人工智能论文（精选12篇）
人工智能论文2500字
摘要: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。
关键词: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。
1计算网络技术应用人工智能所具有的重要意义
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应用分析
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2：人工智能论文
人工智能已经开始在很多社会领域发挥重要的作用。在一些教育项目中，人工智能的应用也初见端倪。
20xx年1月，美国佐治亚理工学院计算机学院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系统创建了一个在线机器人JillWatson，并将其作为课程教学助理。其目的是帮助教师回答学生通过在线论坛提出的大量课程问题。通过几个月的反复调试，JillWatson的回答已经能够达到97%的正确率。现在，机器人助教已经可以直接与学生沟通，不需要真人助教的帮助。这项人工智能在教育中的使用，解决了AshokGoel教授的助教人数不够，难以及时回答学生提问的困境，增加了学生参与在线学习的兴趣，提高了在线学习的留存率。
这只是人工智能在教育领域的小试牛刀。虽然有专家预计在未来十年内不会看到人形机器人替代教师进入课堂，不过地平线报告20xx年基础教育版和21高等教育版都预测未来五年内人工智能将会在教育行业普及。
●教育行业已有的人工智能研究和应用
Woolf等人在20xx年提出了人工智能在教育领域应努力解决“五大挑战”：①为每一个学习者提供虚拟导师：无处不在地支持用户建模、社会仿真和知识表达的整合。②解决21世纪技能：协助学习者自我定位、自我評估、团队合作等。③交互数据分析：对个人学习、社会环境、学习环境、个人兴趣等大量数据的汇集。④为全球课堂提供机会：增加全球教室的互联性与可访问性。⑤终身学习技术：让学习走出课堂，进入社会。
过去十年，一些研究者对人工智能在教育领域中的应用做了大量的探索。相关的研究成果包括：①跟踪学习者的思维步骤和解决问题的潜在目标结构（Anderson等，1995）；②诊断误解和评估学习者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及时的指导、反馈和解释（Shute，20xx）；④促进高效学习的行为，如自我调节、自我监控和自我解释（Azevedo&Hadwin，20xx）；⑤以合适的难度水平和最适当的内容来规划学习活动（VanLehn，20xx）。
这些研究，基本上使用到了人工智能的每一项技术——自然语言处理、不确定性推理、规划、认知模型、案例推理、机器学习等。“智能导师系统”就是基于这些研究和技术而开发的人工智能教育应用。类似的成熟产品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。20xx年，加拿大西蒙弗雷泽大学的一项试验发现用智能导师系统的学习者比使用其他教学方法的学习者获得的成绩更高。
●人工智能在教育行业的新发展
教育行业的三种类型（内容、平台和评估）的服务商都在经历着一场变革。内容出版商面临纸质印刷到数字出版和开放教育内容的挑战。学习的平台正试图区分自适应、个性化和数据分析的功能。评估供应商则继续探寻从多项选择题测试转向更具创新性的问题类型。人工智能将为这三种类型教育服务商带来新的发展思路和契机，同时也惠及教育生态系统中的所有利益相关者。学生通过即时反馈和指导提高学习效率，教师将获得丰富的学习分析和个性化指导经验，父母能够低成本地为孩子改进职业前景，学校能够规模化提高教育质量，政府能够提供负担得起的教育。20xx年，人工智能将在以下领域发挥其效益。
1.人工智能批改作业
批改作业和试卷是一件乏味的工作，这通常会占据教师大量的时间，而这些时间本可以更多地用于与学生互动、教学设计和专业发展。
