智能招聘文案范文 文案招聘文案(五篇)

人的記憶力會隨著歲月的流逝而衰退，寫作可以彌補記憶的不足，將曾經(jīng)的人生經(jīng)歷和感悟記錄下來，也便于保存一份美好的回憶。相信許多人會覺得范文很難寫？接下來小編就給大家介紹一下優(yōu)秀的范文該怎么寫，我們一起來看一看吧。

推薦智能招聘文案范文(推薦)一

關(guān)鍵詞：智能制造;專業(yè)課程;綜合訓練

近年來,在工業(yè)4.0和中國制造2025的時代背景下,眾多高校依據(jù)就業(yè)市場需求和行業(yè)發(fā)展需要,紛紛設(shè)立智能制造相關(guān)專業(yè).這一舉措,在提高畢業(yè)生專業(yè)競爭力的同時,為高校設(shè)立專業(yè)培養(yǎng)方案提出了更高的要求.在強調(diào)多學科融合的今天,如何利用有限的學時數(shù),使學生能夠充分的掌握相關(guān)專業(yè)知識,成為當前培養(yǎng)計劃制定工作的一大難題.

對此,筆者結(jié)合實際工作經(jīng)驗,針對智能制造專業(yè)特點,提出了專業(yè)課程設(shè)置的設(shè)想,力求合理利用學時,最大程度地提高學生對專業(yè)知識的理解能力.

當前,我國本科專業(yè)設(shè)置強調(diào)學科交叉.智能制造作為極為典型的交叉學科,涉及的專業(yè)領(lǐng)域極其廣泛,要求學生對機械、電子電器、信息技術(shù)、材料科學、自動化等專業(yè)領(lǐng)域均有一定了解.但受到學時數(shù)限制,在實際操作過程中很難使學生在有限的時間內(nèi)了解眾多學科的核心知識.

對此,結(jié)合理論課程學習內(nèi)容,設(shè)立合理有效的綜合實踐教學環(huán)節(jié)是解決上述問題的有效方式.在制定上述課程的教學大綱時,要有意識的偏重于綜合實踐環(huán)節(jié)所涉及的內(nèi)容,然后通過時間教學環(huán)節(jié)實現(xiàn)多學科、多領(lǐng)域的交叉互融,讓學生做到對所學各學科內(nèi)容的融會貫通.

2.1機械類專業(yè)課程

機械學科為所有制造類專業(yè)的基礎(chǔ),即便是在高度強調(diào)智能控制的今天,機械學科的相關(guān)知識依然為制造類專業(yè)的根本.此類專業(yè)課主要涵蓋課程有：機械原理、機械設(shè)計和液壓與氣壓傳動等課程.針對新專業(yè)提出的新要求,此類課程在制定教學大綱時,著重強調(diào)對基本傳動結(jié)構(gòu)、傳動原理及應(yīng)用的講解,弱化對復雜理論知識的學習（如球面漸開線等知識點,當前錐齒輪加工已經(jīng)高度規(guī)范化,學生只需知道如何選用參數(shù)即可）.此部分內(nèi)容的學習,可時學生對智能制造系統(tǒng)的末端執(zhí)行方式有一定程度的認識.

2.2控制類專業(yè)課程

機電結(jié)合是智能制造最為基本的要求,而以往制造類專業(yè)中“機電分離”的問題較為突出.對此,在開展電工電子技術(shù)、電機拖動、控制原理等課程教學時,課程內(nèi)容重點偏向于電機控制、邏輯控制等知識點,與機械類專業(yè)課程高度結(jié)合.同時,弱化對模擬電路等知識的學習,原因是在電子產(chǎn)品高度模塊化的今天,繁雜的模擬電路相關(guān)知識對使用者來說已經(jīng)并不重要.

2.3信息類專業(yè)課程

計算機學科為現(xiàn)代智能制造系統(tǒng)的大腦,因此,信息類學科在智能制造類專業(yè)課程的學習中也扮演著極為重要的角色.此類學科主要為各類程序語言與算法的學習.以往此類課程的學習基本為簡單的上級操作,缺乏對實際設(shè)備的編程控制.對此,在制定教學大綱時,加強了對實際機電一體化設(shè)備的編程訓練,為后續(xù)的綜合訓練打下基礎(chǔ).

