下面是范文网会员“mlr80”收集的人工智能作文（共5篇），供大家赏析。
人工智能的影响高中英语作文 篇1
The progress of artificial intelligence. Speed is amazing, the future we will start to work side-by-side with artificial intelligence.
AlphaGo fire, five one hundred million people watching "man-machine war", in the end it depends on the technical advantage of big data and deep learning in a 4-1 winners posture tell people, to artificial
intelligence is no longer just the scene in the movie, but in the real world there is another round of industrial revolution, however, this changes make many people feel scared, at that time all kinds of artificial intelligence threats to the human voice, according to the British science association entrusted network research firm YouGov, according to a survey of about 36% of people think that the rise of artificial intelligence technology will pose a threat to human long-term survival. People in all
kinds of artificial intelligence can bring big Bob "unemployment" is deeply concerned about the discourse, but also in such a tough AlphaGo will be malicious use worrying on such issues.
人工智能工作汇报 篇2
1、智能是什么？
形成和掌握含义的能力；全面考虑问题的能力和思维的效率；先天的、综合的和认识的能力；善于判断、理解和推理，运用知识解决问题；适当地行动、理智地思考、有效地适应环境的总体能力；人工智能的本质：试图使计算机具有人类在处理问题时需要的智能。
2、人工智能定义
定义1人工智能(智能机器)：能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。
定义2人工智能(学科)：人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
定义3人工智能(能力)：人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为。
定义4人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试。定义5人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化。人工智能定义（理性思维）
定义6人工智能是用计算模型研究智力行为。
定义7人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。
定义8人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术。
定义9人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好。
人工智能定义（理性行为）
定义10人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科。
定义11 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支。
3、人工智能的三大学派及其认知观：
（1）符号主义：又称为逻辑主义或计算机学派，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。（2）连接主义：又称为仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。（3）行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知—动作型控制系统。认为人工智能起源于控制论。控制论研究动物和机器内部的控制与通信的一般规律,着重于研究过程中的数学关系。
