范文题目：浅析企业会计电算化的现状与完善对策 摘要：随着经济的飞速发展和电子商务的迅速兴起，会计电算化在具体应用中存在着认识不足、人才短缺、信息安全风险、没有统一规范的数据接口等一系列问题，本文针对会计电算化存在的上述问题提出了加强认识、注重复合型人才培养、健全保密措施、规范各软件数据接口技术等完善对策。 关键词：企业会计电算化;现状;对策 一、我国企业会计电算化的发展 我国会计电算化工作起步较晚，从20世纪70年代末开始，经历了尝试阶段、自发发展阶段、有组织有计划地稳步发展阶段和具有人工智能的管理型会计软件发展阶段。财政部从1988年开始，规划我国会计电算化的中长期目标、组织商品化会计核算软件评审、建立会计电算化管理的规章制度、开展会计电算化知识培训、指导基层单位的会计电算化工作等，从而推动了我国会计电算化事业健康发展。经过20多年的实践，我国的会计电算化发展的势头较好，目前国内90%的单位使用的会计软件都是我国自行设计生产的，可以说会计软件已成为我国软件行业的一面旗帜。我国会计电算化高等教育创建于1984年，明确提出会计电算化专业要培养一批既熟悉会计又懂计算机的复合型人才。会计电算化理论上的发展也取得了明显的成效，涌现了大批会计电算化的优秀教师和实际工作者。 二、会计电算化应用中存在的问题 会计电算化是企业管理信息系统的一个重要组成部分，管理信息系统是财务、业务和人事等信息系统的有机结合。一个企业会计电算化系统的实施过程，同时也是企业管理理念、管理模式、业务流程、会计核算、财务管理等方面改造的过程。由于企业自身原因与外部环境的影响和财会工作自身的特点，现阶段我国会计电算化工作实施过程中存在着诸多问题，现针对上述分析如下： (一)对会计电算化的重要性认识不足 目前，许多企业还未充分认识到会计电算化的意义及重要性。首先，许多企业领导者对会计电算化存在片面认识，认为会计电算化只是会计核算工具的改变，看不到其对会计职能、企业管理方法和管理流程的深刻影响，有的领导甚至认为会计电算化只是用计算机代替账册，仅把会计电算化当作树立企业形象的一种手段。其次，在会计电算化的具体应用中，多数单位缺乏对手工系统进行充分分析的意识，没有针对本企业自身的管理要求和运行模式，对会计信息系统进行相应的设置和调整。在不少财务人员看来，电算化仅仅是代替了手工核算，提高了核算效率，根本未认识到建立完整的会计信息系统对企业的重要性。 (二)缺乏复合型的会计电算化人才 缺乏会计电算化方面的专业人才成为企业快速实现会计电算化的障碍，作为一个综合性的财会专业人才，需要具备计算机、会计、管理等多方面的专业知识，实现从满足手工会计的需要到适应会计电算化普及的过渡。目前，许多单位的电算化人员是由过去的手工会计、出纳等经过短期培训而来，他们在使用微机处理业务的过程中大多数是除了开机使用财务软件之外，对微机的软硬件知识了解不多，不能灵活运用软件处理的会计数据进行财务信息的加工处理。当计算机运行出现问题时，计算机维护人员又大多是计算机专业出身，对财务知识又不甚了解，所以不能够把计算机知识和会计等财务知识融合在一起;反而会增加财会核算的工作量。 (三)会计电算化下的财务信息存在安全问题 财务数据是企业的秘密，在很大程度上关系着企业的生存与发展。在会计电算化环境下，电子符号代替了会计数据，磁介质代替了纸介质，财务信息面临安全风险。目前，我国的财务软件生产还处于模仿和加工阶段，没有形成一定的产业规模，多数财务软件的开发都是把重点放在理财和提供多功能管理和决策上，很少放在数据的安全保密上。随着网络经济时代的到来，在给企业带来无限商机的同时，网络财务面临的最突出问题就是安全问题。网络下的会计信息系统很有可能遭受黑客或病毒的侵扰，很多企业没有针对网络环境来建立和完善相应的会计电算化安全防范措施，一旦发生问题将给企业造成巨大的损失。 三、会计电算化应用的完善对策 会计电算化是一个企业走向成熟的标志，在我国，会计电算化尚未得到广泛的推广与应用。随着经济的迅速发展，全球经济一体化进程的加快，为了促使会计电算化处理的信息更系统化、智能化，给企业带来经济效益，针对以上会计电算化应用中存在的问题，在此提出以下完善的对策： (一)强化会计电算化重要性的认识 首先，应强化企业领导支持会计电算化的自觉认识。企业领导要充分认识会计电算化的重要性，大力支持会计电算化的实施和运作。具体可采取的措施有：在本企业内部要设有专门负责会计电算化实施的主管领导，并对实施效果负责;根据本企业的实际情况和本地区的整体发展状况，制订本企业会计电算化实施的工作规划等;可根据企业的实际需求引进如金蝶KIS、ERP、Oracle等软件协助财务、业务流程的处理。