脫離綜合性的實踐教學,各學科的知識難以做到互融.結(jié)合學?，F(xiàn)有資源,對學生進行綜合性訓練具有非常重要的意義.在學生具備一定專業(yè)基礎(chǔ)后,對其開展選題內(nèi)容豐富的實踐教學,考查學生對多學科知識交叉運用的能力.例如車間智能物流生產(chǎn)線的實踐環(huán)節(jié),學生可利用實驗室中物流線、機器人等設(shè)備,完成工裝設(shè)計與制造、電路搭建、控制策略制定與程序編寫等工作,將各學科所學知識運用到實際操作中,大大提高了理論聯(lián)系實際的能力.

通過合理設(shè)置專業(yè)課程及針對性的制定課程大綱,結(jié)合有效的綜合實踐環(huán)節(jié),有效提高了智能制造專業(yè)學生對各學科知識的綜合運用能力,縮短了課堂到工作崗位的距離,提高了學生的就業(yè)競爭力.

參考文獻

[1]王宇.智能制造實訓教學研究與探索[j].教育進展,2019,9（05）：596-601.

[2]黃鳳霞.我國機械制造的智能化發(fā)展.信息科技探討,2019,（9）：162-163.

此文總結(jié)，此文為一篇關(guān)于對不知道怎么寫智能和制造和相關(guān)和本科和專業(yè)和課程和規(guī)劃論文范文課題研究的大學碩士、智能制造本科畢業(yè)論文智能制造論文開題報告范文和文獻綜述及職稱論文的作為參考文獻資料.

智能制造引用文獻:

[1]智能制造論文范文智能制造類有關(guān)專升本論文范文2000字[2]智能制造論文范文智能制造方面有關(guān)論文范文檢索10000字[3]智能制造論文范文智能制造有關(guān)論文范文素材8000字

推薦智能招聘文案范文(推薦)二

【摘 要】 人工智能（ai）是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為的學科，是二十一世紀三大尖端技術(shù)之一。ai未來的發(fā)展必將越來越廣泛，越來越深入，越來越快地向著人類智能的方向逼近。伴隨著人工智能和智能機器人的發(fā)展，為人類文化生活提供了新的模式。

人工智能（artificial intelligence），英文縮寫為ai，是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規(guī)劃等）的學科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機。二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。

（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世紀的巴斯卡和萊布尼茨，他們較早萌生了有智能的機器的想法。十九世紀，英國數(shù)學家布爾和德摩爾根提出了“思維定律”，這些可謂是人工智能的開端。十九世紀二十年代，英國科學家巴貝奇設(shè)計了第一架“計算機器”，它被認為是計算機硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24歲的英國數(shù)學家圖靈提出了“自動機”理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，在定義智慧時，圖靈做出了解釋，如果一臺機器能夠通過稱之為圖靈實驗的測試，那它就是智慧的，圖靈實驗的本質(zhì)就是讓人在不看外型的情況下不能區(qū)別是機器的行為還是人的行為。（2）上世紀三四十年代，維納、弗雷治、羅素的數(shù)理邏輯，和丘奇、圖靈的數(shù)字功用以及計算機處理發(fā)展促使了1956年夏dartmouth會議上人工智能學科（由“人工智能之父”麥卡錫提出，麥卡錫曾是stanford人工智能實驗室主任）的誕生20世紀60年代以來，采用生物模仿來建立功能強大的算法，包括進化計算等，人工生命以進化計算為基礎(chǔ)，研究自組織、自復制、自修復以及形成這些特征的進化和環(huán)境適應(yīng)。70年代以來，conrad等研究人工仿生系統(tǒng)中的自適應(yīng)、進化和群體動力學，提出不斷完善的“人工世界”模型。80年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再度興起促進人工生命的發(fā)展。（3）1992年貝茲德克提出計算智能。專家系統(tǒng)在90年代興起，模擬人類專家解決領(lǐng)域問題。

強人工智能的觀點認為有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機器，并且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。弱人工智能的觀點認為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識?，F(xiàn)在主流科研集中在弱人工智能上，強人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下。