4、人工智能的研究目标
近期目标：制造智能计算机代替人类的部分智力劳动
远期目标：揭示人类智能的根本机理，用智能机器仿真和拓展人类智能
5、人类智能与人工智能的关系：人类智能主要表现在人类认知活动中，认知活动可分为三个层次
最高层思维策略；中间层初级信息处理；最低层生理过程
6、人类的认知行为具有不同的层次
认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统的活动，是认知科学研究的底层。
认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略，是认知科学研究的顶层。
认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程，即由心理活动变为生理行为。这是认知活动的中间层，承上启下。
7、符号处理系统的六种基本功能
信息处理系统又叫符号操作系统或物理符号系统。所谓符号就是模式。
一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能：
(1)输入符号；(2)输出符号;(3)存储符号;(4)复制符号;(5)建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；(6)条件性迁移:根据已有符号，继续完成活动过程。
8、图灵测试：机器具有智能的实验
实验有测试者A，被测试人B，被测试机器C组成；测试者A与被测试人B和被测试机器C不可见，测试者A与B或C使用计算机相连；测试者A向被测试B和被测试C提出相同的智能性问题，但不能询问物理特征，B和C在回答问题时，应尽量让A相信自己是人,A区分机器和人。
实验结果表明，通过变换A和B，A区分出人和机器的概率小于50%，认为该机器具有了智能
9、模式识别：人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，研究的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。
模式识别采用方法：统计模式；句法模式；神经网络；模板匹配
10、人工智能的主要研究范围和应用领域： (1)专家系统(2)计算智能(3)机器学习(4)自然语言处理(5)模式识别(6)分布式人工智能(7)数据挖掘(8)机器视觉(9)机器人学(10)智能检索(11)智能控制(12)智能调度与指挥(13)
人工生命(14)人工神经网络(15)问题解决(16)机器证明
11、请把“房间”用框架表示出来 例 下面是关于房间的框架: 框架名: 墙数x1:缺省:x1=4条件:x1>0 窗数x2:缺省:x2=2条件:x2≥0 门数x3:缺省:x3=1条件:x3>0
前墙: 后墙: 左墙: 右墙: 天花板: 地板: 门: 窗:
条件:w1+w2+w3+w4=x2 d1+d2+d3+d4=x3
类型:(，，…)
12、语义网络的概念：语义网络是由节点和边组成的一种有向图。其中节点表示事物、对象、概念、行为、性质、状态等；有向边表示节点之间的某种联系或关系。
13、语义网络分为七种类型：
(1)命题语义网（包括分块联想网络）；(2)数据语义网：以数据为中心的语义网络；(3)语言语义网：用于自然语言的分析和理解；(4)结构语义网：描述客观事物的结构，常见于模式识别和机器学习等领域；(5)分类语义网：描述抽象概念及其层次；(6)推理语义网：是一种命题网，但它已在某种程度上规范化，更适于推理；(7)框架语义网：与框架相结合的语义网。
14、语义网的表达能力 （1）实例关系：实例关系表示类与其实例（个体）之间的关系。这是最常见的一种语义关系。例如，“小华是一个大学生”。其中，关系“是一个”一般标识为“is-a”，或ISA。（2）分类关系：分类关系是指事物间的类属关系。鸟是鸵鸟的上层概念节点，其属性是“有羽毛”、“会飞”，但鸵鸟的属性只是继承了“有羽毛”这一属性，而把鸟的“会飞”变异为“不会飞”。其中，关系“是一种”一般标识为“akindof”或AKO。
(3)组装关系：如果下层概念是上层概念的一个方面或者一部分，则称它们的关系是组装关系。其中，关系“一部分”一般标识为“apartof”。
(4)属性关系：属性关系表示对象的属性及其属性值。
(5)集合与成员关系：意思是“是……的成员”，它表示成员（或元素）与集合之间的关系。例如，“张三是计算机学会会员”。其中，关系“是成员”一般标识为“a-member-of”。(6)逻辑关系：
