在平日里，心中難免會有一些新的想法，往往會寫一篇心得體會，從而不斷地豐富我們的思想。好的心得體會對于我們的幫助很大，所以我們要好好寫一篇心得體會下面是小編幫大家整理的心得體會范文大全，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。
人工智能心得體會篇一
人工智能是當今科技領(lǐng)域最熱門、最具潛力的領(lǐng)域之一。隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，越來越多的人開始認識到這項技術(shù)的重要性和與我們生活的深刻關(guān)系。在這篇文章中，我將分享一些我在人工智能方面的心得體會，探討人工智能技術(shù)的崛起和其對社會的影響。
一、人工智能是一個日趨重要的領(lǐng)域
人工智能是一個涉及多學科知識的領(lǐng)域，包括計算機科學、數(shù)學、物理、生物學等等。這個領(lǐng)域的發(fā)展已經(jīng)深刻地改變了我們的日常生活。舉例來說，雖然自動化工業(yè)并不是最近才出現(xiàn)的，但是隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，我們已經(jīng)看到了越來越多的自動化生產(chǎn)線和機器人，它們被廣泛應用在汽車制造和航空航天等領(lǐng)域。
二、人工智能技術(shù)發(fā)展的影響
人工智能技術(shù)的重要性在于它可以讓機器像人類一樣思考、理解、學習和表現(xiàn)，從而更好地理解和解決問題。它已經(jīng)被廣泛應用于醫(yī)學、金融、交通和軍事等領(lǐng)域。這些應用能夠大大提高生產(chǎn)力和效率，降低風險和成本，進而為社會創(chuàng)造更多的財富和就業(yè)機會。
三、人工智能的發(fā)展也伴隨著一些挑戰(zhàn)
隨著人工智能技術(shù)發(fā)展的步伐加快，人們也逐漸意識到了一些問題。例如，與人類的思維不同，機器在執(zhí)行任務時不會考慮道德的因素，這可能會導致一些樣本偏差和數(shù)據(jù)失真。而且，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，個人隱私和人類智能的安全問題也越來越受到關(guān)注。
四、我們需要加強人工智能相關(guān)法規(guī)的制定
面對人工智能帶來的這些挑戰(zhàn)和問題，我們需要加強人工智能相關(guān)法規(guī)的制定和落實。在這個過程中，我們應該注重更多的人性化考慮，同時保護個人隱私和社會安全。
五、人工智能技術(shù)給人類帶來的機遇
人工智能的極速發(fā)展帶來了很多機遇和動力。我們應該不斷地開拓和創(chuàng)新，讓人工智能更好地服務于人類，讓科技變得更加人性化。無論在哪個領(lǐng)域，我們都需要擁抱和引領(lǐng)這場技術(shù)變革，從而為人民謀利益、為社會創(chuàng)造價值。
總的來說，人工智能技術(shù)已經(jīng)成為當今世界最熱門的話題之一。我們需要更多地關(guān)注它的發(fā)展和應用，同時也要認識到這個技術(shù)的挑戰(zhàn)和問題，采取相應的措施加以緩解。通過這種方式，我們才能真正把人工智能技術(shù)發(fā)展成為一種有益于人類發(fā)展的機遇。
人工智能心得體會篇二
第一段：引言（200字）
人工智能（Artificial Intelligence）是一種前沿的科技，不僅在科學研究、醫(yī)療服務、金融行業(yè)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，也在勞動力市場引發(fā)了巨大的變革。作為一名參與人工智能勞動的人，我深刻體會到其帶來的便利和挑戰(zhàn)。在過去的這段時間里，我通過親身經(jīng)歷和學習，逐漸認識到人工智能對勞動的影響，對于自身的職業(yè)規(guī)劃與發(fā)展也有著新的思考。
第二段：人工智能的勞動利益（250字）
人工智能的廣泛應用為勞動力市場帶來了許多利益。首先，人工智能能夠自動化和智能化執(zhí)行繁重、危險或重復性工作，提高了勞動效率，為人們騰出更多時間從事更有意義的工作。其次，人工智能通過大數(shù)據(jù)分析和預測能力，提供了更準確的市場前景和消費趨勢，幫助企業(yè)做出更明智的決策，降低經(jīng)營風險。此外，人工智能還催生了一系列新的就業(yè)機會，比如機器學習工程師、數(shù)據(jù)分析師等。這些優(yōu)勢使得人工智能勞動成為現(xiàn)代社會提高生產(chǎn)力和經(jīng)濟發(fā)展的重要力量。
第三段：人工智能的勞動挑戰(zhàn)（300字）
然而，人工智能的快速發(fā)展也帶來了一些勞動挑戰(zhàn)。首先是技能更新的問題。隨著人工智能技術(shù)的加速發(fā)展，部分傳統(tǒng)崗位會面臨被取代的風險，人們需要不斷學習新的技能來適應新興行業(yè)的需求。其次，人工智能在一些職位上的使用可能導致低技能崗位的就業(yè)機會減少，這意味著可能會出現(xiàn)一些社會問題。此外，人工智能在取代一些工作的同時也會帶來新的勞動強度，對勞動者的身體和心理健康提出更高的要求。在面對這些挑戰(zhàn)時，我們需要高度重視勞動者的培訓和福利保障，以確保人工智能勞動的可持續(xù)性。
第四段：人工智能與人類的合作（250字）
盡管人工智能在某些領(lǐng)域已經(jīng)展示出較高的智能和效率，但它并不能完全取代人類。人類具有獨特的思考能力、創(chuàng)造力和社交能力，這些無法被人工智能所替代。對于許多工作而言，人工智能只是人類的一個有力工具。因此，人們應該積極與人工智能合作，從而使兩者相互補充、共同進步。我們需要發(fā)揮人類自身的優(yōu)勢，將其與人工智能的高效、智能特點結(jié)合起來，創(chuàng)造出更加智能化和高質(zhì)量的工作。
第五段：個人體會和展望（200字）
作為參與人工智能勞動的一份子，我深刻體會到它的利益和挑戰(zhàn)。我認為，未來人工智能將繼續(xù)在勞動力市場發(fā)揮重要作用。對于我們個人而言，積極學習和適應新的技術(shù)和技能是必不可少的。同時，我們也需要關(guān)注人工智能對勞動崗位和社會帶來的影響，積極發(fā)聲，爭取更好的勞動保障和福利制度。只有這樣，人工智能才能成為我們發(fā)展和進步的助力，造福整個社會。
人工智能心得體會篇三
人工智能是一項前沿技術(shù)，具有極高的社會和經(jīng)濟價值。為了更好地掌握這項技術(shù)，不少人選擇學習人工智能相關(guān)知識。下面是我在學習人工智能過程中的一些體會和經(jīng)驗。
第一段：做好預備知識，在學習前做好充足的準備
人工智能不是純粹的程序設計，需要我們了解關(guān)于數(shù)學、概率論、線性代數(shù)等相關(guān)知識。在學習人工智能前，我努力加強了自己的基礎，尤其是數(shù)學和計算機知識。這樣就使我能夠很好地掌握人工智能的核心原理和算法。
第二段：選擇好學習的途徑和方式
在學習人工智能的過程中，我們可以選擇各種途徑來學習，包括課程、書籍、視頻教程、在線課程等。我自己選擇了先參加一些公開課，在了解清楚課程布置和難度要求后，再進行課外補充，這樣的學習方式效果比較好。
第三段：融入實戰(zhàn)，提高實際操作能力
在掌握了基本理論后，還需要在實踐中鞏固和提高自己的操作能力。在學校里，我們有實驗室和課程項目，這些都是很好的平臺來鍛煉自己的實踐能力。除此之外，我還主動參加了一些競賽和項目，這使我可以更好地應用人工智能技術(shù)并拓展自己的視野。
第四段：增加交流互動，從其他人經(jīng)驗中學習
學習人工智能的過程中，很少能一個人完成所有的學習任務和解決問題，需要與其他人多交流，從別人的經(jīng)驗中學習和獲得啟示。我加入了一些人工智能知識交流群，同時也參加了一些學術(shù)圈的會議和交流活動，在這樣的場合下，我認識了一些同行業(yè)的人，收獲了不少寶貴的經(jīng)驗和啟示。
第五段：不斷更新知識，關(guān)注最新動態(tài)
人工智能技術(shù)是一個始終在發(fā)展的領(lǐng)域，在學習過程中需要時刻關(guān)注最新動態(tài)和趨勢。我經(jīng)常閱讀相關(guān)的新聞和知識點，尤其是一些學術(shù)性的論文和報告，這使我可以更好地了解人工智能技術(shù)的最新發(fā)展動態(tài)，并能隨時調(diào)整自己的學習內(nèi)容和方向。
綜上所述，學習人工智能需要全面的知識儲備，尋求更好的途徑和方式來學習，融入實戰(zhàn)來提高操作能力，多與其他人互動交流獲取經(jīng)驗，關(guān)注技術(shù)的最新發(fā)展趨勢。只要做好以上幾個方面的工作，我們就可以更好地掌握人工智能這項技術(shù)。
人工智能心得體會篇四
通過這學期的學習，我對人工智能有了一定的感性認識，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關(guān)于人工智能一個大家比較容易接受的定義是這樣的：人工智能是人造的智能,是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。
人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個階段：
第一階段：50年代人工智能的興起和冷落
人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本19**年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡飛速發(fā)展。
19**年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮
由于網(wǎng)絡技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與應用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領(lǐng)域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想
在當前社會中的呢?