目前人工智能主要研究內(nèi)容是：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面，分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識系統(tǒng)、知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘、遺傳與演化計算、人工生命應(yīng)用等等。未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感。

ibm公司“deep blue”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍，美國sandia實驗室建立了國際上最龐大的“虛擬現(xiàn)實”實驗室，擬通過數(shù)據(jù)頭盔和數(shù)據(jù)手套實現(xiàn)更友好的人機交互。國際各大計算機公司相繼開始將人工智能作為其研究內(nèi)容，幾乎包括所有it企業(yè)，以及很多金融巨頭，紛紛建立自己的人工智能產(chǎn)業(yè)部，利用“智能”來解決問題。無人駕駛車的誕生，打破了汽車靠人駕駛的時代。

mit開發(fā)出了shrdlu，student系統(tǒng)可以解決代數(shù)問題，而sir系統(tǒng)則開始理解簡單的英文句子了，sir的出現(xiàn)導致了新學科的出現(xiàn)：自然語言處理。在70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)成了一個巨大的進步，它頭一次讓人知道計算機可以代替人類專家進行工作。在理論方面，計算機開始有了簡單的思維和視覺，而不能不提的是人工智能語言prolog語言誕生了，它和lisp一起幾乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。

（1）人工智能對自然科學的影響。在需要使用數(shù)學計算機工具解決問題的學科，ai帶來的幫助不言而喻。更重要的是，ai反過來有助于人類最終認識自身智能的形成。（2）人工智能對經(jīng)濟的影響。專家系統(tǒng)更深入各行各業(yè)，帶來巨大的宏觀效益。ai也促進了計算機工業(yè)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)的發(fā)展。但同時，也帶來了勞務(wù)就業(yè)問題。由于ai在科技和工程中的應(yīng)用，能夠代替人類進行各種技術(shù)工作和腦力勞動，會造成社會結(jié)構(gòu)的劇烈變化。（3）人工智能對社會的影響。ai也為人類文化生活提供了新的模式。現(xiàn)有的游戲?qū)⒅鸩桨l(fā)展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應(yīng)用已經(jīng)深入到各大游戲制造商的開發(fā)中。

伴隨著人工智能和智能機器人的發(fā)展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現(xiàn)代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產(chǎn)生的沖突及早預(yù)防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。

智能機器人具有類似于人的智能，它裝備了高靈敏度的傳感器，因而具有超過一般人的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺的能力，能對感知的信息進行分析，控制自己的行為，處理環(huán)境發(fā)生的變化，完成交給的各種復雜、困難的任務(wù)。而且有自我學習、歸納、總結(jié)、提高已掌握知識的能力。目前研制的智能機器人大都只具有部分的智能，和真正的意義上的智能機器人，還差得很遠。

當然，雖然人工智能一直都處于計算機技術(shù)的最前沿，但人工智能的發(fā)展也并不是一帆風順的，并不象我們期待的那樣迅速，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷。人工智能的問題的在于，一方面哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次高而抽象；另一方面ai邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太基本。由于對中間機制知之甚少，這種背景下提出的各種ai理論，就只能是或者完全不同于人類思維，與人類的思維模式相距太遠，同時在人類思維方式的理解上也有待突破，不然很難形成更新的ai框架和理論體系。盡管如此，多學科的聯(lián)合協(xié)作研究也帶來了足夠引人注目的增長。因為人工智能的基本理論還不完整，我們還不能從本質(zhì)上解釋我們的大腦為什么能夠思考，這種思考來自于什么，這種思考為什么得以產(chǎn)生等一系列問題。但經(jīng)過這幾十年的發(fā)展，我們相信它會給世界帶來難以預(yù)料的變化。

[1][美]l[美]peternorvig人工智能：一種現(xiàn)代的方法（第3版）。

[2]人工智能及其應(yīng)用蔡自興徐光佑。

[3]游戲人工智能編程案例精粹[美]matbuckland.