(7)方位关系：在描述一个事物时，经常需要指出它发生的时间、位置，或者指出它的组成、形状等等，此时可用相应的方位关系语义网络表示。(8)所属关系：所属关系表示“具有”的意思。例如“狗有尾巴”可表示为图5―10。
15、语义网络也能表示用谓词公式表示的形式语言语句。例如：
（1）x((student(x)∧read(x，三国演义))即“某个学生读过《三国演义》”，其语义网络表示为图5―12。
16、语义网络的推断主要包括网络匹配、继承推理和网络演绎三个方面的问题
17、语义网络表示法的特点
结构性：语义网络表示法是一种结构化的知识表示方法，它将事物的属性及事物之间的各种语义关系表达出来。
自然性：语义网络实际上是一种带有标示的有向图，符合人们的思维习惯。
自索引性：语义网络表示方式明确，通过与某一节点连接的弧可以很容易地找出该节点有关的信息，不必查找整个知识库。
联想性：语义网络作为人类联想记忆模型提出来，着重强调事物之间的语义关系。缺点
非严格性：以一个给定的语义网络的含义来于处理程序对其所进行的解释，通过语义网络所实现的推理不能确保其正确。复杂性：语义网络表示知识的手段是可选的，这给知识表示带来了灵活性；但也带来了表示形式的不统一，增加了处理的复杂性。
18、面向对象技术中的核心概念: 对象和类。
19、基于知识的智能体的核心部件是知识库，当这些知识以逻辑形式表示并进行相应的推理时，就是逻辑智能体
采用命题和谓词演算进行推理的系统是一种典型的逻辑智能体
20、逻辑的分类
a:按照推理的逻辑基础
演绎推理：演绎推理是从全称判断推出特称判断或单称判断的过程，即从一般到个别的推理。演绎推理最常见的形式是三段论法。三段论由三个判断组成，其中两个判断是前提，分别称为大前提和小前提，另一个判断为结论。例如：（1）大学生都要学习计算机。（2）小明是大学生。（3）小明要学习计算机。b:按照推理的逻辑基础
归纳推理：归纳推理是从足够多的实例中归纳出一般性结论的推理过程，是一种从个别到一般的推理过程。常用的方法有枚举法和类比法。枚举法
a1具有f；A2具有f；A3具有f；……；An具有f
a1,A2,A3…,An 都是A类中的事物，且都具有f特征
结论：A具有f特征 类比法
a具有特征a,b,c,d,e；B具有特征a,b,c,d, 结论：B具有特征e
在两个或两类事物的许多属性都相同的基础上，推出它们在其它属性也相同 c:按照推理的逻辑基础
默认推理：默认推理是在知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。由于这类推理允许默认某些条件是成立的，这就避免了需要知道全部事实才能进行推理的要求，使得在知识不完全的情况下也能进行推理。在默认推理过程中，如果某一时刻发现原先的默认不正确，则要撤销所做的默认以及由此默认推出的所有结论。d:按照所用知识的确定性：
确定性推理：如果在推理过程中所用的知识都是精确的，推理的结论或者为真，或者为假，就称为确定性推理。
不确定推理：在人类知识中，有相当一部分属于人的主观判断，是不精确的。由这些知识归纳出来的推理规则是不确定的。基于这种不确定性的推理规则进行推理，形成的结论也是不确定的，这种推理称为不确定推理。e:按照推理过程的单调性
单调推理：在推理过程中随着推理的向前推进及新知识的加入，推出的结论呈单调增加的趋势，并且越来越接近最终目标。一个演绎推理的逻辑系统有一个无矛盾的公理系统，新加入的结论必须与公理系统兼容，因此新的结论与已有的知识不发生矛盾，结论是越来越多，所以演绎推理是单调推理。
非单调推理：在推理过程中随着推理的向前推进及新知识的加入，不仅没有加强已推理出的结论，反而要否定它，使得推理退回前面的某一步，重新开始。一般非单调推理是在知识不完全的情况下进行的，由于知识不完全，为使推理进行下去，就要先做某些假设，并在此假设下进行推理。当新知识的加入发现原先的假设不正确时，就要推翻该假设及其一切结论，应用新知识进行推理。由于情况不断变化，所以推理过程往往是非单调的。
f:按照推理中是否用到启发性知识
启发式推理： 在推理过程中，运用与问题有关的启发性知识，即解决问题的策略、技巧和经验，以加快推理过程，提高搜索效率。非启发性推理：在推理过程中，不运用启发性知识，按照一般的控制逻辑进行推理。这种推理缺乏对求解问题的针对性，所以推理效率低，容易出现“组合爆炸”问题。
21、命题—能够判断真假的陈述句 判断陈述句的标准：（1）真值唯一；（2）Tor F；（3）可用二进制表示
22、合式公式：
单个常量或者变量的命题构成合式公式；联结词联结的合式公式的组合也是合式公式 合式公式的有限次组合称为命题公式
命题公式：有限次合式公式组合的形式化描述，以大写字母标识。
23、基本联结(连接)符号
～ 非，否定,﹁；∧ 与，合取，AND的首字;∨ 或，析取，or；? 蕴含，式A：a ? b表示，如果a为真，则b为真;?等价
24、联结符号的优先级 ～;∧;∨;→;?