人類正向信息化的時代邁進，信息化是當前時代的主旋律。信息抽象結(jié)晶為知識，知識構(gòu)成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢。人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結(jié)合到科學技術(shù)的各門學科和社會的各個領(lǐng)域中，她的概念，方法和技術(shù)正在各行各業(yè)廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業(yè)和醫(yī)學等領(lǐng)域中人工智能的應用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進性。
智能是一個寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對于什么是人類智能(或者說智力)，科學界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準確的說明人工智能的確切內(nèi)涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當前信息化社會的迫切要求，同時研究人工智能也對探索人類自身智能的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智能技術(shù)的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現(xiàn)有的計算機技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合，并有一定的理論實踐依據(jù)，計算機將擁有一個新的發(fā)展方向。
個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創(chuàng)造出具有智能的機器，另一方面是要弄清人類智能的本質(zhì)，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學的范疇。通過研究和開發(fā)人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計算機更好的造福人類。
人工智能研究的近期目標;是使現(xiàn)有的計算機不僅能做一般的數(shù)值計算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運用知識處理問題，能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標，根據(jù)現(xiàn)行的計算機的特點研究實現(xiàn)智能的有關(guān)理論、技術(shù)和方法，建立相應的智能系統(tǒng)。例如目前研究開發(fā)的專家系統(tǒng)，機器翻譯系統(tǒng)、模式識別系統(tǒng)、機器學習系統(tǒng)、機器人等。隨著社會的發(fā)展，技術(shù)的進步，人工智能的發(fā)展是任何人都無法想象的。通過對人工智能的學習，以及與所聽所見所聞的結(jié)合，我大膽的對未來人工智能的發(fā)展做出了以下拙劣的猜想：
1、在某些城市，立法機關(guān)將主要采用人工智能專家系統(tǒng)來制定新的法律。
2、人們可以用語言來操縱和控制智能化計算機、互聯(lián)網(wǎng)、收音機、電視機和移動電話，遠程醫(yī)療和遠程保健等遠程服務變得更為完善。
3、智能化計算機和互聯(lián)網(wǎng)在教育中扮演了重要角色，遠程教育十分普及。
4、隨著信息技術(shù)、生物技術(shù)和納米技術(shù)的發(fā)展，人工智能科學逐漸完善。
5、許多植入了芯片的人體組成了人體通信網(wǎng)絡(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，將微型超級計算機植入人腦，人們就可通過植入的芯片直接進行通信。
6、抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災難。
7、隨著人工智能的加速發(fā)展，新制定的法律不僅可以用來更好地保護人類健康，而且能大幅度提高全社會的文明水準。比如，法律可以保護人們免受電磁煙霧的侵害，可以規(guī)范家用機器人的使用，可以更加有效地保護數(shù)據(jù)，可以禁止計算機合成技術(shù)在一些文化和藝術(shù)方面的應用(比如禁止合成電視名人)，可以禁止編寫具有自我保護意識的計算機程序。
1、智能化計算機和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復，也能自行進行科學研究，還能自己生產(chǎn)產(chǎn)品。
2、一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。
3、用可植入芯片實現(xiàn)人類、計算機和鯨目動物之間的直接通信，在以后的發(fā)展中甚至不用植入芯片也可實現(xiàn)此項功能。
4、制定“機器人法”等新的法律來約束機器人的行為，使人們不受機器人的侵害。
5、高水準的智能化技術(shù)可以使火星表面環(huán)境適合人類居住和發(fā)展。
1、信息化的世界進一步發(fā)展成全息模式的世界。
2、人工智能系統(tǒng)可從環(huán)境中采集全息信息，身處某地的人們可以更容易地了解和知曉其他地方的情況。
3、人們對一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會有更清楚的認識和更完善的解釋，并將這些全新的知識應用在醫(yī)療、保健和安全等領(lǐng)域。
4、人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現(xiàn)有關(guān)法律來規(guī)范這些行為。人工智能一但擁有長足的進步，必將帶動其他計算機技術(shù)的發(fā)展。網(wǎng)絡化將虛擬的世界變得無限大，屆時，足不出戶將成為一種習慣。人工智能必將帶動人類的發(fā)展，起到?jīng)Q定性作用。
雖然不知道其中有多少在未來會得到實現(xiàn)，但也算是我通過對人工智能的學習所收獲的總結(jié)。人工智能的繁榮景象和光明前景已展示出其誘人的魅力，讓我們一起期待未來的世界吧，一個全新的人工智能世界。
人工智能總結(jié)與感悟
人工智能的簡短心得
人工智能心得體會篇五
人工智能芯片是近年來在科技領(lǐng)域嶄露頭角的一項重要技術(shù)。它以模擬人類的智能思維能力為目標，通過高度優(yōu)化的硬件架構(gòu)和算法設計，實現(xiàn)具備感知、理解、推理和決策能力的智能化系統(tǒng)。人工智能芯片的發(fā)展得益于高性能計算技術(shù)、深度學習算法的突破和大數(shù)據(jù)的廣泛應用。它在圖像識別、語音識別、自動駕駛等領(lǐng)域的廣泛應用，為我們的日常生活帶來了很多便利和創(chuàng)新。
第二段：人工智能芯片的關(guān)鍵技術(shù)和應用
人工智能芯片的關(guān)鍵技術(shù)包括神經(jīng)網(wǎng)絡計算、并行計算、模型壓縮等。神經(jīng)網(wǎng)絡計算是人工智能芯片中最核心的技術(shù)之一，它通過模擬大腦神經(jīng)元之間的連接關(guān)系和信號傳遞過程，實現(xiàn)了人工智能系統(tǒng)的智能化。并行計算是為了滿足人工智能計算的高性能需求，通過同時執(zhí)行多個計算任務，提高了計算速度和效率。模型壓縮則是通過減少參數(shù)量、減小模型規(guī)模等方式，提高了人工智能計算的效果。
人工智能芯片在多個領(lǐng)域具有廣泛的應用。在圖像識別方面，人工智能芯片可以識別出圖像中的物體、場景等信息，并做出相應的反應。這在醫(yī)療、安防、無人駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應用前景。在語音識別方面，人工智能芯片可以實現(xiàn)自然語言的識別和理解，進而實現(xiàn)人機交互的智能化。在智能家居、智能客服等領(lǐng)域中得到了廣泛應用。此外，人工智能芯片還可以支持機器人的智能化發(fā)展，實現(xiàn)人機協(xié)同。
第三段：人工智能芯片的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)
人工智能芯片相對于傳統(tǒng)的通用性計算芯片，具有更高的計算效率和能耗比。它能夠更加高效地完成大規(guī)模的人工智能計算任務，滿足現(xiàn)代社會對大數(shù)據(jù)和高速計算的需求。然而，人工智能芯片也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，人工智能芯片的設計和制造對芯片工藝、算法等方面的要求很高，技術(shù)門檻較高。其次，人工智能芯片的應用領(lǐng)域多樣化，需求復雜多變，對芯片設計和性能有著更高要求。另外，人工智能芯片在數(shù)據(jù)隱私和安全性方面也需要加強。
第四段：個人對人工智能芯片的感受和體會
作為一個科技愛好者，我對人工智能芯片深感興趣。通過學習和了解，我認識到人工智能芯片在智能化技術(shù)發(fā)展中的重要作用。它不僅為各個行業(yè)帶來了創(chuàng)新和進步，也給我們的生活帶來了很多便利和樂趣。當我看到人工智能芯片在醫(yī)療領(lǐng)域可以用于輔助診斷、治療等，為病患提供更準確和高效的醫(yī)療服務時，我深深體會到科技進步對人類社會的改變和促進。
第五段：對未來人工智能芯片的期待
人工智能芯片是一個充滿無限可能的領(lǐng)域。我相信隨著技術(shù)的不斷突破和應用場景的不斷擴展，人工智能芯片將會在更多的領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。我期待人工智能芯片能夠更好地服務于人類社會，在教育、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域推動社會進步和發(fā)展。同時，我也希望在人工智能芯片的發(fā)展過程中，加強對數(shù)據(jù)隱私和安全性的研究，保障用戶的合法權(quán)益。只有在技術(shù)創(chuàng)新和社會責任并重的前提下，人工智能芯片才能真正成為推動社會進步的力量。
