人工智能需求文档范文 谈谈自己对人工智能的需求(6篇)

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精选人工智能需求文档范文(精)一

乙方：_________________________

乙方现向甲方租用该站大院内第_______号楼的第_______层共一间房做办公或员工宿舍用，面积约_________平方米，经双方协商，达成如下协议，以期共同遵守。

第一条 甲方同意将该站大院内的第_______号楼的第_______层_________房租给乙方使用，出租时房屋、水电状况良好。

第二条 租期为壹年，即从______年_____月_____日起至______年_____月_____日止。如乙方在协议期满后仍需继续租用，甲方将给予优先考虑，协议另行签订。在租用期间，如甲方对该房屋有急用或建设需要时，甲方必需提前一个月向乙方发出书面通知，双方本着友好互助的原则协商终止协议事宜，乙方必须在规定时间内无条件搬迁，甲方退回押金，甲方不负责赔偿因此所造成的乙方的其他损失。如乙方因自身原因无需继续租赁，需终止协议时，必须提前一个月书面先知甲方，通过协商处理。乙方应在协议终止前15天内向甲方交清所欠租金和其他费用，甲方退还乙方全额押金，否则将押金抵付。不足部分限期交付，乙方不得将房屋转租他人使用，否则，后果自负。

第三条 租金按第______层楼共______间，每月人民币_________元整(_______)，卫生费每月人民币_________元整(______)，电费每度人民币_________元(_________)(包括线路损耗)，水费每月人民币_________元整(_________)(包括排污费)。如水电部门对收费标准有调整，甲方对原收费标准也作相应调整。乙方必须在每月5日前向甲方财务交纳当月租金、卫生费和上月水电费，不得拖欠。如租金及其他费用拖欠超过五天以上的，按每日1%计收滞纳金，超过壹个月不交租的，按违约处理，由甲方有权单方面终止协议，要求乙方限期交清所有欠款和搬迁，并不退回押金。如政府有关部门需对乙方征收的其他费用，由乙方负责支付。协议签订时，乙方必须向甲方交纳三个月押金，即人民币_________元整(_________元)，协议期满后退回押金。

第四条 乙方租用房屋时，甲方提供的房屋完好，通水电、门窗齐全，每间房屋无偿配电表一个及每层楼总电表、水表各一个。屋内和走廊不准使用电炉和生火煮饭。如发现一次罚款人民币_________元整(_________元)，发现二次以上加倍罚款并按违约处理，甲方有权单方面终止协议，造成损坏赔偿部分，甲方从乙方押金中扣除。

第五条 乙方租用的房屋，只限做办公室、员工住宿用。乙方应做到遵纪守法，文明住宿。租用的房屋与本公司无关的人员不准入住或过夜。否则，后果自负。在租用的期间内如发生案件、事故等违法行为的，或因用电不当造成损失的，一切责任由乙方负责。损坏部分照价赔偿或修复。租用后的内保、防火、卫生管理由乙方负责，并无条件接受甲方监督和管理。如需要办理暂住证，甲方协助乙方办理，证件费用由乙方负担。

第六条 根据需要，乙方租用期内对房屋进行装修、改造、增添管线或设施等，必须事先提交书面申请。征得甲方同意后，方可进行施工，但不得改变房屋的主体结构。在协议终止时，如甲方认为必须恢复原状的，乙方必须负责修复。房屋主体维修工程由甲方负责，其他维修(如墙壁、门窗、厕所、水电等)由乙方负责。

第七条 乙方车辆需进出大院的，一律凭甲方进入证通行，工作人员从边防大院北边通道进出，不得从边防大门进出。乙方所有人员必须遵守边防大院内的管理规定，不得在大院内大声喧哗、乱丢垃圾和影响他人工作和休息，甲方需无偿提供场地给乙方的住宿员工停放单车臣，乙方员工必须按甲方指定的区域内停放。

第八条 乙方需装电话、电视天线时，一切报装手续和费用自理。

第九条 如遇到不可抗拒的自然灾害所造成的损失，由乙方双方各自负责。

第十条 乙方必须按甲方要求自备灭火器材及负责防火、防盗安全工作。

第十一条 乙方租用的房间及走廊、通道卫生由乙方负责，禁止将纸屑果皮及其他杂物往窗口、走廊乱扔，一经发现每次罚款人民币_________元整(_________)发现两次以上的，加倍罚款并按违约处理，甲方有权单方面终止协议。

第十二条 本协议一式两份，由双方签字后正式生效。甲方执一份，乙方执一份，具有同等法律效力，期满后失效。

第十三条 其他未尽事宜，双方应本着互利、互助、友好的原则协商解决。

甲方(盖章)：_________ 乙方(盖章)：_________

代表人(签字)：_______ 代表人(签字)：_______

_________年____月____日 _________年____月____日

精选人工智能需求文档范文(精)二

人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。

12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。

以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。

现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。

2.1逻辑学的大体分类

逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。

2.2泛逻辑的基本原理

当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。

泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。

逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。

3.1经典逻辑的应用

人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。

3.2非经典逻辑的应用

(1)不确定性的推理研究

人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。

归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。

(2)不完全信息的推理研究

常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。

此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。

现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。

人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。

一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的