25、将命题从语言表述转换为命题公式
1、3不是偶数
令：p表示“3是偶数”，~p
2、教室里有30名男生和10名女生 令：p表示“教室里有30名男生”，q表示“教室里有10名女生”，则p∧q
3、如果天下雨，出门带伞 令p表示“天下雨”，q表示“出门带伞”，则p→q
4、只要不下雨，我就骑自行车上班
令p表示“天下雨”，q表示“骑自行车上班”，则~p→q
5、只有不下雨，我才骑自行车上班
令p表示“天下雨”，q表示“骑自行车上班”，则q →~p
26、练习：扫雷游戏
设Xi,j表示方格[i,j]中有一个地雷。
写出方格[1,1]周围恰好有2颗地雷的命题公
式
28、等值逻辑运算
逻辑等值，等号连接的命题公式等价 交换率:A ∧ BB∧A；A∨BB∨A ； 结合率:(A ∧ B)∧ CA ∧(B ∧ C)；(A ∨B)∨ CA ∨(B ∨ C)；
*分配率: A ∨(B ∧ C)(A ∨ B)∧(A ∨ C);A ∧(B ∨ C)(A∧B)∨(A∧ C)； 双重否定律：~ ~ A A ；等幂率：A A ∧ A ； A A ∨A ； *摩根律：~(A ∨B)~A ∧ ~B； ~(A ∧ B)~A ∨ ~B；
吸收率:A ∨(A ∧ B)A； A ∧(A ∨B)A ；同一率: A ∨0A;A ∧1A； 零率: A ∨11； A ∧00；排中律：A∨~ A 1；矛盾律：A ∧ ~ A 0 *蕴含等值式：A→B ~ A ∨ B ；*等价等值式：A?B(A→B)∧(B →A)； 假言易位式：A → B ~ B → ~A；等价否定等值式：A ? B ~ A ?~B；
归谬论：(A → B)∧(A → ~B)~ A ；
29、任意命题公式都存在等值的析取范式和合取范式
30、合取范式与析取范式
简单析取式：有限个命题变元或其否定，析取联结符：p∨q；~p ∨q；p ；q
析取范式：有限个简单合取式，析取：p∨(p ∧ q)∨(~p ∧ q)
简单合取式：有限个命题变元或其否定，合取：p∧ q;~p ∧ q;p;q 合取范式：有限个简单析取式，合取：p∧(p∨q)∧(~p ∨q)
31、例计算(p ∧(q →r))→s 的合取范式
(p ∧(~q ∨r))→s;蕴含等值式 ~(p ∧(~q ∨r))∨s;蕴含等值式 ~p ∨~(~q ∨r)∨s;摩根律 ~p ∨(~~q ∧ ~r)∨s;摩根律 ~p ∨(q ∧ ~r)∨s;双重否定律(~p ∨s)∨(q ∧ ~r);交换律
(~p ∨s ∨ q)∧(~p ∨s ∨ ~r);分配律
32、计算 ((p ∨q)→r)→p 的合取范式(~(p ∨q)∨ r)→p ；蕴含等值式 ~(~(p ∨q)∨ r)∨ p;蕴含等值式(~~(p ∨q)∧ ~r)∨ p;摩根律((p ∨q)∧ ~r)∨ p;双重否定律(p ∨q∨ p)∧(~r ∨ p);分配律(p ∨q)∧(~r ∨ p);等幂律
33、常用推理定律： 附加：A =>(A∨B)简化：(A∧B)=>A
假言推理：((A → B)∧ A)=>B 拒取式:((A → B)∧~ B)=> ~ A 析取三段论：((A∨B)∧~A)=>B
假言三段论：((A → B)∧(B →C))=>(A → C)
等价三段论：((AB)∧(BC))=>(AC)
构造型二难：(A → B)∧(C →D)∧(A∨C)=>(B∨D)
34、如果今天下雨，则要带雨伞或雨衣。如果走路上班；则不带雨衣。今天下雨，走路上班，证明要带伞。
解： p: 今天下雨；q: 带雨伞；r : 带雨衣；s: 走路上班
前提： p→(q∨ r)； s →~ r； p； s求证： q
证明：
1、p→(q∨ r)，p前提引入：
2、((p→(q∨ r))∧p)=>q∨ r假言推理：
3、s →~ r，s前提引入：
4、((s →~ r)∧s)=> ~r假言推理：
5、((q∨ r)∧~r)=>q析取三段论：
35、例：证明 G是F的逻辑结论 F1：P→W F2：~W G：~P
分析：已知条件为：(P→W)(~W)结论为：~P；则，逆否命题为：(P→W)∧(~W)
