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人工智能心得體會篇一
人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）作為一項前沿技術，近年來受到了廣泛關注和熱議。作為一名從業(yè)者，我對人工智能的發(fā)展有著深刻的體會。下面將從五個方面進行闡述，分別是人工智能的歷史演變、人工智能的應用領域、人工智能的挑戰(zhàn)與機遇、人工智能的倫理問題以及人工智能的未來前景。
首先，回顧人工智能的歷史演變，可以發(fā)現(xiàn)人工智能經歷了多個階段的發(fā)展。1956年，人工智能領域誕生了首個學術會議，標志著人工智能研究開始走上正式軌道。之后，人工智能進入了發(fā)展的黃金時期，出現(xiàn)了許多標志性的成果，如專家系統(tǒng)、神經網(wǎng)絡等。但是，在20世紀90年代，人工智能進入了一個低谷期，科學家們遇到了瓶頸。直到近年來，隨著計算能力的提升和大數(shù)據(jù)的普及，人工智能迎來了爆發(fā)式的發(fā)展。
其次，人工智能的應用領域越來越廣泛。目前，人工智能已經應用于諸多領域，如醫(yī)療健康、金融、交通、教育等。在醫(yī)療健康領域，人工智能可以輔助醫(yī)生進行病情診斷和治療方案制定，提高診療效率；在金融領域，人工智能可以進行風控預測和欺詐檢測，提高金融交易的安全性。人工智能的應用不僅帶來了便利，還在一定程度上改善了人們的生活質量。
然而，在人工智能的發(fā)展中也存在著一些挑戰(zhàn)與機遇。一方面，人工智能技術的開發(fā)和應用面臨著技術難題，如數(shù)據(jù)隱私保護、智能決策的可解釋性等。另一方面，人工智能技術的發(fā)展為社會經濟帶來了巨大的機遇，助力產業(yè)升級和創(chuàng)新發(fā)展。人工智能的發(fā)展還帶動了相關產業(yè)的迅速崛起，促進了就業(yè)增長和經濟增長。
同時，人工智能的快速發(fā)展也引發(fā)了一系列倫理問題。比如，人工智能是否會取代人類的工作崗位？這個問題涉及到經濟社會的穩(wěn)定和人類的生計問題。又如，人工智能是否會對人類社會產生負面影響，如個人隱私泄露、人權侵犯等。人工智能的發(fā)展需要我們在規(guī)范和應對倫理問題方面加強思考與引導。
最后，展望人工智能的未來前景，可以看出人工智能將繼續(xù)成為新一輪科技革命的重要驅動力。未來，人工智能的發(fā)展將更加注重人與機器的協(xié)同，建立起人機共生的生態(tài)系統(tǒng)。同時，人工智能還將與其他前沿技術相結合，形成更強大的綜合技術體系，以更好地服務于人類的生活和社會需求。人工智能的未來前景是廣闊而充滿希望的。
綜上所述，作為人工智能的從業(yè)者，我深刻認識到人工智能的歷史演變、應用領域、挑戰(zhàn)與機遇、倫理問題以及未來前景。在人工智能的發(fā)展中，我們應保持技術創(chuàng)新的激情，關注倫理問題的引導，努力創(chuàng)造出更加安全、可信賴、有益于人類的人工智能技術。相信在不久的將來，人工智能必將為我們創(chuàng)造更美好的世界。
人工智能心得體會篇二
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。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。
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·諾依曼型體系結構，以及1946年美國的莫克利和埃克特成功研制世界上第一臺通用電子數(shù)學計算機eniac做出了開拓性的貢獻。
以上經典數(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生了非常重要的影響。
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(niz)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生。邏輯學大體上可分為經典邏輯、非經典邏輯和現(xiàn)代邏輯。經典邏輯與模態(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驗知識和常識的推理。現(xiàn)代邏輯迫切需要有一個統(tǒng)一可靠的，關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。
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”的一大領域。經典數(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)空間理論等經驗性模型。
歸納邏輯是關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用有關知識來處理新問題。
(2)不完全信息的推理研究。
常識推理是一種非單調邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結論。非單調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系合成原則，現(xiàn)有的絕大多數(shù)模糊推理方法都是關系合成規(guī)則的變形或擴充。