目前，人工智能批改作业已经相当接近真人教师了，除了选择题、填空题外，作文的批改能力已经大幅提高。美国斯坦福大学已经成功开发出一种机器学习程序，能够批改8～级的作文。随着图像识别能力的大幅提高，手写答案的识别也接近可能。就连占有美国标准化考试60%市场份额的全球最大教育企业——培生公司也认为，人工智能已经可以出现在教室并提供足够可信的评估。据培生公司近期的报告IntelligenceUnleashed推测，人工智能软件所具有的广泛的、定制的反馈能够最终淘汰传统测试。
2.人工智能实现一对一辅导
自适应学习软件已经能为学生提供个性化学习支撑。据20xx年VanLehn的一项研究发现，人工智能在某些特定主题和方法上比未经训练的导师更具有效性。进一步的研究发现，人工智能导师能在学生出错的具体步骤上给予实时干预，而不是就整个问题的答案给予反馈（Corbett&Anderson，20xx；Shute，20xx）。
自适应学习在拉美地区正在兴起。AndréUrani市政学校的学生使用人工智能软件Geekie观看在线课程（视频和练习）。Geekie为学生提供每一步的实时反馈，并随着学习的进展来传授更为精细的课程内容。
早在1984年，本杰明·布卢姆的研究就提出一对一辅导能带来更好的学习效果。而人工智能技术可以模拟一对一辅导，以更好地跟踪、适应和支持个体学习者。这将是人工智能在教育中更高层次的个性化学习应用。例如，比尔·盖茨看好的人工智能聊天机器人或个人虚拟导师，能在学生面临挑战时提供强有力的支持，随时随地回答学生的提问；还可以为学生订制学习方案和规划职业发展路径，并引导学生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天机器人或虚拟导师的面孔和声音来满足学生个人喜好。对比网页界面的自适应学习系统，这才是真正做到了一人一导师。
3.人工智能关注学生情感
20xx年地平线报告高等教育版把情感计算列为教育技术发展普及的重要方向。也就是说，人工智能不仅限于模拟人类传递知识，还能通过生物监测技术（皮肤电导、面部表情、姿势、声音等）来了解学生在学习中的情绪，适时调整教育方法和策略。例如，机器人导师捕捉到学生厌烦的面部表情时，就可以立即改变教学方式努力激发他们的兴趣。这种关注情感的人机交流为学生营造一个更真实的个性化学习环境，更好地维持了学习者的动机。美国匹兹堡大学开发的AttentiveLearner智能移动学习系统就能通过手势监测学生的思想是否集中。突尼斯苏斯国家工程学院的研究人员正在研究开发基于网络的人工智能教学系统。该系统能够识别学生在任何地方开展科学实验的面部表情，以优化远程虚拟实验室的教学过程。
进一步的研究发现，人工智能还可以关注学生的心理健康。当前已经有使用人工智能来为自闭症儿童提供有效支持的案例。例如，伦敦知识实验室在Topcliffe小学开展试验，让自闭症学生与半自动虚拟男孩安迪开展互动交流，研究人员发现患有自闭症的学生在社交能力方面有进步。
4.人工智能改进数字出版
教科书等课程材料并非总是完美，传统印刷出版让课程的修订变得过于缓慢。这不仅是生产工艺的问题，更主要的是纸质课程材料无法快速获取使用者的反饋来识别缺陷所在。而数字化出版在人工智能的支撑下能彻底改变这一现状。
人工智能可帮助使用者快速识别课程缺陷。大规模网络开放课程Coursera的提供者已经将这一想法付诸实践。当发现大量学生的作业提交了错误的答案时，系统会提示课程材料的缺陷，进而有助于弥补课程的不足。
另一项人工智能在数字化出版的应用是自动化组织和编写教材。这是基于深度学习系统能模仿人类的行为进行读和写。ScottR.Parfitt博士的内容技术公司CTI就依据这项技术帮助教师定制教科书——教师导入教学大纲，CTI的人工智能引擎能自动填充教科书的核心内容。
随着自然用户界面和自然语言处理在人工智能领域的成熟应用，课程材料的数字化出版也会有更新的形态——不再局限于书本或网页的形式，聊天机器人和虚拟导师将成为内容表达的更好的方式。