36、例： p∧(p∨q)∧(~p ∨q)子句集为{p,p∨q, ~p ∨q}
38、例2：用命题逻辑归结原理证明：“人都是妈生的，张飞是人，所以张飞是妈生的” p :人都是妈生的 q :张飞是人 r :张飞是妈生的(p∧q)→r ；p∧q∧~r
39、例：现在课堂上的所有学生都在上人工智能课 命题逻辑
s1 : 张三在上人工智能课 s2 : 李四在上人工智能课 s3 : 王五在上人工智能课… … …
40、命题是一个陈述句，它一般可分成主语和谓语两部分。有时还需要用到量词。主语：指独立存在的客体，可以是具体事物或抽象概念，也称为个体
谓词：描述个体词性质或个体之间关系的词 个体域：表示个体变量的取值范围，常用D表示
常量：表示具体性质或关系的个体或者谓词 变量：表示抽象或泛指的个体或者谓词。量词：表示数量的词。
任意量词?：表示“任意”，“所有”，也称为全称量词
存在量词?：表示“存在”
41、例：“关羽是人”，“张飞是人”
这是两个不同的命题，其主语（个体）不同 但是谓词是相同的，“是人”
把谓语部分抽出来，假设 Human(x)表示x是人
这两个命题都可以用这个谓词来描述Human(guanyu)；Human(zhangfei)其中x属于个体变量，guanyu和zhangfei属于个体常量
42、例：
1、所有的人都是要死的2、有的人能够活到100岁
P(x)表示x是要死的，Q(x)表示x活到100岁
个体域D为人类集合个体域D为总个体域集合 引入特殊谓词R(x)表示x是人
43、例：我是计算机系的学生
1、确定并说明谓词：
方法一：Student(x,y)表示X是Y系的学生
2、个体域：X：学生的集合，y：系的集合 Student(I,computer)
方法二：Computer(x)表示X是计算机系的学生
Computer(I)
注意：必须对谓词进行说明 P(I,computer)
48、对于 ，x称为指导变量
a称为相应量词的辖域?x(A(x))x在辖域A中的出现称为约束出现
x以外的变量在辖域A中的出现称为自由出现?x(A(x,y))
49、例：人都是妈生的，张飞是人，张飞是妈生的 定义谓词：
Mum(x)表示x是妈生的 Human(x)表示x是人
前提： ?x(Human(x)→Mum(x)), Human(ZF)
结论： Mum(ZF)写出否命题：
50、人工智能本质：试图使计算机具有人类在处理问题时需要的智能。
51、人工智能的发展简史：
第一阶段：1921 通用计算机系统组成输入设备，存储器，运算器，控制器和输出设备 ；1937 图灵计算机模型 ；1946 研制出第一台计算机ENIAC ；1956 提出人工智能术语人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯大学举行，标志着人工智能学科的诞生。第二阶段：1956逻辑理论机该系统是第一个处理符号的计算机程序，是机器证明数学定理的最早尝试，该系统是第一个实用的人工智能程序，象征着人工智能研究的真正开端；1960通用问题求 解程序系统解决不定积分，三角函数等不同问题。从此，自动定理证明成为人工智能研究的基本课题之一。第三阶段：1965 第一个专家系统DENRAL该系统有非常丰富的高质量化学知识，它解决问题的能力达到同专业化学家水平，该系统的问世，标志着人工智能开始向实用化阶段迈进，同时也标志着专家系统的正式诞生；1972开始研制医疗MYCIN系统；20世纪60 年代自动定理证明王浩，鲁滨逊，吴文俊，曾宪昌等人第四阶段：20世纪80年代研制5代计算机，即知识信息处理计算机系统；1987神经网络国际会议，神经网络学科诞生，随后迅速发展起来。第五阶段：单个智能主体 à 分布式人工智能多Agent系统，人工思维模型，知识系统，遗传与进化计算，人工智能应用近十多年来，机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展，形成高潮。同时，不同人工智能学派间的争论也非常热烈。这些都推动人工智能研究的进一步发展。