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，選擇性地搜集相關的經驗證據(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。
人工智能的產生與發(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容，拓寬其研究領域，才能更好地促進人工智能學科的發(fā)展。
人工智能心得體會篇三
提到人工智能，可能眾多人第一反應就是機器人，因為在各種文學著作、電影、電視劇中人工智能的形象以機器人居多。人工智能并不是局限于機器人這一個品種。理想中的人工智能應該是包含著各種形態(tài)的智能體，以我們人類可見可概括的形體來說，可以是計算機程序、機器人、車載硬件、甚至是芯片，而人工智能就存在與這些硬件當中的軟體內。我突然想起一部玄幻小說，里面的超強外星造物就是一個光球形態(tài)的人工智能，能分析地球的語言和行為模式，快速的用低維度的表達形式來轉述它高維度的思想，是小說里面的主角制勝法寶。也許人工智能發(fā)展到那一階段，確實就是比人類維度要高出許多的“生物”了。
現(xiàn)代有很多科技大佬已經開始呼吁，要我們小心人工智能。這肯定不是空穴來風，畢來風，畢竟這些已經站在科技界頂端的人看到的東西就是比普通人要長要遠的。不過可以確定的是，在我們想要利用人工智能的便利優(yōu)化我們的生活的同時，還是有一部分精英人士是在高度警惕這些人工智能，畢竟可是頂著人類滅亡這種風險啊。當人工智能處于一個低級階段的時候，人類可以讓人工智能來代替人類進行一些需要基本思考的工作，比如記賬，審計，閱讀，還有風險更低的體力勞動，人工智能是可以通過自己分析預判來減少風險的。雖然可能會帶來大量的失業(yè)，但是這本來就是社會前進必須經歷的過程，當新技術被發(fā)明出來時一定會影響某些群體的既得利益，然而只要這個前進的方向是對的，也就無可厚非了，畢竟被取代的是所需能力不高的工種，只能怨自身沒有什么不可替代的價值了。
當然萬事皆有利有弊人工智能技術也不例外。一方面，借助人工智能技術實現(xiàn)自動化，將極大提高生產率，節(jié)省勞動成本;通過優(yōu)化行業(yè)現(xiàn)有產品和服務，開拓更廣闊的市場空間。另一方面，人工智能技術對社會也帶來了近期和遠期的風險。在不遠的將來，那些重復、耗時、乏味的工作;在快速變化的復雜環(huán)境中進行的.工作以及超出人類極限的工作，都有可能被人工智能系統(tǒng)所代替，從而沖擊勞動力市場?？梢灶A測，由于人工智能的發(fā)展，多數(shù)人的智能將低于或接近人工智能的水平，如果沒有政策的有效控制，財富就會集中到少數(shù)智能超過人工智能的人手中，這將進一步擴大社會的貧富差別，引發(fā)社會的撕裂。
無論如何，人工智能已經慢慢滲入我們的日常、生活、飲食、起居、甚至是思想...但既然人工智能時代來了，我們也無所畏懼!因此我們人類繼續(xù)探索、前進，也無需畏首畏尾，只管一路向前!
人工智能心得體會篇四
人工智能已成為當今最熱門的技術話題之一。隨著科技水平的飛躍式發(fā)展，越來越多的人民開始認識到人工智能在未來的各種應用前景并居于其重要性。在探究人工智能技術現(xiàn)狀的同時，我們還需要探究其未來的變革之路以及對于我們社會的影響。
第二段：人工智能技術現(xiàn)狀。
人工智能技術已經升級到了一個新的水平，延伸到了電子商務、金融、醫(yī)療和政治等多個領域。大規(guī)模數(shù)據(jù)的深度學習，人工神經網(wǎng)絡的自我學習，智能算法的自我優(yōu)化將推動人工智能技術在未來的發(fā)展中更上一層樓。數(shù)字化的探究模型建立，圖像和語音分析的增加，改進智能機器人的機器邏輯和深度學習技術，這些都是未來人工智能技術發(fā)展的重要方向。
第三段：人工智能技術所帶來的好處。
我們不能貶低人工智能技術所帶來的好處，它可以幫助我們更好地挖掘出泛在的數(shù)據(jù)和信息，使我們更快捷地做決策、更快地和更多人交流。應用人工智能技術，能夠減少和消除人們的重復工作，從而提高他們的生產力，更好地與他人協(xié)作，提高自己的競爭力和技能。
第四段：人工智能技術帶來的挑戰(zhàn)。
盡管人工智能技術的發(fā)展帶來的好處，但是同樣也伴隨著一些挑戰(zhàn)。最大的挑戰(zhàn)之一就是人工智能技術所帶來的失業(yè)問題。隨著越來越多的工作被自動化，許多人將失去他們的工作。還有，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，也會威脅到我們社會中的隱私和安全。此外，人工智能技術的發(fā)展可能會對我們的價值觀和社會制度產生深遠的影響。
第五段：結論。
人工智能技術的發(fā)展是必然趨勢，它會改變我們社會的面貌。要想充分利用人工智能帶來的優(yōu)勢，必須解決人工智能技術所帶來的挑戰(zhàn)。同時，我們也需要認真探索在人工智能技術快速演進的過程中所面臨的社會和倫理問題，以確保我們在數(shù)字化時代可以體面地生存和繁榮。在未來，我們需要不斷地探索新的解決方案，以便我們可以充分發(fā)揮人工智能技術的巨大潛力，以應對未來的變革。
人工智能心得體會篇五
第一段：引言（字數(shù)：200）。
