一、人工智能研究生根据什么写论文

1、人工智能研究生在写论文时，通常会根据以下几个方面进行研究和撰写。

2、首先，他们会基于已有的学术研究和文献进行文献综述，了解当前领域的研究进展和问题。

3、其次，他们会选择一个具体的研究问题，并提出明确的研究目标和假设。

4、然后，他们会设计和实施相应的实验或模型，收集和分析数据，并进行结果解读和讨论。

5、最后，他们会总结研究的贡献和局限性，并提出未来的研究方向和建议。整个论文的写作过程需要严谨的逻辑思维、科学的研究方法和清晰的表达能力。

二、人工智能会取代人类吗论文

1、人工智能技术发展极其迅速，各种智能设备、智能软件已走进千家万户，改变了我们的生活方式和工作方式。因此，不少人认为，在不久的将来，人工智能将会全面代替人类智能，甚至超越人类智能。

2、不过，这种观点过于悲观，人类的思想和行为中最重要最独特的部分，是人工智能无法实现，更无法替代的。

三、人工智能最早由谁于1950年提出

1、AlanTuring（艾伦·图灵）是一位英国数学家、逻辑学家和计算机科学家，被认为是计算机科学和人工智能的奠基人之一。在1950年，他发表了一篇名为《计算机与智能》（"ComputingMachineryandIntelligence"）的论文，在该论文中他提出了一个测试机器智能的模型，被称为图灵测试（TuringTest）。图灵测试的核心思想是，如果一台计算机能够通过自然语言交互在和人类对话中表现出与人类相似的智能，那么就可以说它具备了人工智能。

2、这一概念为后来人工智能的发展和研究奠定了基础，并且至今仍然是人工智能领域的重要参考标准。

四、人工智能代替人类原因

一，1997年“深蓝”打败象棋世界冠军时，就有人说“人类会被计算机取代”。但后来，人们开始跟电脑下棋，结果变成更好的棋手。人工智能在代替一部分职业的同时，也产生新的岗位。

二，比如无人驾驶，会让将来出现在市中心的车辆减少，因为自动驾驶汽车可在城市外围停放，大量停车场空间会被高效利用。司机会被取代，会产生新的职业岗位，如安全监测、传感器技术供应链等。在医疗领域，医生在转移性乳腺癌的淋巴结活检切片图像上的判断，直接关系病人的生命。一个经过训练的深度学习网络能达到0.925的判断准确率，仍不及人类专家在同一测试上达到的0.966。把深度学习和人类专家的预测结合起来，准确率能达0.995，几近完美。这表明在未来，人类与机器将是合作而非竞争关系。

五、人工智能的起源与发展

人工智能（ArtificialIntelligence,AI）起源于20世纪50年代，已经走过了半个多世纪的发展历程。它的起源可以追溯到以下几个关键事件：

1.1950年：艾伦·图灵（AlanTuring）发表论文《计算机器与智能》（ComputingMachineryandIntelligence），提出了著名的图灵测试（TuringTest），作为衡量机器智能的标准。

2.1956年：约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）、马文·明斯基（MarvinMinsky）、克劳德·香农（ClaudeShannon）和纳撒尼尔·罗切斯特（NathanielRochester）等科学家齐聚达特茅斯会议（DartmouthConference），共同提出了“人工智能”的概念，标志着人工智能领域的正式诞生。

3.1958年：罗斯·瑞森布拉特（RossQuillian）发明了基于逻辑和规则的专家系统，是一种能够模拟人类专家决策过程的人工智能程序。

4.1965年：约瑟夫·维森鲍姆（JosephWeizenbaum）开发出第一个聊天机器人ELIZA，展示了自然语言处理的潜力。

5.1970年代：随着专家系统的普及，人工智能进入了第一个繁荣期。然而，由于专家系统存在的局限性，如知识获取难度大、无法处理不确定信息等，人工智能在1970年代末陷入了低谷。

人工智能发展的第二个高潮出现在1980年代，得益于机器学习算法的进步和专家系统的局限性得到解决。其中，最具代表性的成果是杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）和戴维·鲁姆哈特（DavidRumelhart）等人提出的反向传播算法，为神经网络的发展奠定了基础。

1990年代，人工智能继续发展，出现了许多新的技术，如支持向量机（SupportVectorMachines,SVM）和演化计算（EvolutionaryComputation）等。此外，人工智能还开始在其他领域得到应用，如语音识别、图像识别等。

21世纪初，深度学习（DeepLearning）技术的突破性进展使人工智能进入了新一轮快速发展时期。2012年，杰弗里·辛顿和杨立昆（YannLeCun）等人在ImageNet图像识别挑战赛上取得了突破性成果，标志着深度学习技术在计算机视觉领域的成功。此后，深度学习技术迅速蔓延到人工智能的其他领域，如自然语言处理、语音识别等。

目前，人工智能正在继续快速发展，各种新技术和应用不断涌现。可以预见，人工智能将在未来社会和经济发展中扮演越来越重要的角色。