總結(jié)：
人工智能芯片作為一項重要的技術(shù)和應用，引領(lǐng)了智能化技術(shù)的發(fā)展。它在圖像識別、語音識別、機器人智能等方面有著廣泛的應用，為人類社會帶來了很多創(chuàng)新和便利。然而，人工智能芯片的發(fā)展也面臨著一些挑戰(zhàn)，需要我們不斷探索和創(chuàng)新。作為科技愛好者，我們應該關(guān)注人工智能芯片的發(fā)展動態(tài)，為其應用和研究做出自己的貢獻。通過共同努力，我相信人工智能芯片將會成為推動社會進步的力量。
人工智能心得體會篇六
2016年10月，全球最大代工廠富士康“機器換人”計劃加速，每年有上萬機器人投入使用，其江蘇昆山市的工廠已裁減6萬員工。正在舉行的全國兩會上，一些代表委員對有著近3億人的農(nóng)民工群體未來的走向，不無擔憂。他們提醒說，“機器換人”，可能會導致農(nóng)民工未來的就業(yè)壓力不斷加大。(2017/3/10《工人日報》)
人類進入信息化時代，隨之而來的將是智能化時代，或者稱著機器人時代。目前“機器換人”計劃加速，大量的機器人投入使用，讓人們從臟、熱、累、有毒有害、機械重復的工作中解放出來，將使生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量大大提高，同時能大幅降低生產(chǎn)成本，帶來社會的進步。中國制造正在向中高端邁進，只有接納機器人，才能提高企業(yè)和產(chǎn)品的國際競爭力。機器人時代不論你喜歡不喜歡都將如期而至。
“機器換人”來了，預示著一場工業(yè)革命已經(jīng)來臨，生產(chǎn)方式、企業(yè)管理和用工制度等都將發(fā)生一系列的變化，一些企業(yè)因為引入機器人而不得不大量裁員，一部分工人特別是農(nóng)民工因此失去工作的機會，一些年齡大的農(nóng)民工要想再就業(yè)就比較困難，一旦失去工作機會也將丟掉手中的飯碗。
“機器換人”來了，喜憂參半。要有憂患意識，要有危機感，緊迫感，早做安排，提前做好準備。在今年的兩會上，全國人大財政經(jīng)濟委員會副主任委員辜勝阻給出細致的建議，要在普惠性前提下，為農(nóng)民工提供一個有彈性、多層次、多選擇、多模式的持續(xù)進修機制。即政府和企業(yè)要為農(nóng)民工提供進修培訓的機會，掌握一定的職業(yè)技能，以應對新的就業(yè)市場。
全國人大代表曹晶認為，應當從職業(yè)學校到企業(yè)打造出一條終身學習提升的通道，或出臺技能津貼指導意見，督促人社部門和企業(yè)共同落實。同時，通過立法確定企業(yè)必須承擔職業(yè)教育的義務。教育和培訓不可能是一步到位，“授人以魚不如授人以漁?！币越K身學習適應萬變的社會和就業(yè)市場。
機器人來了，政府和企業(yè)要加大職工培訓的力度，職工自身也必須自我加壓，積極參與學習和培訓，學到一技之長，學到再就業(yè)的本領(lǐng)，不會因為企業(yè)裁員而失去工作的機會。機器人來了，用工總量或會減少，政府和企業(yè)還應拓寬就業(yè)渠道，增加就業(yè)崗位保就業(yè)，同時完善失業(yè)保險制度。個人也應積極主動創(chuàng)造勞動機會。就業(yè)是最大的民生，失去就業(yè)機會也將無法保證生活質(zhì)量。機器人來了，不可以坐等，要積極應對。
人工智能心得體會篇七
人工智能，簡稱ai。它是一門研究和開發(fā)用于模擬、擴展和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應用系統(tǒng)的新技術(shù)科學。以下是為大家整理的關(guān)于,歡迎品鑒！
人工智能主要研究用人工方法模擬和擴展人的智能，最終實現(xiàn)機器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關(guān)。邏輯學始終是人工智能研究中的基礎科學問題，它為人工智能研究提供了根本觀點與方法。
1人工智能學科的誕生
12世紀末13世紀初，西班牙羅門·盧樂提出制造可解決各種問題的通用邏輯機。17世紀，英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后，德國萊布尼茲做出了四則運算的手搖計算器，并提出了“通用符號”和“推理計算”的思想。19世紀，英國布爾創(chuàng)立了布爾代數(shù)，奠定了現(xiàn)代形式邏輯研究的基礎。德國弗雷格完善了命題邏輯，創(chuàng)建了一階謂詞演算系統(tǒng)。20世紀，哥德爾對一階謂詞完全性定理與n形式系統(tǒng)的不完全性定理進行了證明。在此基礎上，克林對一般遞歸函數(shù)理論作了深入的研究，建立了演算理論。英國圖靈建立了描述算法的機械性思維過程，提出了理想計算機模型(即圖靈機)，創(chuàng)立了自動機理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲程序的思想和建立通用電子數(shù)字計算機的馮·諾依曼型體系結(jié)構(gòu)，以及1946年美國的莫克利和?？颂爻晒ρ兄剖澜缟系谝慌_通用電子數(shù)學計算機eniac做出了開拓性的貢獻。
以上經(jīng)典數(shù)理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學科的誕生奠定了堅實的邏輯基礎。
現(xiàn)代邏輯發(fā)展動力主要來自于數(shù)學中的公理化運動。20世紀邏輯研究嚴重數(shù)學化，發(fā)展出來的邏輯被恰當?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學特別是數(shù)學、哲學、語言學和計算機科學產(chǎn)生了非常重要的影響。
2邏輯學的發(fā)展
2.1邏輯學的大體分類
邏輯學是一門研究思維形式及思維規(guī)律的科學。從17世紀德國數(shù)學家、哲學家萊布尼茲(z)提出數(shù)理邏輯以來，隨著人工智能的一步步發(fā)展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產(chǎn)生。邏輯學大體上可分為經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯和現(xiàn)代邏輯。經(jīng)典邏輯與模態(tài)邏輯都是二值邏輯。多值邏輯，是具有多個命題真值的邏輯，是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。
2.2泛邏輯的基本原理
當今人工智能深入發(fā)展遇到的一個重大難題就是專家經(jīng)驗知識和常識的推理?，F(xiàn)代邏輯迫切需要有一個統(tǒng)一可靠的，關(guān)于不精確推理的邏輯學作為它們進一步研究信息不完全情況下推理的基礎理論，進而形成一種能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式的，靈活的，開放的，自適應的邏輯學，這便是柔性邏輯學。而泛邏輯學就是研究剛性邏輯學(也即數(shù)理邏輯)和柔性邏輯學共同規(guī)律的邏輯學。
泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規(guī)律，建立能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式，并能根據(jù)需要自由伸縮變化的柔性邏輯學，剛性邏輯學將作為一個最小的內(nèi)核存在其中，這就是提出泛邏輯的根本原因，也是泛邏輯的最終歷史使命。
3邏輯學在人工智能學科的研究方面的應用
邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具，邏輯學的研究成果不但為人工智能學科的誕生奠定了理論基礎，而且它們還作為重要的成分被應用于人工智能系統(tǒng)中。
3.1經(jīng)典邏輯的應用
人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統(tǒng)治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”數(shù)學定理證明程序(lt)。在此基礎之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問題求解程序(gps)，開拓了人工智能“問題求解”的一大領(lǐng)域。經(jīng)典數(shù)理邏輯只是數(shù)學化的形式邏輯，只能滿足人工智能的部分需要。
3.2非經(jīng)典邏輯的應用
(1)不確定性的推理研究
人工智能發(fā)展了用數(shù)值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統(tǒng)中每個語句或公式賦一個數(shù)值，用來表示語句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有：1976年杜達提出的主觀貝葉斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的發(fā)生率計算模型，以及假設推理、定性推理和證據(jù)空間理論等經(jīng)驗性模型。
歸納邏輯是關(guān)于或然性推理的邏輯。在人工智能中，可把歸納看成是從個別到一般的推理。借助這種歸納方法和運用類比的方法，計算機就可以通過新、老問題的相似性，從相應的知識庫中調(diào)用有關(guān)知識來處理新問題。
(2)不完全信息的推理研究
常識推理是一種非單調(diào)邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結(jié)論。非單調(diào)邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀80年代，賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的nml非單調(diào)邏輯推理系統(tǒng)、摩爾的自認知邏輯都是具有開創(chuàng)性的非單調(diào)邏輯系統(tǒng)。常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理，即容錯推理。
