고 분류하기 위해 전문가 시스템이 널리 사용됩니다. 또한, 이러한 기술의 적용으로 비파괴 검사의 위치 파악, 정성적, 정량적 신뢰성이 크게 향상되어 비파괴 평가를 위한 좋은 기반이 마련되었습니다.

(5) 전자 기술의 응용

전자 기술 분야에서 인공 지능을 적용한 역사는 길다. 인터넷의 급속한 발전으로 인해 네트워크 문제가 점점 더 두드러지고 있으며 네트워크 기술의 보안이 우리의 초점이 되었습니다. 따라서 우리는 전통적인 기술을 기반으로 네트워크 보안 기술을 개선하고, 채굴 기술, 면역 기술을 적극적으로 개발하고, 인공 지능 기술은 이러한 측면에서 우리에게 가능성을 제공해야 합니다.

4. 인공지능 개발 현황

외국의 개발 현황. 현재 선진국에서는 인공지능 기술이 빠르게 발전하고 있다. 특히 미국에서는 발전 속도가 더 빠르다. 인공지능 기술 분야에서 활발한 활동을 펼치고 있는 IBM은 스마트 컴퓨터 분야에서 새로운 돌파구를 마련했으며, 인간 두뇌의 1000분의 1 지능을 갖춘 컴퓨터를 만드는데 성공했고, 더욱 강력한 슈퍼컴퓨터를 개발하고 있다. 내부 소식통에 따르면 슈퍼컴퓨터가 개발되면 지능 수준은 인간 두뇌와 거의 비슷할 것으로 예상됩니다. IBM 외에도 다른 기업들도 이 분야에 대한 연구에 박차를 가하고 있으며, 앞으로 몇 년 후에는 더욱 놀라운 결과가 나올 것으로 예상됩니다.

국내 개발 현황. 21세기는 정보화 시대이며, 현대 정보기술의 핵심인 만큼, 새로운 세기에는 인공지능 기술이 과학기술의 최전선이자 핵심이 될 것입니다. 우리나라에서는 오랫동안 전문가들이 인간의 행동 특성을 갖춘 휴머노이드 로봇을 개발한다는 목표를 세웠습니다. 로봇의 발전 수준은 컴퓨터 기술 수준과 관련될 뿐만 아니라, 국가 산업 전반의 발전 수준과 밀접한 관련이 있습니다. 중국 과학기술대학교는 국가 자금의 지원을 받아 10년 간의 연구 개발 끝에 2000년에 중국 최초의 인간형 로봇을 개발하는 데 성공했습니다.

5. 미래 발전

인공지능에 대한 연구가 획기적인 진전을 이루면 정보화 시대와 인류 문명에 큰 영향을 미칠 것입니다. 오늘날 과학이 발전함에 따라 한편으로는 고도로 차별화되고, 학문 분야는 끊임없이 세분화되고, 새로운 학문 분야는 끊임없이 등장하고 있으며, 다른 한편으로는 학문 분야의 통합 정도가 매우 높습니다. 새로운 학문 분야와 학제간 학문 분야가 지속적으로 등장하면서 보다 교차적이고 포괄적인 추세가 나타나고 있습니다. 이러한 학제간 연구의 일반적인 추세는 인공지능 분야에서 특히 두드러집니다. 지능의 본질과 메커니즘을 뇌과학, 인지과학, 인공지능 등이 함께 연구하여 학제간 지능과학을 형성하고 있습니다. 학제간 연구는 더 많은 연구 결과를 창출할 것입니다. 인공 지능 분야 전체가 획기적인 발전을 이루려면 여러 학문 분야가 협력하고 협력하여 학제간 연구에서 혁신을 달성해야 합니다.

인공지능은 언제나 컴퓨터 기술의 최전선에 있었고, 그 연구 분야와 방향이 컴퓨터 기술의 발전 방향을 크게 좌우할 것이다. 오늘날 많은 인공지능 제품이 우리 일상생활에 자리잡고 있습니다. 앞으로 인공지능 기술의 발전은 우리의 공부와 생활, 업무에 더 큰 영향을 미칠 것이다.

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