[4]機器人學導論[美]克來格（craig，j.j）。

[5]計算智能導論（第2版）（南非）英吉布雷切特。

推薦智能招聘文案范文(推薦)三

人工智能主要研究用人工方法模擬和擴展人的智能，最終實現(xiàn)機器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關(guān)。邏輯學始終是人工智能研究中的基礎(chǔ)科學問題，它為人工智能研究提供了根本觀點與方法。

12世紀末13世紀初，西班牙羅門·盧樂提出制造可解決各種問題的通用邏輯機。17世紀，英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后，德國萊布尼茲做出了四則運算的手搖計算器，并提出了“通用符號”和“推理計算”的思想。19世紀，英國布爾創(chuàng)立了布爾代數(shù)，奠定了現(xiàn)代形式邏輯研究的基礎(chǔ)。德國弗雷格完善了命題邏輯，創(chuàng)建了一階謂詞演算系統(tǒng)。20世紀，哥德爾對一階謂詞完全性定理與n形式系統(tǒng)的不完全性定理進行了證明。在此基礎(chǔ)上，克林對一般遞歸函數(shù)理論作了深入的研究，建立了演算理論。英國圖靈建立了描述算法的機械性思維過程，提出了理想計算機模型(即圖靈機)，創(chuàng)立了自動機理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲程序的思想和建立通用電子數(shù)字計算機的馮·諾依曼型體系結(jié)構(gòu)，以及1946年美國的莫克利和?？颂爻晒ρ兄剖澜缟系谝慌_通用電子數(shù)學計算機eniac做出了開拓性的貢獻。

以上經(jīng)典數(shù)理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學科的誕生奠定了堅實的邏輯基礎(chǔ)。

現(xiàn)代邏輯發(fā)展動力主要來自于數(shù)學中的公理化運動。20世紀邏輯研究嚴重數(shù)學化，發(fā)展出來的邏輯被恰當?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學特別是數(shù)學、哲學、語言學和計算機科學產(chǎn)生了非常重要的影響。

2.1邏輯學的大體分類

邏輯學是一門研究思維形式及思維規(guī)律的科學。從17世紀德國數(shù)學家、哲學家萊布尼茲(niz)提出數(shù)理邏輯以來，隨著人工智能的一步步發(fā)展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產(chǎn)生。邏輯學大體上可分為經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯和現(xiàn)代邏輯。經(jīng)典邏輯與模態(tài)邏輯都是二值邏輯。多值邏輯，是具有多個命題真值的邏輯，是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。

2.2泛邏輯的基本原理

當今人工智能深入發(fā)展遇到的一個重大難題就是專家經(jīng)驗知識和常識的推理?，F(xiàn)代邏輯迫切需要有一個統(tǒng)一可靠的，關(guān)于不精確推理的邏輯學作為它們進一步研究信息不完全情況下推理的基礎(chǔ)理論，進而形成一種能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式的，靈活的，開放的，自適應(yīng)的邏輯學，這便是柔性邏輯學。而泛邏輯學就是研究剛性邏輯學(也即數(shù)理邏輯)和柔性邏輯學共同規(guī)律的邏輯學。

泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規(guī)律，建立能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式，并能根據(jù)需要自由伸縮變化的柔性邏輯學，剛性邏輯學將作為一個最小的內(nèi)核存在其中，這就是提出泛邏輯的根本原因，也是泛邏輯的最終歷史使命。

邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具，邏輯學的研究成果不但為人工智能學科的誕生奠定了理論基礎(chǔ)，而且它們還作為重要的成分被應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)中。

3.1經(jīng)典邏輯的應(yīng)用

人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統(tǒng)治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”數(shù)學定理證明程序(lt)。在此基礎(chǔ)之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問題求解程序(gps)，開拓了人工智能“問題求解”的一大領(lǐng)域。經(jīng)典數(shù)理邏輯只是數(shù)學化的形式邏輯，只能滿足人工智能的部分需要。

3.2非經(jīng)典邏輯的應(yīng)用

(1)不確定性的推理研究

人工智能發(fā)展了用數(shù)值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統(tǒng)中每個語句或公式賦一個數(shù)值，用來表示語句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有：1976年杜達提出的主觀貝葉斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的發(fā)生率計算模型，以及假設(shè)推理、定性推理和證據(jù)空間理論等經(jīng)驗性模型。