此外，多值邏輯和模糊邏輯也已經(jīng)被引入到人工智能中來處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統(tǒng)。模糊邏輯的研究始于20世紀20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關(guān)系合成原則，現(xiàn)有的絕大多數(shù)模糊推理方法都是關(guān)系合成規(guī)則的變形或擴充。
4人工智能——當代邏輯發(fā)展的動力
現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀末葉和20世紀早期，其發(fā)展動力主要來自于數(shù)學中的公理化運動。21世紀邏輯發(fā)展的主要動力來自哪里?筆者認為，計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理，而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗證據(jù)，在不充分信息的基礎上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為，由此達到實踐的成功。于是，邏輯學將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應用性。
5結(jié)語
人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展和邏輯學的發(fā)展密不可分。
一方面我們試圖找到一個包容一切邏輯的泛邏輯，使得形成一個完美統(tǒng)一的邏輯基礎;另一方面，我們還要不斷地爭論、更新、補充新的邏輯。如果二者能夠有機地結(jié)合，將推動人工智能進入一個新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的，目前許多專家和學者又在基于其他邏輯的基礎上研究概率推理，使得邏輯學盡可能滿足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來說，一個新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個比較長的時期，那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進行，各自發(fā)揮其優(yōu)點，為人工智能的發(fā)展做出貢獻。目前，許多制約人工智能發(fā)展的因素仍有待于解決，技術(shù)上的突破，還有賴于邏輯學研究上的突破。在對人工智能的研究中，我們只有重視邏輯學，努力學習與運用并不斷深入挖掘其基本內(nèi)容，拓寬其研究領(lǐng)域，才能更好地促進人工智能學科的發(fā)展。
這本書我斷斷續(xù)續(xù)看了大約兩三個星期，誰知微信讀書統(tǒng)計我總共才花了8個多小時。我對新科技發(fā)展一向反應遲緩，對計算機科學也知之甚少，只有對alphago和柯潔的大戰(zhàn)以及無人駕駛車的前景等還算感興趣，這本相當于人工智能科普的書正好適合我，難得的是還寫得頗有趣。李先生像個人工智能的布道者，娓娓道來人工智能的來龍去脈，宏觀地介紹人工智能在各個領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀和前景，大聲宣告人工智能時代即將來臨，并且敦促大家做好準備積極迎接它的到來，中間還穿插了人物的故事。
我對這本書中印象比較深的有如下幾點:
1.人工智能，分為弱人工智能強人工智能，和超人工智能。弱人工智能就是能在特定領(lǐng)域內(nèi)解決問題的人工智能，目前的大部分人工智能都屬于這一類，佼佼者比如說alphago，又比如我現(xiàn)在正在用的訊飛聽寫功能。第二類是強人工智能，這種也叫通用或完全人工智能，可勝任人類所有工作，目前還沒有這種人工智能。最后一種是超人工智能，也就是比人還要聰明的ai,這個目前只存在于科幻小說里，在可見的未來不太可能會實現(xiàn)。那這三類人工智能，第一類，對人是沒有威脅的，那第二類或者第三類，就難說了。
的出現(xiàn)將會帶來人類的另一次大的產(chǎn)業(yè)革命，并且它可能比之前的蒸汽機帶來的工業(yè)革命對人類社會和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響還要巨大。據(jù)說，在人工智能時代，重復性的、機械性的工作將被機器代替。但是他們并不會使人類失業(yè)，而是使人們的工作內(nèi)容形式發(fā)生大的改變。并且據(jù)說人類會被機器解放出來，有更多的時間和自由去追求自己的興趣，發(fā)展自己的創(chuàng)造力等。
3.在這樣的背景下，未來的教育方式和目標也會發(fā)生巨大的改變。教師要學會與機器協(xié)作，教學方式側(cè)重于小組討論，內(nèi)容要側(cè)重于培養(yǎng)學生的創(chuàng)造力、情感交流能力、綜合分析能力、審美能力等等不能被機器所替代的東西。教單一一種知識技能——比如說語言——的教師，則很可能幾年后就會被機器所替代。
除去以上幾點，我還記得這本書里說到的人的故事。任何人類社會的發(fā)展都離不開個體的人，這本書里提到了很多形形色色的對ai發(fā)展有杰出貢獻的人。其中我印象最深刻的是圖靈，他的才華有多出色，他的命運就有多悲慘。他的結(jié)局讓我不由想起一句話:悲劇就是把美好的東西毀滅給你看。
通過這學期的學習，我對人工智能有了一定的感性認識，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關(guān)于人工智能一個大家比較容易接受的定義是這樣的：人工智能是人造的智能,是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。
人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個階段：
第一階段：50年代人工智能的興起和冷落
人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本19xx年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡飛速發(fā)展。
19xx年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮
由于網(wǎng)絡技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與應用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領(lǐng)域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想
在當前社會中的呢?
人類正向信息化的時代邁進，信息化是當前時代的主旋律。信息抽象結(jié)晶為知識，知識構(gòu)成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢。人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結(jié)合到科學技術(shù)的各門學科和社會的各個領(lǐng)域中，她的概念，方法和技術(shù)正在各行各業(yè)廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業(yè)和醫(yī)學等領(lǐng)域中人工智能的應用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進性。
智能是一個寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對于什么是人類智能(或者說智力)，科學界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準確的說明人工智能的確切內(nèi)涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當前信息化社會的迫切要求，同時研究人工智能也對探索人類自身智能的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智能技術(shù)的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現(xiàn)有的計算機技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合，并有一定的理論實踐依據(jù)，計算機將擁有一個新的發(fā)展方向。
個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創(chuàng)造出具有智能的機器，另一方面是要弄清人類智能的本質(zhì)，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學的范疇。通過研究和開發(fā)人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計算機更好的造福人類。
人工智能研究的近期目標;是使現(xiàn)有的計算機不僅能做一般的數(shù)值計算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運用知識處理問題，能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標，根據(jù)現(xiàn)行的計算機的特點研究實現(xiàn)智能的有關(guān)理論、技術(shù)和方法，建立相應的智能系統(tǒng)。例如目前研究開發(fā)的專家系統(tǒng)，機器翻譯系統(tǒng)、模式識別系統(tǒng)、機器學習系統(tǒng)、機器人等。隨著社會的發(fā)展，技術(shù)的進步，人工智能的發(fā)展是任何人都無法想象的。通過對人工智能的學習，以及與所聽所見所聞的結(jié)合，我大膽的對未來人工智能的發(fā)展做出了以下拙劣的猜想：
1、在某些城市，立法機關(guān)將主要采用人工智能專家系統(tǒng)來制定新的法律。