5.人工智能作为学生
多年的研究表明，教会别人才是更好的学习，即learning-by-teaching。美国斯坦福大学教育学教授DanielSchwartz正基于这一理念来开发新的人工智能产品。他联合了多个领域的专家一起开发了人工智能应用——贝蒂的大脑（Betty’sBrain），让学生来教贝蒂学习生物知识。试点研究发现，使用这一方法来学习的学生比其他学生成绩更好，且在科学推理上也更胜一筹。
类似的研究和开发还有瑞典隆德大学的TimeElf和美国卡内基梅隆大学的SimStudent，这两个人工智能产品也是基于learning-by-teaching而开发，让学生在教会机器人知识的过程中深化对知识的理解。
另外，人工智能还推动其他教育方法和技术更好实现。如让虚拟现实学习环境更具沉浸感；给学生带来更多动手实践的机会；提供基于丰富学习分析的仿真和游戏化学习场景等。
人工智能是对过去数十年来教育技术应用的综合。未来十年，开源的人工智能算法与有经验的教育工结合给教育带来的变化将会超过以前任何一种技术。
篇3：人工智能论文
摘 要：通过计算机模拟手段进行分子对接、药物筛选、先导物的优化、定量构效关系和药效团模型等药物设计方法，可以揭示药物与受体靶标的作用机制，探索药物靶点的空间结构，最终目标是设计具有能选择性地与某一靶标结合的分子；利用分子模拟技术来构造、显示、分析和储存复杂的分子模型，在三维空间中观测药物小分子的结构特征，更改小分子形状和方位，并探测小分子与受大分子靶点的作用机制，判断药物小分子与受体大分子结合的可能活性位点，还能对药物小分子的结构进行修正，提出改善药物的药效学和动力学性质的方案，在“三维空间”中实现直观、可视化的药物分子设计。人工智能利用大数据和机器学习方法，根据已有的药物研发数据自动设计出上百万种与特定靶标相关的小分子化合物，并根据药效、选择性、ADME 等其他条件对化合物进行筛选。而后筛选出来的化合物会被合成并且进行实验检测，然后实验数据会被反馈到 AI 系统中用于改善下一轮化合物的选择。
关键词：分子模拟；药物设计；人工智能。
1、分子模拟与人工智能进行合理药物设计。
计算机技术模拟手段的提高及人工智能技术的逐渐成熟，使药物研发进入合理化药物设计阶段，即依据生物化学、分子生物学、遗传学、信息学和计算化学的成果，针对这些研究所揭示的酶、受体、离子通道等潜在的药物设计靶点，并参考其他类源性配体或天然底物的化学结构设计出合理的药物分子，以发现作用于特定靶点的新药。
利用计算机图形学进行分子模拟的技术称为计算机分子模拟（molecular modeling）。计算机分子模拟的含义是利用计算机来构造、显示、分析分子模型，使分子结构直观化，通过计算机模拟出分子的立体构象，能形象地观察到药物小分子与生物大分子间的相互作用的过程，判断药物小分子与受体大分子结合的可能活性位点，还能对药物小分子的结构进行修正，提出改善药效学和药动力学性质的改良方案。使药物设计成为直观的、可视化的方式。
作为当今最重要的技术变革，人工智能（Artificial In－）已成为创新应用的重要手段，AI 药物研发彻颠覆了药物设计观念。人工智能，即 AI。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。在药物研发中，人工智能利用大数据和机器学习方法，即从论文、专利、临床试验结果的大量信息中提取出药物靶点和小分子药物的结构特征，根据已有的药物研发数据提出新的可以被验证的假设，自主学习药物小分子与受体大分子靶点之间相互作用机制，并且根据学习到的各种信息预测药物小分子的生物活性，设计出上百万种与特定靶标相关的小分子化合物，并根据药效、选择性、ADME 等其他条件对化合物进行筛选。对筛选出来的化合物进行合成并经过实验检测，然后把实验数据再反馈到 AI 系统中，用于改善下一轮化合物的选择。经过多轮筛选，最终确定可用于进行临床研究的候选药物。人工智能的使用大大加速药物研发的过程，并对新药的有效性和安全性进行预测。
2、利用分子模拟技术进行分子对接。