歸納邏輯是關(guān)于或然性推理的邏輯。在人工智能中，可把歸納看成是從個別到一般的推理。借助這種歸納方法和運用類比的方法，計算機就可以通過新、老問題的相似性，從相應(yīng)的知識庫中調(diào)用有關(guān)知識來處理新問題。

(2)不完全信息的推理研究

常識推理是一種非單調(diào)邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結(jié)論。非單調(diào)邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀80年代，賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的nml非單調(diào)邏輯推理系統(tǒng)、摩爾的自認知邏輯都是具有開創(chuàng)性的非單調(diào)邏輯系統(tǒng)。常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理，即容錯推理。

此外，多值邏輯和模糊邏輯也已經(jīng)被引入到人工智能中來處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統(tǒng)。模糊邏輯的研究始于20世紀20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關(guān)系合成原則，現(xiàn)有的絕大多數(shù)模糊推理方法都是關(guān)系合成規(guī)則的變形或擴充。

現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀末葉和20世紀早期，其發(fā)展動力主要來自于數(shù)學中的公理化運動。21世紀邏輯發(fā)展的主要動力來自哪里?筆者認為，計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理，而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗證據(jù)，在不充分信息的基礎(chǔ)上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為，由此達到實踐的成功。于是，邏輯學將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應(yīng)用性。

人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展和邏輯學的發(fā)展密不可分。

一方面我們試圖找到一個包容一切邏輯的泛邏輯，使得形成一個完美統(tǒng)一的邏輯基礎(chǔ);另一方面，我們還要不斷地爭論、更新、補充新的邏輯。如果二者能夠有機地結(jié)合，將推動人工智能進入一個新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的，目前許多專家和學者又在基于其他邏輯的基礎(chǔ)上研究概率推理，使得邏輯學盡可能滿足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來說，一個新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個比較長的時期，那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進行，各自發(fā)揮其優(yōu)點，為人工智能的發(fā)展做出貢獻。目前，許多制約人工智能發(fā)展的因素仍有待于解決，技術(shù)上的突破，還有賴于邏輯學研究上的`突破。在對人工智能的研究中，我們只有重視邏輯學，努力學習與運用并不斷深入挖掘其基本內(nèi)容，拓寬其研究領(lǐng)域，才能更好地促進人工智能學科的發(fā)展。

推薦智能招聘文案范文(推薦)四

人工智能主要研究用人工方法模擬和擴展人的智能，最終實現(xiàn)機器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關(guān)。邏輯學始終是人工智能研究中的基礎(chǔ)科學問題，它為人工智能研究提供了根本觀點與方法。

12世紀末13世紀初，西班牙羅門·盧樂提出制造可解決各種問題的通用邏輯機。17世紀，英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后，德國萊布尼茲做出了四則運算的手搖計算器，并提出了“通用符號”和“推理計算”的思想。19世紀，英國布爾創(chuàng)立了布爾代數(shù)，奠定了現(xiàn)代形式邏輯研究的基礎(chǔ)。德國弗雷格完善了命題邏輯，創(chuàng)建了一階謂詞演算系統(tǒng)。20世紀，哥德爾對一階謂詞完全性定理與n形式系統(tǒng)的不完全性定理進行了證明。在此基礎(chǔ)上，克林對一般遞歸函數(shù)理論作了深入的研究，建立了演算理論。英國圖靈建立了描述算法的機械性思維過程，提出了理想計算機模型(即圖靈機)，創(chuàng)立了自動機理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲程序的思想和建立通用電子數(shù)字計算機的馮·諾依曼型體系結(jié)構(gòu)，以及1946年美國的莫克利和埃克特成功研制世界上第一臺通用電子數(shù)學計算機eniac做出了開拓性的貢獻。

以上經(jīng)典數(shù)理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學科的誕生奠定了堅實的邏輯基礎(chǔ)。

現(xiàn)代邏輯發(fā)展動力主要來自于數(shù)學中的公理化運動。20世紀邏輯研究嚴重數(shù)學化，發(fā)展出來的邏輯被恰當?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學特別是數(shù)學、哲學、語言學和計算機科學產(chǎn)生了非常重要的影響。