2、人們可以用語言來操縱和控制智能化計算機、互聯(lián)網(wǎng)、收音機、電視機和移動電話，遠程醫(yī)療和遠程保健等遠程服務變得更為完善。
3、智能化計算機和互聯(lián)網(wǎng)在教育中扮演了重要角色，遠程教育十分普及。
4、隨著信息技術(shù)、生物技術(shù)和納米技術(shù)的發(fā)展，人工智能科學逐漸完善。
5、許多植入了芯片的人體組成了人體通信網(wǎng)絡(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，將微型超級計算機植入人腦，人們就可通過植入的芯片直接進行通信。
6、抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災難。
7、隨著人工智能的加速發(fā)展，新制定的法律不僅可以用來更好地保護人類健康，而且能大幅度提高全社會的文明水準。比如，法律可以保護人們免受電磁煙霧的侵害，可以規(guī)范家用機器人的使用，可以更加有效地保護數(shù)據(jù)，可以禁止計算機合成技術(shù)在一些文化和藝術(shù)方面的應用(比如禁止合成電視名人)，可以禁止編寫具有自我保護意識的計算機程序。
1、智能化計算機和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復，也能自行進行科學研究，還能自己生產(chǎn)產(chǎn)品。
2、一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。
3、用可植入芯片實現(xiàn)人類、計算機和鯨目動物之間的直接通信，在以后的發(fā)展中甚至不用植入芯片也可實現(xiàn)此項功能。
4、制定“機器人法”等新的法律來約束機器人的行為，使人們不受機器人的侵害。
5、高水準的智能化技術(shù)可以使火星表面環(huán)境適合人類居住和發(fā)展。
1、信息化的世界進一步發(fā)展成全息模式的世界。
2、人工智能系統(tǒng)可從環(huán)境中采集全息信息，身處某地的人們可以更容易地了解和知曉其他地方的情況。
3、人們對一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會有更清楚的認識和更完善的解釋，并將這些全新的知識應用在醫(yī)療、保健和安全等領(lǐng)域。
4、人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現(xiàn)有關(guān)法律來規(guī)范這些行為。人工智能一但擁有長足的進步，必將帶動其他計算機技術(shù)的發(fā)展。網(wǎng)絡化將虛擬的世界變得無限大，屆時，足不出戶將成為一種習慣。人工智能必將帶動人類的發(fā)展，起到?jīng)Q定性作用。
雖然不知道其中有多少在未來會得到實現(xiàn)，但也算是我通過對人工智能的學習所收獲的總結(jié)。人工智能的繁榮景象和光明前景已展示出其誘人的魅力，讓我們一起期待未來的世界吧，一個全新的人工智能世界。
電影《人工智能》，一個未來版的皮諾曹式故事。david—一個有思想、有感情的小機器人，他被一對人類父母—henry和monica所收養(yǎng)。突然有一天，henry和monica的親生兒子martin從昏迷中醒來。而monica對于親生兒子和機器人養(yǎng)子中作出了選取。
david被人類父母拋棄后，一向認為是自己被拋棄的原因是自己不是一個有血肉的人，他渴望著自己能由一個機器人變成一個真真正正的人。抱著對這個愿望的執(zhí)著，david展開了漫長的歷程。
在描述david經(jīng)歷的故事中，我們能夠看到幾個不一樣的機器人主角。
每種機器人都代表自己的作用，但卻無法被人類接納到生命當中存在。與david一同被困機器屠宰場的破舊機器人，當中有仆人、工人、看門人的打扮，能夠看出以前作用于生活和生產(chǎn)。那些破舊機器人中都以前出色過，但當有更新更先進的型號推出時，它們即被毫無疑問地丟棄，最終被人類徹底銷毀。
joe，機器情人，為人類的生理需求服務，懂得分析人類心理變化。teddy，玩具熊機器人，只會作為寵物主角的邏輯思考。joe和teddy能夠被人類作為一種寄托，joe甚至能讀懂人類的情緒，但始終不被人類所在乎，最終也只能說出“我以前存在”。
david，新研發(fā)的高仿真機器人，能脫離數(shù)據(jù)計算而用感情思考，懂得愛別人，被人類收養(yǎng)。在martin蘇醒前，henry和monica一向嘗試去接納這個機器人兒子，直至martin康復回來發(fā)生了一些事情。monica卻放下了接納機器人做兒子，正因機器人的外表甚至內(nèi)在無論多么像人類，本質(zhì)卻是機器人。
david的創(chuàng)造者對于創(chuàng)造david的想法是，嘗試去做一個會去愛的機器人，而成功之后就是與david同類機器人量產(chǎn)化的開始。由電影的開端時，我們已經(jīng)看出故事里的社會背景不存在屬于機器人存在的空間。每種機器人的出現(xiàn)也是為了人類的需要，只能作為工具的本質(zhì)。即使造出所謂的“愛”，也無法和人類的愛產(chǎn)生共鳴。
更具諷刺的是，david最終只能讓電影里代表高級生命體的外星人幫忙他達成被愛的愿望。而這個時候，地球上的人類已經(jīng)滅絕了。透過電影這樣比較隱晦的描述，我們感受到的是，人類到了滅絕仍無法接納機器人到自己的愛當中。
在大多數(shù)數(shù)學科中存在著幾個不同的研究領(lǐng)域，每個領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設計、智能檢索、智能調(diào)度、機器學習、專家系統(tǒng)、機器人學、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設計語言等。
在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機器人和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數(shù)學基礎，哲學和生物學基礎，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。因為人工智能的研究領(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個領(lǐng)域有人進行的智力活動，哪個領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。
近年來，人工智能的研究和應用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計算智能與進化計算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。
1、分布式人工智能與艾真體
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標準，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協(xié)作中實現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結(jié)點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識、技術(shù)和動作的協(xié)調(diào)。這兩個研究領(lǐng)域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。
mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，更適合開放和動
態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機科學和控制科學與工程的研究熱點。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學習和應用等。mas已在自動駕駛、機器人導航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應用。
2、計算智能與進化計算
計算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對進化計算加以說明。
進化計算（evolutionarycomputation）是指一類以達爾文進化論為依據(jù)來設計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法（geneticalgorithms）、進化策略（evolutionarystrategies）和進化規(guī)劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關(guān)注學科的交叉和廣泛的應用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于許多復雜系統(tǒng)的自適應控制和復雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經(jīng)網(wǎng)絡、基于艾真體的仿真、元胞自動機等。
達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優(yōu)勝劣汰。
直到幾年前，遺傳算法、進化規(guī)劃、進化策略三個領(lǐng)域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算，而把相應的算法稱為進化算法。
3、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學習，或者與神經(jīng)計算結(jié)合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎上實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學、粗糙集、模糊數(shù)學、機器學習和專家系統(tǒng)等多種學習手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應用前景的研究課題。