作为药物设计的核心技术，“分子对接”是基于受体分子结构虚拟筛选的核心，是在计算机上模拟小分子与生物大分子结合三维结构及其结合强度的计算方法，确定药物小分子与生物大分子的结合构象，并评价小分子与受体大分子结合的稳定性。
分子对接的含义是利用化学计量学方法模拟分子的几何结构和分子间作用力来进行分子间相互作用。其过程是将已知 3D 小分子数据库中的小分子放置到生物大分子的活性位点，按照受体与配体形状、性质互补的原则，通过不断改变受体大分子的位置（取向），寻找小分子化合物与靶标大分子作用的最佳构象，即配体和受体的形状和相互作用的匹配最佳，判别生物大分子-药物小分子复合物结合模式。然后按照与受体在各个活性位点的结合能为小分子打分，预测小分子与受体结合构象及结合能。
计算机模拟技术可以为分子对接提供以下信息：（1）分子的三维结构；（2）分子的物理和化学特性；（3）分子间的结构比较；（4）分子构象变化、柔性以及动力学性质；（5）药物与靶点复合物的形式。因此，利用分子模拟可以观察、分析分子三维模型，研究药物与靶点间拟合情况和相互作用，是分子三维结构研究与利用分子对接探索药物靶点及先导物的发现的主要手段。
3、计算机模拟技术在药物筛选中的应用。
药物筛选是药物研发过程中获取具有特定生理活性分子的有效手段，是指从可能成为新药的候选药物中选择对某一特定作用靶点具有较高活性的分子，并进行生理活性检测和试验的过程，以求发现其药用价值和临床使用价值，为发展新药提供最初始的依据和资料。是一项枯燥、单一，容易出错的工作。而采用计算机的模拟进行药物虚拟筛选（virtual screening）可以对这种现状有效改善。所谓虚拟筛选就是利用计算机进行筛选，通过计算机的预筛选，大大降低实际筛选的药物分子数，提高先导化合物发现效率；虚拟筛选可以对药物分子可能的活性作出预测，发现有潜在可能性的化合物，最终构建具有合理性质的化合物集合。是对实验模型的虚拟化，已成为创新药物研究的新方法和新技术。
4、利用计算机模拟技术进行先导化合物的优化。
通过筛选和合理药物设计获得的先导化合物往往存在选择性不够、作用强度较弱、药动力学性质不佳或有毒副作用等问题而不能直接用于临床，需要对先导化合物进行结构改造或修饰以达到优化的目的。即先导化合物的优化（lead optimization）。
药物分子首先必须分布到受体生物大分子部位并与受体结合，才有可能发挥作用。使用计算机分子模拟软件，模拟生物大分子与先导物之间的相互作用，研究与药物的结合部位（Binding Site）的静电场、疏水场、氢键分布、整体构象、π-π 作用、化学结构特征等“描述符”。依靠这些描述符通过计算，通过计算和分析两者间的亲和力大小及结合模式，从而进行先导化合物的优化和改造，增加药物与受体之间的作用强度，提高药物的生物利用度，最终成为发现新药的候选药物。
随着人工智能技术的不断提高，借助大数据在复杂数据中进行搜索并对数据的计算方法，进行新药的化学结构探索，使计算机领域中的数值计算、数据库、图形学广泛应用于药物小分子和生物大分子的三维结构研究，为构象分析、药物作用模式认定、机制推测、数据库搜寻和 SAR 研究等各种药物设计提供了先进的手段和方法；计算机模拟技术推动了药物设计理论和技术不断发展，药物结构及其活性关系的研究已由二维平面分析上升到三维空间研究。而人工智能在药物设计中的应用不仅增加了药物研发的准确性和可靠性，也为药物设计提供理论思维形象化的表达，更是对传统药物设计的彻底颠覆，是当今药物设计最有效、最直观、最方便的手段。
计算机模拟技术作为分析工具，人工智能作为一种高效准确的算法，是一种“理性”药物分子设计，能为药物研发提供重要的数据依据和实验支撑。这种技术方式成为推动药物研发或者决定药物研发成败的关键因素。彻底打破过去依赖于大量的实验筛选、并行的化学合成的那种耗时、费钱和劳动力密集型的方式，随着人类基因组计划的完成、蛋白组学的迅猛发展，以及大量与人类疾病相关基因的发现，药物作用的靶标分子急剧增加，在计算机和人工智能技术的推动下，利用计算机模拟和人工智能技术进行药物研发已成为药物设计的主要途径。
参考文献：