2.1邏輯學的大體分類

邏輯學是一門研究思維形式及思維規(guī)律的科學。從17世紀德國數(shù)學家、哲學家萊布尼茲(niz)提出數(shù)理邏輯以來，隨著人工智能的一步步發(fā)展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產(chǎn)生。邏輯學大體上可分為經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯和現(xiàn)代邏輯。經(jīng)典邏輯與模態(tài)邏輯都是二值邏輯。多值邏輯，是具有多個命題真值的邏輯，是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。

2.2泛邏輯的基本原理

當今人工智能深入發(fā)展遇到的一個重大難題就是專家經(jīng)驗知識和常識的推理?，F(xiàn)代邏輯迫切需要有一個統(tǒng)一可靠的，關(guān)于不精確推理的邏輯學作為它們進一步研究信息不完全情況下推理的基礎(chǔ)理論，進而形成一種能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式的，靈活的，開放的，自適應(yīng)的邏輯學，這便是柔性邏輯學。而泛邏輯學就是研究剛性邏輯學(也即數(shù)理邏輯)和柔性邏輯學共同規(guī)律的邏輯學。

泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規(guī)律，建立能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式，并能根據(jù)需要自由伸縮變化的柔性邏輯學，剛性邏輯學將作為一個最小的內(nèi)核存在其中，這就是提出泛邏輯的根本原因，也是泛邏輯的最終歷史使命。

邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具，邏輯學的研究成果不但為人工智能學科的誕生奠定了理論基礎(chǔ)，而且它們還作為重要的成分被應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)中。

3.1經(jīng)典邏輯的應(yīng)用

人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統(tǒng)治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”數(shù)學定理證明程序(lt)。在此基礎(chǔ)之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問題求解程序(gps)，開拓了人工智能“問題求解”的一大領(lǐng)域。經(jīng)典數(shù)理邏輯只是數(shù)學化的形式邏輯，只能滿足人工智能的部分需要。

3.2非經(jīng)典邏輯的應(yīng)用

(1)不確定性的推理研究

人工智能發(fā)展了用數(shù)值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統(tǒng)中每個語句或公式賦一個數(shù)值，用來表示語句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有：1976年杜達提出的主觀貝葉斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的發(fā)生率計算模型，以及假設(shè)推理、定性推理和證據(jù)空間理論等經(jīng)驗性模型。

歸納邏輯是關(guān)于或然性推理的邏輯。在人工智能中，可把歸納看成是從個別到一般的推理。借助這種歸納方法和運用類比的方法，計算機就可以通過新、老問題的相似性，從相應(yīng)的知識庫中調(diào)用有關(guān)知識來處理新問題。

(2)不完全信息的推理研究

常識推理是一種非單調(diào)邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結(jié)論。非單調(diào)邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀80年代，賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的nml非單調(diào)邏輯推理系統(tǒng)、摩爾的自認知邏輯都是具有開創(chuàng)性的非單調(diào)邏輯系統(tǒng)。常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理，即容錯推理。

此外，多值邏輯和模糊邏輯也已經(jīng)被引入到人工智能中來處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統(tǒng)。模糊邏輯的研究始于20世紀20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關(guān)系合成原則，現(xiàn)有的絕大多數(shù)模糊推理方法都是關(guān)系合成規(guī)則的變形或擴充。

現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀末葉和20世紀早期，其發(fā)展動力主要來自于數(shù)學中的公理化運動。21世紀邏輯發(fā)展的主要動力來自哪里?筆者認為，計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理，而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗證據(jù)，在不充分信息的基礎(chǔ)上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為，由此達到實踐的成功。于是，邏輯學將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應(yīng)用性。

人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展和邏輯學的發(fā)展密不可分。

一方面我們試圖找到一個包容一切邏輯的泛邏輯，使得形成一個完美統(tǒng)一的邏輯基礎(chǔ);另一方面，我們還要不斷地爭論、更新、補充新的邏輯。如果二者能夠有機地結(jié)合，將推動人工智能進入一個新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的，目前許多專家和學者又在基于其他邏輯的基礎(chǔ)上研究概率推理，使得邏輯學盡可能滿足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來說，一個新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個比較長的時期，那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進行，各自發(fā)揮其優(yōu)點，為人工智能的發(fā)展做出貢獻。目前，許多制約人工智能發(fā)展的因素仍有待于解決，技術(shù)上的突破，還有賴于邏輯學研究上的突破。在對人工智能的研究中，我們只有重視邏輯學，努力學習與運用并不斷深入挖掘其基本內(nèi)容，拓寬其研究領(lǐng)域，才能更好地促進人工智能學科的發(fā)展。