從數(shù)據(jù)庫獲取知識，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。
機器知識發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進展。這些進展往往與專家系統(tǒng)的知識獲取研究有關(guān)。到20世紀80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列。現(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。
比較成功的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報告的
coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓（langton）于1987年提出的，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復制、自修復等特征以及形成這些特征的混沌動力學、進化和環(huán)境適應。
人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎有關(guān)。生物學從問題的頂層開始，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動力學特性。
人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應機理通過計算機進行仿真，對相關(guān)非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。
人工生命學科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進化動力學、人工生命的計算理論、進化與學習綜合系統(tǒng)以及人工生命的應用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網(wǎng)絡、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。
（1）了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。
（2）較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網(wǎng)絡法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。
（3）掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
（4）掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。
（5）概括性地了解了人工智能的主要應用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機器學習、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能控制等。
（6）基本了解人工智能程序設計的語言和工具。
對現(xiàn)代社會的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設計、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號，手寫短信的智能手機越來越人性化。
人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努.里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機器？會不會有一天機器的智能將超過人的智能？問題的答案也許千差萬別，我個人認為上述擔心不太可能成為現(xiàn)實，因為我們理解人工智能并不是讓它取代人類智能，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務。
當前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡，遺傳算法，進化程序設計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
（1）能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識被應用。
（2）多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》系列、《人工智能》等，從而增加同學對這門課程學習的興趣。
（3）條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學們自己制作一些簡單的作品，增強同學對人工智能的興趣，加強同學之間的學習。
（4）課堂上多講解一些人工智能在各個領(lǐng)域方面的應用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，在講解時最好多舉例，再結(jié)合原理進行講解，更助于同學們對人工智能的理解。
在大多數(shù)數(shù)學科中存在著幾個不同的研究領(lǐng)域，每個領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設計、智能檢索、智能調(diào)度、機器學習、專家系統(tǒng)、機器人學、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設計語言等。
在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機系統(tǒng);例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機器人和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數(shù)學基礎，哲學和生物學基礎，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。因為人工智能的研究領(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個領(lǐng)域有人進行的智力活動，哪個領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。
近年來，人工智能的研究和應用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體(agent)、計算智能與進化計算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。
1、分布式人工智能與艾真體
分布式人工智能(distributedai，dai)是分布式計算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標準，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協(xié)作中實現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)(multiagentsystem，mas)兩領(lǐng)域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結(jié)點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識、技術(shù)和動作的協(xié)調(diào)。這兩個研究領(lǐng)域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。
mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，更適合開放和動
態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機科學和控制科學與工程的研究熱點。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學習和應用等。mas已在自動駕駛、機器人導航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應用。
2、計算智能與進化計算
計算智能(putingintelligence)涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對進化計算加以說明。
進化計算(evolutionaryputation)是指一類以達爾文進化論為依據(jù)來設計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法(geneticalgorithms)、進化策略(evolutionarystrategies)和進化規(guī)劃(evolutionaryprogramming)。它們遵循相同的指導思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關(guān)注學科的交叉和廣泛的應用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于許多復雜系統(tǒng)的自適應控制和復雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經(jīng)網(wǎng)絡、基于艾真體的仿真、元胞自動機等。
達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優(yōu)勝劣汰。
直到幾年前，遺傳算法、進化規(guī)劃、進化策略三個領(lǐng)域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算，而把相應的算法稱為進化算法。
