人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)是计算机科学的一个分支,它探究智能的实质,并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命,它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命,同时它也对人类的思维方式和方法产生了深刻的变革。

  一、人工智能的发展阶段

  对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。

  第一个阶段是人工智能的兴起与冷落,这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段,人工智能的概念首次被提出,并相继涌现出一批科技成果,例如机器定理证明、跳棋程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段,很多地方都存在着缺陷,在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因,人工智能的发展一度陷入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点:对问题求解的方法过度重视,而忽视了知识重要性。

  第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。

  第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制,人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快,于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束,但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。

  第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年,美国召开了第一次神经网络国际会议,并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后,世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。

  第五个阶段是20世纪90年代后。网络技术的出现和发展,为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目标的分布式问题求解进行研究,同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究,让人工智能有更多的实际用途。

  二、迪尔凯姆的社会整合思想

  迪尔凯姆早期的社会整合思想主要是一种结构分析的视角,探讨“为什么个人越变得自主,他就会越来越依赖社会,为什么在个人不断膨胀的同时,他与社会的联系却越加紧密”,他强调由劳动分工及其所形成的职业伦理在社会局部领域中的整合作用。关于社会分工的研究都体现了结构分析的视角。

  迪尔凯姆认为,在有机团结社会中,社会团结的增强与社会成员个性的增加成正比。个体自由发展的空间越广,团结所产生的凝聚力就越强,一方面,劳动越加分化,个人就越贴近社会;另一方面,个人的活动越加专门化,他也就越成为个人。

  三、帕森斯的社会整合思想

  在社会学研究中,美国社会学家T.帕森斯明确提出社会整合概念并将其纳入自己的结构功能主义理论构架之中。他关于社会生存的四大基本功能前提假设,即所谓AGIL理论,便包括社会整合。在很长时间内,社会整合曾成为结构功能主义表示社会基本功能的特有概念,与其社会“共意”或“一致性”假设密切结合。

  帕森斯在《社会体系和行动理论的演进》一书中,把社会整合概念规定为如下含义:社会体系内各部门的和谐关系,使体系达到均衡状态,避免变迁;体系内已有成分的维持,以对抗外来的压力。帕森斯还认为,一个社会要达到整合的目的,必须具备这样两个不可或缺的条件:有足够的社会成员作为社会行动者受到适当的鼓励并按其角色体系而行动;使社会行动控制在基本秩序的维持之内,避免对社会成员作过分的要求,以免形成离异或冲突的文化模式。

  四、积极影响

  从规范整合的角度来讲,由于人工智能程序性思考的方式,将人工智能引入政府办公,银行、医院等公共场所的服务体系之后,将势必降低“走后门”“塞红包”现象的发生,也就是说,人工智能可以对现有规范体系起到积极的整顿作用,同时减少了人们对社会规范失范行为的不满。

  另外,既然帕森斯说社会整合是“有足够的社会成员作为社会行动者受到适当的鼓励并按其角色体系而行动”,那么,当社会体系中基础的工作都可以由人工智能来完成的时候,一个人想要通过工作获得满足感和社会参与感的门槛无疑就提高了,即便生存需要可以得到满足,却无法为社会创造价值,从心理层面上来讲对社会整合无疑是不利的。

  五、消极影响

  许多工作由人工替代,由此可以降低人际交往与办事程序的成本,从功能整合的角度来讲,机器将取代许多现有工作体系的角色,也就降低了人与人交往的频率。

  从文化整合的角度来讲,人工智能的信息库包含着跨越文化与种族的信息,虽然可以促进世界范围内的文化交流,但对民族内部来讲,反而不利于文化的整合,不可避免地进行同化而失去本民族文化的一部分特色。

  参考文献:

  [1]尹逸卓.人工智能的发展与应用[J].科技传播,2017(24).

  [2]邓翔之.人工智能与学习生活的关系[J].电子技术与软件工程,2018(01).

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