52、人工智能的理论基础:知识表示、知识的内涵、谓词表示、产生式、语义网络、框架等表示法；逻辑推理方法、命题逻辑、谓词逻辑、置换与合一、机器证明方法；搜索技术、状态空间法、盲目搜索与启发式搜索。
人工智能论文 篇3
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：
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【2】朱瑞新.计算机辅助药物设计[M].大连理工大学出版社，20xx.。
【3】仇缀百.药物设计学[M].2 版.高等教育出版社，20xx.。
【4】高祖新.医药数理统计方法[M].4 版.人民卫生出版社，20xx.。
【5】李晓玲.医学信息检索与利用[M].4 版.复旦大学出版社，20xx.。
人工智能观后感 篇4
刚才观看了《人工智能》这部电影，故事情节虽然较为平淡，但是我却很感动。
故事讲述的是小主人公大卫，第一个能够感受人类情感的机器人，去代替一对夫妇生病的儿子，但是当这对夫妇的儿子再次回来时，就有了不同，母亲不再像以前那样爱护他，把爱几乎给了自己的儿子，因为一些错事，为避免危险，母亲不舍但只好把他丢弃在荒郊野外，大卫觉得只要自己成为真人，就能回到母亲身边，他相信了母亲在床边讲的蓝仙女的童话故事，不幸的是在这时被捉到了机器人屠宰场，靠自己的情感感动的人们，得以幸免。然后通过百事通，得知蓝仙女的下落，便出发去寻找。在海底找到了蓝仙女，一直祈祷着，祈祷着成为真正的人类，就这样过了两千年，人类不复存在，外星人找到了大卫，在漫长的等待中，外星人帮大卫复活了母亲，完成了大卫的心愿但只有一天，在这天中只有他和母亲，这天他享受了母亲全部的母爱，这天是他这两千年来最快乐的一天。时间渐渐消逝，母亲开始永远的沉睡，大卫也陪着母亲一起睡去。
故事就这样结尾了，我相信大家也会被大卫感动，他对母爱的那份执着与期盼，不敢相信他其实是个机器人，他知道母亲的苦衷，包容他的母亲，为了得到母爱，苦苦等待20xx年，这份信念也并未消逝，作为人类的我们或许也要自愧不如。大卫对母爱的那份执着，也好比是对梦想的追求，当我们被失败与挫折打败，被梦想所抛弃的时候，请不要放弃，继续坚持那份执着与追求，不要惧怕时间的考验，在坚持不懈的努力中耐心等待，终有一天，会出现一位“蓝仙女”帮你实现你的梦想。
《人工智能》读后感范文通用 篇5
开头是一位博士，他想创造一个拥有感情的机器人。
于是，他把目标定为一个小孩腿残疾的家庭，他把机器人做成小孩的模样。一开始，小孩的母亲接受不了，回到家里就哭了起来。可后来，他们自己的小孩的腿好了，最后他们不得不把这个小孩丢到树林中，以免他被拆成废铁。
后来，他认识了一个超帅的情人机器人。他们到一个知识库中。最后，他们一起寻找到了“蓝仙女”。可那并不是真的，而是最先开始研制的机器人，特别像E。T。然而，他还是拥有了一个幸福的家庭。
他是独一无二的，他最后虽然没有找到“蓝仙女”。可他拥有一段美好的记忆。你相信在以后会有许多的机器人，它们会有自己的功能，服务于自己的客户。一部影片《人工智能》讲述的就是关于机器人的事。
世纪中期，由于温室效应，南北极冰川融化，地球上很多城市被淹没。此时，人类科技已经高度发达，人工智能机器人就是人类发明出来用以应对恶劣自然环境的科技手段之一，而且，机器人制造技术已经高度发达，先进的机器人不但拥有可以乱真的人类外表，还能感知自身的存在。
莫妮卡的儿子马丁重病住院，生命危在旦夕，为了缓解伤痛的心情，她领养了机器人小孩大卫——本>故事的主角。大卫的生存使命就是爱她。马丁苏醒，恢复健康，回到了家里，马丁心思缜密想方设法的让大卫做错事，从而让大卫“失宠”，最后被莫妮卡抛弃。
在躲过机器屠宰场的残酷追杀后，大卫在机器情人——乔的帮助下，开始寻找自己的生存价值：渴望变成真正的小孩，重新回到莫妮卡妈妈的身边。我只看到这里，他到底能否重回妈妈身边呢？
我虽然只看了一点，但我知道，如果答应一个人就要履行职责，不能放弃，要守信用。
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