其次，企业财务人员在具体实施会计电算化的过程中，在确定系统目标与规模的基础上，要加强对手工系统的研究与分析，应编制实施计划和方案，对各个处理环节的权限和职责做出明确规划，以最小的成本，实现实施会计电算化的最大效益。 (二)重视复合型的会计电算化人才培养 为了适应会计电算化工作的要求，企业要重视复合型的电算化会计人才的培养，造就一大批既精通计算机信息技术，又熟悉财务知识，能够将两者有机地结合起来，进行财务信息的加工和分析，满足各方对财务信息需求的复合型人才。要能培养出这样的人才，首先，要对高等院校会计电算化专业和与财务相关的计算机专业的教学结构进行调整，对该类专业学生的培养要在计算机与财务两个方面并重，两手抓，两手都要硬。其次，在会计电算化的具体实施过程中，注重对财会人员计算机的技能培训，注重对计算机维护人员的财务知识培训，造就一大批高素质的一线应用与系统维护及能够进行二次开发应用的会计电算化人才。这样既有利于社会、企业的现代化的发展，又有利于复合人才的就业发展。 (三)加强会计电算化环境下财务信息的安全防范 为了加强会计电算化环境下财务信息的安全防范，首先，要加强数据处理的控制，建立健全内部控制。从软件开发和维护控制、硬件管理和维护控制、组织机构和人员的管理和控制、系统操作的管理和控制、文档资料的管理和控制、计算机病毒的预防和消除等各个方面建立一整套制度，并保证措施能落到实处。其次，在国家制定并实施了计算机安全法律，全社会加强对计算机安全宏观控制的同时，企业应安装正版查杀毒软件，采用防火墙技术、信息加密存储技术和身份识别技术等安全措施来保证财务信息的安全;再次，应加强对计算机机房设施的管理，制定防火、防水、防盗以及突发事件应急处理等的管理办法。 四、会计电算化的应用与发展趋势 随着网络时代的来临，国际互联网、企业内部网技术使企业在全球范围内实现信息交流和信息共享，使企业走出封闭的局域系统，实现企业内部信息的对外实时开放。会计电算化在网络环境下也发生了变化，在实现从核算型向管理型转变的同时，会计电算化系统正在向网络化、智能化的方向发展。在企业物流、资金流和信息流日益一体化的今天，要实现对整个企业资源的规划(ERP)，也就是要求实现财务业务信息一体化。 总而言之，随着企业之间更为激烈的竞争，谁能获取更多有价值的信息并做出及时正确的反应，谁就能在竞争中拥有核心竞争力，所以信息流成为了企业的生命线。这就要求企业注重运用科学的理论和先进的信息技术方法来完善会计电算化的应用。 参考文献： [1]白红莲。会计电算化的现状及发展趋势[J]。科技情报开发与经济，2005(14)。 [2]朱晓峰。网络会计电算化的信息安全风险及防范[J]。 [3]陈小青。我国会计电算化的现状及发展[J]。 科技情报开发与经济，2007(09)。（学术堂提供更多毕业论文范文）
因为人功能智能会取代人类劳动，思想等等。但是这是不可能的。就和机器代替传统手工业者。不要危言耸听了，人工智能只会让我们生活更美好！
人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？超人工智能，则是35年后的统治者。首先，我们明确一下人工智能的分类：目前主流观点的分类是三种。弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。百度的百度大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？首先是电脑的运算能力，电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能，目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据图片判断一个人的动作。尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中，强人工智能的出现已经不再是会不会的问题，而是什么时候的问题，2013年，有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现？”结果如下：2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现2050年：25%的回答者2070年：20%2070年以后：10%永远不会实现：2%也就是说，超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现，而只有2%的人认为它永远不会实现。