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）作為一項新興的科技領域，已經深入到我們的生活中。從智能手機中的語音助手到自動駕駛汽車，AI的應用正在不斷地改變著我們的生活方式。我親身體驗了一段時間的人工智能科技，不禁讓我對其產生了很多思考和體會。
第二段：AI的便利性（字數(shù)：250）。
首先，人工智能為我們的生活帶來了極大的便利。比如，通過智能助手，我們可以使用語音命令即時獲取各種信息和服務。不論是查找天氣預報還是預定機票，只需要簡單說出指令，即可輕松完成。而智能家居設備如智能音箱和智能燈泡等，讓我們能夠通過語音控制房間的溫度、燈光和音樂等環(huán)境，使生活更加舒適和便捷。正是這些AI技術的應用，讓我們的生活更加智能化，減少了許多繁瑣的操作和工作。
第三段：AI的安全問題（字數(shù)：250）。
然而，人工智能也引發(fā)了一系列的安全隱患。隨著AI技術的發(fā)展，我們越來越多地把個人信息輸入到智能設備中。雖然它們能夠提供幫助，但也有可能導致我們的隱私被侵犯。例如，一些智能攝像頭可能會被黑客入侵，從而窺探我們的生活。此外，AI的自動化運作也可能導致系統(tǒng)出現(xiàn)漏洞，被惡意利用。因此，在享受AI便利的同時，我們也需要提高自我保護意識，加強網(wǎng)絡安全知識的學習，保護個人隱私和信息安全。
第四段：AI與人類關系的思考（字數(shù)：250）。
AI的出現(xiàn)引發(fā)了人們對于人與機器之間關系的思考。盡管AI在某些領域表現(xiàn)出非凡的能力，但它不能像人類一樣擁有情感和思維。AI僅僅是依據(jù)人類設計的模型和算法進行計算和處理，缺乏自主意識和創(chuàng)造力。雖然AI對我們的工作和生活有所助益，但它永遠無法取代人類與人類之間的交流和情感的真實性。因此，我們應該保持對AI的正確認識，理解其邊界，而不應過度依賴和過分迷信。
第五段：AI對未來的展望（字數(shù)：250）。
綜上所述，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，我們的生活正在發(fā)生著巨大的變革。AI的出現(xiàn)使我們的生活更加便利，但也產生了一些安全隱患，需要我們提高警惕。此外，AI在與人類的關系上有其局限性，我們應該正確看待其作用和地位。我們可以期待，未來的人工智能技術將繼續(xù)為人類的生活帶來更多的便利和創(chuàng)新，但我們也需要保持冷靜和清醒的頭腦，不斷探索如何與AI技術和諧相處，確保AI能為我們創(chuàng)造更美好的未來。
總結（字數(shù)：100）。
綜上所述，人工智能不僅帶來了便利，同時也引發(fā)了一系列的問題和思考。我們應該以積極的心態(tài)和批判性的思維來面對人工智能，并不斷探索其在我們生活中的合理應用方式。只有正確認識和使用人工智能，我們才能夠充分利用其帶來的便利，同時避免其潛在的風險。
人工智能心得體會篇六
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，神經網(wǎng)絡飛速發(fā)展。
19**年，美國召開第一次神經網(wǎng)絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網(wǎng)絡方面的投資逐漸增加，神經網(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)絡技術特別是國際互連網(wǎng)的技術發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網(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，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經網(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。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。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。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業(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)學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，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涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經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、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，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，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)智能的有關理論、技術和方法，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、生物技術和納米技術的發(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在一些文化和藝術方面的應用(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，還能自己生產產品。
