1955年麦卡锡提出人工智能主题是
1956年夏天，人工智能研讨会在达特茅斯学院举办，麦卡锡在会上首次提出了“人工智能（AI，artificialintelligence）”的概念。麦卡锡原以经过一个夏天的讨论就能完成整个项目，但是后来他们才发现研发一台真正智能的机器是困难重重的过程，他描述这次会议“尽管这次会议在实质上并未解决任何具体问题，但它确立了一些目标和技术方法，使人工智能获得了计算机科学界的承认，成为一个独立的而且最终充满着活力的新兴科研领域。”
业界普遍认为此次研讨会是计算机科学史上的一座里程碑。
考研复试人工智能专业都问什么
考研复试人工智能专业，面试官主要会从以下几个方面进行考察：
1.专业基础知识：对于人工智能领域的基础理论、算法和编程技能的掌握程度进行考察，如深度学习、机器学习、自然语言处理、图形图像处理等领域的专业知识。
2.学术素养：对于理解和分析学术论文的能力、研究方法和人工智能前沿技术的认知能力进行考察。同时还会考察您是否具备创新意识和科研潜力。
3.个人背景：包括个人的学习成绩、所参与的项目经验、获得的奖项和其他相关的实习、实践经历等。
4.综合素养：细节方面的考察包括您对于社会热点问题的看法、理解和沟通能力、团队合作能力、自我管理和本职岗位职责的认知等。
可能会问到的具体问题有：
1.您为什么想要从事人工智能这个领域？
2.能否讲解一下您曾经的人工智能项目或研究成果？
3.对于人工智能的未来发展，您的看法是什么？
4.您是否了解2018年高考语文卷二的人脸识别照片的问题？您对于这种技术引发的隐私保护问题有没有想过？
5.人工智能是否能够带来重大的风险？如果您要进行人工智能研究，您建议如何应对这些风险？
6.你是否在人工智能领域阅读过哪些刊物或期刊？
论文题目简述怎么写
论文题目简述是对论文主题和内容进行概括和描述的一段文字，一般位于论文封面或摘要部分。以下是写论文题目简述的一些建议：
简明扼要：题目简述应该简明扼要，不超过一句话，突出论文的主题和重点。
突出创新点：如果论文有独特的研究创新点，可以在题目简述中突出体现。
不过度夸张：不要过度夸大论文的意义和贡献，要保持客观、实事求是的态度。
突出关键词：在题目简述中可以突出一些关键词，有助于读者更快速地了解论文的主题和内容。
例如，一篇关于人工智能的论文题目简述可以写成：“探究基于深度学习的人工智能图像识别算法”，简洁明了地概括了论文主题和研究内容。
怎么查论文题目
要查找一个好的论文题目，首先需要仔细审阅论文的内容和主题。然后，您可以考虑以下几点来帮助确定一个适合的论文题目：
1.**主题明确**：确保论文题目能够清晰地表达您的研究主题和关键内容。
2.**简明扼要**：题目应该简洁明了，言简意赅，能够吸引读者的注意力。
3.**具有吸引力**：选择一个引人入胜、有吸引力的题目，让人一眼就能对您的研究产生兴趣。
4.**反映研究内容**：确保题目能够准确反映论文的核心内容和研究方法。
5.**创新性**：若可能，尝试在论文题目中体现您独特的观点或创新性思考。
6.灵活使用ai辅助工具，如公众号尔笔。
总之，在确定论文题目时，要保持灵感的开放与灵活，多加尝试和修改，直到找到最适合您研究内容的那一个。希望这些建议对您有所帮助！
人工智能能否取代人类的论文，研究的重点和难点是什么
你好。谢邀。
人工智能无法取代人类的论文。重点和难点都是数据表示问题。
为什么人工智能无法取代人类论文？
目前大部分的智能问题是需要设计损失函数的，都是由人类来定义什么时候智能系统值得奖励，什么时候需要惩罚以期最后达到优化目标。这样的机制下人工智能工作的前提都是人类定义的，人工智能怎么可能取代人类。
还有一个原因是人能够基于历史上的所有知识进行知识再生产，甚至跨领域再生产，也充分结合了集体多人的智慧，显然人工智能还不具备这么强的知识再组织能力，所以人工智能必然无法取代人类的论文。
研究的重点和难点一直是表示的问题。
如何表示一个词，如何表示一个句子，如何表示一篇文章，如何表示一段语音，如何表示实体间的关系，如何....
可以说能够清楚将概念表示出来是所有人工智能技术的前提和保证，表示的好坏决定了人工智能技术能够取得的效果。一种好的表示也许能催生一个让人类惊叹的结果。
以下列举一些历史上经典的表示方法。
语音表示
语音可以通过傅里叶变换等一步步操作产生fbank特征和mfcc特征，这就是一小个时间片的语音表示，有了这样高效的语音表示，才有了后面更加高效的神经网络计算能力。
词表示
word2vec技术打开了词表示的新的时代，极大的促进了NLP技术的发展，词和词之间可以通过距离进行度量，词拥有了相当丰富的语音，后续在此基础上产生了更多的词的表示方法，句子的表示方法，文章的表示方法，都产生了非常神奇的效果。
图节点表示
Node2vec是用来产生网络中节点向量的模型，输入是网络结构（可以无权重），输出是每个节点的向量。这里的节点可以是任何有关系的实体，人类的知识、结构等都可以用这种方式来表达，Node2Vec从某种方式具备了有联系的万物皆可表示的能力。
初次之外，还有很多表示方法值得我们进一步探索，也欢迎大家不断完善这种表示方法。