3、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學習，或者與神經(jīng)計算結(jié)合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎上實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學、粗糙集、模糊數(shù)學、機器學習和專家系統(tǒng)等多種學習手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應用前景的研究課題。
從數(shù)據(jù)庫獲取知識，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。
機器知識發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進展。這些進展往往與專家系統(tǒng)的知識獲取研究有關(guān)。到20世紀80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列?，F(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。
比較成功的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報告的
coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命
人工生命(artificiallife，alife)的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓(langton)于1987年提出的，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復制、自修復等特征以及形成這些特征的混沌動力學、進化和環(huán)境適應。
人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的實質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎有關(guān)。生物學從問題的頂層開始，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動力學特性。
人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應機理通過計算機進行仿真，對相關(guān)非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。
人工生命學科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進化動力學、人工生命的計算理論、進化與學習綜合系統(tǒng)以及人工生命的應用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網(wǎng)絡、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。
(1)了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。
(2)較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網(wǎng)絡法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。
(3)掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
(4)掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要應用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機器學習、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能控制等。
(6)基本了解人工智能程序設計的語言和工具。
對現(xiàn)代社會的影響有多大?工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設計、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策;應用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號，手寫短信的智能手機越來越人性化。
人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努.里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應該如何看待人工智能?如何看待具有智能的機器?會不會有一天機器的智能將超過人的智能?問題的答案也許千差萬別，我個人認為上述擔心不太可能成為現(xiàn)實，因為我們理解人工智能并不是讓它取代人類智能，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務。
當前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡，遺傳算法，進化程序設計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
(1)能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成
果中人工智能那些知識被應用。
(2)多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》
系列、《人工智能》等，從而增加同學對這門課程學習的興趣。
(3)條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學們自己制作一些簡單的
作品，增強同學對人工智能的興趣，加強同學之間的學習。
(4)課堂上多講解一些人工智能在各個領(lǐng)域方面的應用，以及著重闡述一些
新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，在講解時最好多舉例，再結(jié)合原理進行講解，更助于同學們對人工智能的理解。
通過這學期的學習，我對人工智能有了一定的感性認識，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關(guān)于人工智能一個大家比較容易接受的定義是這樣的：人工智能是人造的智能,是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。
人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個階段：
第一階段：50年代人工智能的興起和冷落
人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡飛速發(fā)展。
1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮
由于網(wǎng)絡技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與應用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領(lǐng)域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想
在當前社會中的呢？
人類正向信息化的時代邁進，信息化是當前時代的主旋律。信息抽象結(jié)晶為知識，知識構(gòu)成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢。人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結(jié)合到科學技術(shù)的各門學科和社會的各個領(lǐng)域中，她的概念，方法和技術(shù)正在各行各業(yè)廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業(yè)和醫(yī)學等領(lǐng)域中人工智能的應用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進性。
智能是一個寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對于什么是人類智能（或者說智力），科學界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準確的說明人工智能的確切內(nèi)涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當前信息化社會的迫切要求，同時研究人工智能也對探索人類自身智能的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智能技術(shù)的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現(xiàn)有的計算機技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合，并有一定的理論實踐依據(jù)，計算機將擁有一個新的發(fā)展方向。
個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創(chuàng)造出具有智能的機器，另一方面是要弄清人類智能的本質(zhì)，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學的范疇。通過研究和開發(fā)人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計算機更好的造福人類。