推薦智能招聘文案范文(推薦)五

人工智能過濾優(yōu)化服務(wù)協(xié)議書

甲方：_____________信息服務(wù)有限公司

乙方：_____________________________

甲乙雙方在平等自愿的基礎(chǔ)上，經(jīng)友好協(xié)商，就甲方為乙方提供_______人工智能過濾優(yōu)化服務(wù)事宜，現(xiàn)達成如下協(xié)議：

一、服務(wù)范圍及項目內(nèi)容

_______人工智能優(yōu)化服務(wù)技術(shù)是甲方根據(jù)乙方提供的大復式投注單，利用獨特的數(shù)理統(tǒng)計和先進的數(shù)據(jù)分析相結(jié)合在應(yīng)用最新數(shù)字科學原理，將乙方昂貴的大復式投注方案變成有實際可行性的小規(guī)模單注投注方案，在保證同樣中獎幾率的同時，大大節(jié)省了乙方的投注資金，成功率95%以上。如果甲方提供的優(yōu)化服務(wù)結(jié)果沒有達到雙方約定的效果，甲方將按照本合同有關(guān)規(guī)定（詳見附件：收費標準及賠償標準），對乙方進行賠償。

1._______中7保7服務(wù)（含平均與不平均分配每位所選號碼的個數(shù)）：是指乙方提供的大復式單猜中當期全部中獎號碼（并且順序一致），甲方優(yōu)化過濾后的單式投注有一注中7個號碼（并且順序一致）。乙方的投注資金將節(jié)省85％以上（詳見附件：收費標準及賠償標準）。本類型不承諾保其中6個和以下的情況。

2._______中7保6服務(wù)（含平均與不平均分配每位所選號碼的個數(shù)）：是指乙方提供的大復式單猜中當期全部中獎號碼（并且順序一致），甲方優(yōu)化過濾后的單式投注有一注中6個號碼（并且中得二等獎）。乙方的投注資金將節(jié)省90％以上（詳見附件：收費標準及賠償標準）。本類型不承諾保其中5個和以下的情況。

3._______中6保6服務(wù)（含平均與不平均分配每位所選號碼的個數(shù)）：是指乙方提供的大復式單猜中當期6個中獎號碼（并且中得二等獎），甲方優(yōu)化過濾后的單式投注有一注中6個號碼（并且中得二等獎）。乙方的投注資金將節(jié)省80％以上（詳見附件：收費標準及賠償標準）。本類型不承諾保其中5個和以下的情況。

4._______中7保7極限縮水服務(wù)：是指乙方提供的大復式單猜中當期全部中獎號碼（并且順序一致），甲方優(yōu)化過濾后的單式投注有一注中7個號碼（并且順序一致）。乙方的投注資金將節(jié)省95％以上（詳見附件：收費標準及賠償標準）。本類型不承諾保其中6個和以下的情況。????????

二、甲方的權(quán)利和義務(wù)

1.甲方根據(jù)乙方提供的_______復式投注號碼和選定的服務(wù)類型，利用彩票人工智能優(yōu)化技術(shù)，進行優(yōu)化服務(wù)。

2.甲方收到乙方的相應(yīng)服務(wù)費用后，將作好的優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)果在雙方約定的時間內(nèi)，通過雙方約定的方式，如傳真、電子郵件或人工快遞等交給乙方。

3.甲方只對自己提供的當期_______優(yōu)化結(jié)果負責，乙方不得以中獎獎金為由以及與本合同無關(guān)的內(nèi)容向甲方提出任何要求。

4.雙方所有優(yōu)化處理數(shù)據(jù)結(jié)果均以甲方服務(wù)器所存儲的備份為準。由于乙方原因，如投注打印錯誤等造成的投注不成功，由乙方自行負責，一切后果與甲方無關(guān)。