最关键的是，全球最顶尖的精英正在抛弃互联网，转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。奇点大学（谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立）的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计，他相信电脑会在2029年达成强人工智能，到2045年，进入超人工智能时代。所以，如果你觉得你还能活30、40年的话，那你应该能见证超人工智能的出现。
啥时刻要呢，我给你一篇吧。从最根本的来说，一篇论文的学术价值能为它与学术的有关性所测评。但为难的是，学术也许将某一个研讨作用因很多原因而断定其为有这种有关性。例如一个研讨作用也许证明和批驳已存在的理论，它也许加深对现有常识的了解（或是得出与这种常识的悖论）。
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人工智能与机器人期刊上的专业文献不知道有没有你这类课题的研究，你可以通过关键词去检索下相关文献参考参考哈
11111
人工智能是否超越人类大脑的论文详情可以具体和我说说
人工智能在当代社会已经是一个不可阻拦的发展大趋势，而且人工智能的影响和运用也深入到了社会生活等方方面面，对人类的衣食住行产生了巨大的改变，同时也在改变着传统或者现代的产业结构和人员配置。人类生活的各个行业例如农业、体育、医疗卫生、制造业、律师行业、记者和编辑行业等领域都已经在或者将会在未来深入使用人工智能技术，这对于未来世界的改变是巨大而且无法想象的。在未来几年内，机器人与人工智能能给世界带来的影响将远远超过个人计算和互联网在过去三十年间已经对世界所造成的改变。人工智能将成为未来10年内的产业新风口，像200I安钱电力彻底颠覆人类世界一样，人工智能也必将掀起一场新的而且持续深入的产业革命。但是事情的发展总是两面性的，人工智能的发展和百年前的工业革命一样将会在很大程度上造成劳动力的转换，在这个过程中，将会出现一系列的问题，而这些问题很有可能成为阻碍人工智能继续发展的巨大阻力。人工智能领域的最新发展对科技变化的促进作用可能会以两种基本的方式搅乱我们的劳动市场。首先，大部分自动化作业都会代替工人，从而减少工作的机会，这就意味着血药人工作的地方变得更少，这种威胁显而易见，也很容易度量；另外，很多科技进步会通过让商家重组和重建运营的方式来改变游戏规则，这样的组织精华和流程不仅经常会淘汰工作岗位，也会淘汰技能。但从总体上来说，人工智能所带给未来人类世界的好处是要大于其弊端的，而且在未来人类生活的理想蓝图中，人工智能也会发挥着很大的作用和推动力，这是一个必然也无法阻止的趋势。
有人工智能了，还需要人来写文章吗？
直接说白点，，科学基础写好怎么发你。。
用相关的事物代替所要表达的事物。借代种类：特征代事物、具体代抽象、部分代全体、整体代部分。如：不拿群众一针一线。（《三大纪律八项注意》）先生，给现钱，袁世凯，不行么？（叶圣陶《多收了三五斗》）对比是把两种不同事物或者同一事物的两个方面，放在一起相互比较的一种修辞。例如：有的人活着，他已经死了；有的人死了，他还活着。（臧克家《有的人》）（编录人教版小学语文六年级上册）运用对比，必须对所要表达的事物的矛盾本质有深刻的认识。对比的两种事物或同一事物的两个方面，应该有互相对立的关系，否则是不能构成对比的。
不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。
你搜下这本书：人工智能与机器人研究，里面有一些这个领域的文章
人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流，使人感到与之交流的是一个人，而不是一台机器，比如可以和人下棋的计算机 程序，或者可以帮人决策的程序，如专家系统，如帮助病人的医疗诊断程序，或者帮助人决定投资的程序，人工智能应用范围很广。比如：博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序，可以辅助人们解决一些问题。
屌丝和高富帅幸福的生活在一起
没有
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。