人工智能是在經(jīng)濟發(fā)展迅速的時代大背景下產(chǎn)生的新技術(shù)。它研究了自然科學和社會科學，所涉及的知識面非常廣。人工智能技術(shù)自然離不開計算機技術(shù)的大力支持，大部分的人工智能技術(shù)都是以計算機編程為基礎實現(xiàn)的。人工智能其實也就是采取一定的計算機編程來做到模仿人的目的，其主要的模仿對象有信息的收集、人的判斷能力、數(shù)字圖像的識別和一些相對來說較為簡單的反應等，以這種人工智能技術(shù)來代替人類的智慧，就目前來說，主要的人工智能領(lǐng)域包括圖像語言識別、自然語言處理、機器人，以及一些較為簡單的專家系統(tǒng)等。在這些眾多的領(lǐng)域當中，我們可以用在電氣自動化控制當中的主要就是專家系統(tǒng)，專家系統(tǒng)應用在電氣自動化控制系統(tǒng)當中不僅僅進一步提高了其自動化水平還在其判斷的準確性和及時性上有了一定的改善，總之，對于電氣自動化控制系統(tǒng)的效率提升起到了至關(guān)重要的作用，這也在另一方面節(jié)約了人力資源，并且在一定程度上彌補了因為人員的失誤造成的一些不良影響，值得我們在今后的工作中大力推廣。
人工智能是一門新型的技術(shù)科學，縮寫為ai，它是計算機科學的一個重要分支，它的研究領(lǐng)域十分廣泛，包括機器人、語言識別、圖像識別。它的任務主要是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)和應用系統(tǒng)。它的一個重要目標就是能夠勝任一些復雜的工作。如今，人工智能研究迅速發(fā)展，具有很強的實用性和廣泛性，主要包括運動控制、工業(yè)過程控制、電力電子技術(shù)、檢測與自動化儀表、電子與計算機技術(shù)、信息處理、管理與決策等領(lǐng)域，且更新速度快。人工智能屬于自然科學和社會科學的交叉學科，涉及到哲學、數(shù)學、心理學、計算機科學等領(lǐng)域。它的研究范疇包括機器人學、智能搜索等，是對人的思維信息過程的模擬。
的問題。
人工智能在電氣自動化控制中的應用主要體現(xiàn)在四個方面：電氣設備設計、電氣控制、電力系統(tǒng)、故障診斷和數(shù)據(jù)的控制與優(yōu)化。
1、在電氣設備設計中的應用
電氣設備的設計并不是一個簡單隨機的過程，它涉及到很多的學科知識，比如電機、電路、電力電子技術(shù)、變壓器、電磁場等，并且隨著社會的進步，人們對于電氣設備設計的要求也正在提高，進行電氣設備設計的優(yōu)化勢在必行。原有的電氣設備設計主要依賴于經(jīng)驗豐富的設計師，但是就算是最出色的設計師在設計的過程中也會浪費掉大量的不必要的資源，而人工智能的介入就改變了這一現(xiàn)象，人工智能能夠簡單的計算人腦所不能夠計算的一些復雜公式，并且能夠進行自主演練，在準確性和及時性上也有了一定的保障，對于工作人員的工作經(jīng)驗也沒有了很嚴格的要求，只要熟悉操作人工智能系統(tǒng)就可以了。
2、在電氣控制中的應用
電氣控制的主要目的就在于要提高電氣運行的效率，進而提高生產(chǎn)效率，而要想達到這一目的主要的做法還是要提高電氣控制的自動化程度，人工智能應用在電氣控制當中就很好的提高了電氣控制的自動化，進而到達了提高效率的目的，并且節(jié)省了大量的人力物力。當前人工智能應用在電氣控制中的主要有三種：專家系統(tǒng)控制、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡控制，當然，最為常用的還是模糊控制，其原因主要在于模糊控制的操作較為簡單，并且和實際中的電氣控制結(jié)合較深。
3、在電力系統(tǒng)中的應用
補程序出現(xiàn)的不足。
4、在故障診斷中的應用
簡要的處理，三種診斷方法相互合作共同維護著電氣自動化控制系統(tǒng)的安全運行。
5、在數(shù)據(jù)的控制與優(yōu)化中的應用
在進行電氣自動化控制進程中，首先要做的就是數(shù)據(jù)的采集與處理，人工智能技術(shù)能夠
對所有的數(shù)據(jù)進行實時采集，并加以處理、儲存，以便不時之需。同樣，想了解一項工作的運行過程，就會運用到畫面的顯示功能，通過人工智能技術(shù)的運用，能夠真實地顯示所運行的設備狀態(tài)，可以將有關(guān)數(shù)據(jù)加以處理，形成具體的圖像，以便直觀了解;也可以通過
人工智能心得體會篇八
人工智能是當今世界的熱門話題，而在小學階段，學生初次接觸人工智能，卻也能帶來不少啟發(fā)和心得。通過學習人工智能的基礎知識，小學生們可以理解人工智能的概念和應用，培養(yǎng)創(chuàng)造力和解決問題的能力。在此，我想分享一些我在小學學習人工智能的心得體會。
首先，對于人工智能的認識是非常重要的。在小學里，我們學到了人工智能是一種模擬人類智能的能力的技術(shù)，它通過機器學習和模式識別等方法，讓計算機能夠像人一樣思考和決策。這一概念的理解給了我很大的信心，明白了人工智能不是一些遙不可及的高深科技，而是我們可以學習和掌握的。
其次，人工智能的應用廣泛而又實用。我們了解到，人工智能在各個領(lǐng)域都有應用，比如醫(yī)療、交通、教育等等。對于小學生來說，最直觀的就是在我們的日常生活中使用的語音助手和智能家居。這些應用讓我意識到了人工智能是如何改變我們的生活和工作的，也激發(fā)了我對于人工智能未來發(fā)展的探索和興趣。
再者，人工智能的學習可以培養(yǎng)我們的創(chuàng)造力和解決問題的能力。人工智能涉及到很多的編程和算法，通過學習人工智能的基礎知識，我們可以鍛煉我們的邏輯思維和問題解決能力。例如，在人工智能的編程實踐中，我們需要考慮如何設計一個算法讓計算機自動聚類或分類，這個過程需要我們運用創(chuàng)造力和解決問題的能力，培養(yǎng)了我們的思維能力。
此外，人工智能的學習還可以幫助我們更好地理解和應對信息時代的挑戰(zhàn)。在信息時代，我們面臨著大量的信息和媒體誘惑，有時難以分辨真?zhèn)?。通過學習人工智能，我們可以了解到人工智能如何進行數(shù)據(jù)分析和判斷，幫助我們更好地思考和判斷信息的可信度，避免被虛假信息誤導。
最后，學習人工智能也培養(yǎng)了我們團隊合作和溝通的能力。人工智能的學習往往需要合作來完成一個項目，我們需要和同學們一起討論和分工，共同解決問題。通過這個過程，我們學會了互相傾聽和尊重他人的意見，也提高了我們的團隊合作和溝通能力。
總之，小學人工智能的學習給了我很多的啟發(fā)和體會。通過學習人工智能的概念和應用，我認識到了人工智能的重要性和廣泛應用。同時，人工智能的學習也培養(yǎng)了我的創(chuàng)造力和問題解決能力，幫助我更好地理解和應對信息時代的挑戰(zhàn)。人工智能的學習不僅是技術(shù)的學習，更是思維方式和能力的培養(yǎng)，對于我們未來的發(fā)展非常有益。希望未來能有更多的小學生參與到人工智能的學習中來，共同探索和應用這個科技領(lǐng)域的無限可能。
人工智能心得體會篇九
人工智能（Artificial Intelligence, AI）作為一項前沿科技，已經(jīng)在各個領(lǐng)域取得了顯著的成就。在AI技術(shù)中，人工智能芯片起著至關(guān)重要的作用。作為AI技術(shù)的核心組成部分，人工智能芯片具備高效處理和學習能力，成為推動AI發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力。通過對人工智能芯片的研究和使用，我深切體會到了它的重要性和潛力。下面將就人工智能芯片心得體會進行探討。
首先，人工智能芯片具備高效處理能力，能夠更快速地處理海量數(shù)據(jù)和復雜計算任務。傳統(tǒng)的中央處理器（CPU）在面對大規(guī)模的計算需求時，往往速度較慢，容易出現(xiàn)瓶頸。而人工智能芯片采用了并行計算的方式，能夠同時處理多個任務，提高計算效率。在大數(shù)據(jù)應用、圖像和語音識別等領(lǐng)域，人工智能芯片的高效處理能力，為加速數(shù)據(jù)的分析和應用提供了堅實的支持。
其次，人工智能芯片具備強大的學習能力，能夠通過算法和訓練不斷優(yōu)化自身的性能。與傳統(tǒng)芯片相比，人工智能芯片采用了深度學習算法，通過大量實例的學習和訓練，能夠自主提取特征和識別模式。這種學習能力使得人工智能芯片在人臉識別、自然語言處理等任務中具備更高的準確性和魯棒性。通過不斷的學習，人工智能芯片能夠不斷優(yōu)化自身的性能，逐漸實現(xiàn)人類智能的超越。
除此之外，人工智能芯片在節(jié)能方面也具有顯著的優(yōu)勢。人工智能技術(shù)的發(fā)展造成了計算需求的快速增加，而傳統(tǒng)的計算設備消耗大量能源。在這種背景下，人工智能芯片的出現(xiàn)成為了一個重要的解決方案。人工智能芯片可以通過控制功耗和優(yōu)化計算流程，實現(xiàn)對能源的有效利用。相比之下，人工智能芯片在加快計算速度的同時，大幅降低了能源消耗，增加了設備的使用時間和效率。
然而，盡管人工智能芯片有著如此多的優(yōu)勢，但其在應用過程中仍然面臨一些挑戰(zhàn)。首先，人工智能芯片的研發(fā)和生產(chǎn)成本相對較高。由于該技術(shù)的前沿性，初期的投資和研究所需的資金較多，對于中小型企業(yè)而言存在較高的門檻。其次，人工智能芯片的研發(fā)和應用需要大量的數(shù)據(jù)和訓練樣本。在許多領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的獲取和處理是一項艱巨的任務，也是人工智能芯片應用的瓶頸之一。此外，人工智能芯片在應用過程中需要解決的安全和隱私問題也備受關(guān)注。
盡管存在挑戰(zhàn)，人工智能芯片仍然無可爭議地推動了人工智能技術(shù)的快速發(fā)展。從其高效處理和學習能力到良好的節(jié)能特性，人工智能芯片為各個領(lǐng)域的AI應用提供了堅實的支持。通過不斷優(yōu)化和創(chuàng)新，人工智能芯片的性能將進一步提升，將為AI技術(shù)的廣泛應用提供更大的空間。
總之，通過對人工智能芯片的研究和使用，我深刻認識到了它的重要性和潛力。人工智能芯片的高效處理和學習能力，以及良好的節(jié)能特性，使其在各個領(lǐng)域具備廣泛的應用前景。盡管面臨一些挑戰(zhàn)，但這些挑戰(zhàn)將推動人工智能芯片技術(shù)的不斷突破和創(chuàng)新。相信隨著時間的推移，人工智能芯片將繼續(xù)發(fā)揮其核心作用，推動人工智能技術(shù)的進一步發(fā)展，為人類社會帶來更多的便利和進步。