5.雙方協(xié)議生效后，如甲方未造成乙方投資損失（稅后累計中獎金額大于服務(wù)費加購買彩票的費用）則不理賠任何費用。

6.如果乙方的原大復式最高中獎情況低于其所要求提供服務(wù)類型基本中獎水平，則甲方不承諾保其任何賠償。

三、乙方的權(quán)利和義務(wù)

1.乙方有權(quán)自由選擇甲方提供的任意一種或幾種規(guī)定的服務(wù)類型，但協(xié)議一經(jīng)簽署如果中途提出更改，甲方有權(quán)拒絕退還服務(wù)費用，后果乙方自行負責。

2.如果甲方提供的優(yōu)化服務(wù)結(jié)果沒有達到雙方約定的效果，乙方同意按本協(xié)議相關(guān)約定的理賠標準進行索賠。

3.在本協(xié)議約定的服務(wù)中，乙方自愿承擔所提供的復式投注沒有猜中約定的中獎號碼數(shù)量，而導致甲方優(yōu)化結(jié)果未有獎項的風險。

4.乙方自愿承擔投注金額過大，當期獎金過低的風險。

5.乙方應(yīng)通過雙方約定的形式及時繳納應(yīng)交服務(wù)費用及雙方洽商同意的有關(guān)增補費用，如異地繳納應(yīng)及時提供相關(guān)繳費憑證的傳真件至甲方，如由于上述及其它原因而導致的應(yīng)交費用或手續(xù)沒有及時完成以至于甲方延遲提供服務(wù)而造成的損失和后果，乙方自行負責。

四、關(guān)于理賠事宜

1.有服務(wù)類型理賠標準及金額，請詳見本協(xié)議附件之規(guī)定。

2.當期_______開獎結(jié)果公布后，甲方工作人員將對乙方的原大復式進行詳細核對，如因甲方的原因而未達到雙方約定的效果，甲方工作人員會主動與乙方取得聯(lián)系退賠事宜，乙方需提供相應(yīng)繳費或匯款憑證及與甲方服務(wù)結(jié)果相同的彩票，甲方將在五個工作日內(nèi)退賠相關(guān)款項。

五、違約責任及其它條款

1.如果乙方累計獎金收入高于總投入（購買彩票款＋服務(wù)費），甲方提????????供的優(yōu)化結(jié)果未達到約定效果，甲方不做其它賠償。本協(xié)議規(guī)定最高賠付金額為10000元。

2.由于甲方的責任未將優(yōu)化結(jié)果及時發(fā)給乙方，甲方將在五個工作日內(nèi)將服務(wù)費退給乙方或乙方自愿要求轉(zhuǎn)到下期為乙方服務(wù)。

3.本合同生效后，雙方都應(yīng)本著誠實、信用的原則，認真履行各自義務(wù)，任何一方都不得向?qū)Ψ教岢雠c本協(xié)議約定范圍以外的任何要求。

4.本合同一式二份（傳真有效），甲乙雙方各持一份，自雙方簽字之日起生效，有效期十日，如有未進事宜甲乙雙方另行協(xié)商解決。

5.本合同執(zhí)行過程中，所有附件及補充合同經(jīng)甲乙雙方簽字后即成為本合同有效組成部發(fā)，與本合同具同等效力。

六、有效期

1.協(xié)議應(yīng)遵循國家彩票管理中心所頒布的有關(guān)規(guī)定。本協(xié)議自簽訂之日起生效，有效期至20__年12月30日，如有變動另行通知。

2.本協(xié)議一經(jīng)簽訂長期有效，客戶每期只需填寫當期委托單，當期委托單是本協(xié)議有效的組成部分。

如因市場需要而改變協(xié)議，甲方有義務(wù)在乙方簽署當期委托單前告知乙方，乙方應(yīng)按新協(xié)議為準。

七、銀行匯出服務(wù)費用（收費標準詳見附件）

戶名：______________________________

建行：______________________________

工行：______________________________

中行：______________________________

農(nóng)行：______________________________

交行：______________________________

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│甲方：_________信息服務(wù)有限公司

│乙方：

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