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、保健和安全等領域。
4、人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現(xiàn)有關法律來規(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，起到決定性作用。
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。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。
人工智能心得體會篇七
人工智能在近年來逐漸成為了一種熱門的話題。它已經進入了我們的日常生活，影響著我們的工作和娛樂方式。作為一名在AI公司工作的工程師，我深刻地體會到了這種技術的重要性和影響力。
第二段：了解人工智能。
人工智能，簡稱AI，指的是計算機通過模擬人類智力和行為的一種技術。在實現(xiàn)這種技術的過程中，需要使用大量的算法和數(shù)據(jù)，為計算機提供越來越精確的學習和決策能力。同時，隨著AI的不斷發(fā)展和完善，它已經開始超越了人類的智慧，成為了一種智慧的新形態(tài)。
隨著AI技術的日益成熟，人工智能開始應用于各個領域，如自動駕駛、醫(yī)療健康、金融等等。在自動駕駛領域，人工智能可以讓汽車駕駛更加安全和智能，大大降低了交通事故的發(fā)生率。而在醫(yī)療健康方面，人工智能可以輔助醫(yī)生進行診斷和治療，提高了醫(yī)療水平。在金融領域，人工智能可以通過智能分析大量數(shù)據(jù)，為投資決策提供更加準確的預測。
雖然人工智能在各個領域的應用得到了廣泛認可，但同時也帶來了一些負面影響。一些人擔心，AI會取代人類的工作，造成失業(yè)問題；一些人擔心，AI會過多地依賴數(shù)據(jù)而限制了人類的創(chuàng)造力；一些人擔心，AI進一步加劇了隱私泄露和信息安全的問題。因此，我們需要持續(xù)探討和改進人工智能的使用方式，找到平衡點，讓AI發(fā)揮更大的價值。
第五段：展望未來。
展望未來，人工智能將會持續(xù)發(fā)展，適用于越來越多的領域。未來的AI將會更加智能化、敏捷化、自適應化，為人類生產和生活帶來更多的便利和創(chuàng)造性。同時，我們要在確保AI技術安全的前提下促進人工智能的發(fā)展，助力它更好地服務于人類社會。
總之，人工智能是一種重要的科技成果，它正在改變著我們的生活和工作方式。我們需要對其進行深入了解和應用，發(fā)揮它的優(yōu)勢，同時也需要注意解決其中的負面問題，讓AI與人類共同發(fā)展。
人工智能心得體會篇八
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一門研究如何使計算機能夠像人一樣思考、學習、理解和判斷的技術，是信息技術領域的前沿熱點。如今，人工智能已經廣泛應用于各個領域，如機器人、自動駕駛、智能音箱等。對于大多數(shù)人來說，人工智能還是一個非常陌生的概念，但隨著科技的不斷發(fā)展，它已經逐漸滲透到我們的日常生活中，給我們帶來了很多便利和新的機遇。
第二段：初次接觸人工智能帶來的啟示（250字）。
我是通過一場人工智能研討會初次接觸到人工智能的。在會上，專家們講解了人工智能的基本概念和應用案例。這讓我明白了人工智能不再是科幻小說中的情節(jié)，它已經在各個行業(yè)嶄露頭角。面對這個新興的技術，我們不應該抱有恐懼和排斥的心態(tài)，而是要學會理解和應用它。人工智能的出現(xiàn)讓我感受到了科技發(fā)展的速度之快，也讓我意識到我們必須與時俱進，不斷學習和提升自己的能力。
第三段：對人工智能的挑戰(zhàn)和機遇的思考（350字）。
人工智能無疑給我們帶來了很多機遇，但同時也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，人工智能可能會取代人類的一些工作崗位，這對于傳統(tǒng)產業(yè)和勞動力市場來說是一個巨大的沖擊。其次，人工智能的應用也面臨著隱私和安全的問題，如何保護個人信息和防止被惡意利用是一個亟待解決的問題。然而，我們不能因此回避人工智能，而應該正視這些問題并積極尋找解決辦法。通過合理的規(guī)劃和正面的應對，我們可以最大限度地發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，實現(xiàn)智能化的生活和工作。
教育領域是人工智能的一個重要應用領域。我們可以利用人工智能技術開發(fā)智能化教學軟件，為學生提供個性化學習的機會。通過分析學生的學習數(shù)據(jù)和行為模式，人工智能可以精確地制定學習計劃和教學方法，更好地滿足學生的需求。同時，人工智能還可以提供語音識別和自然語言處理的功能，極大地促進語言教學和學習的效果。通過引入人工智能技術，教育不再局限于傳統(tǒng)的教學方式，而是更加靈活、高效和個性化。
第五段：對未來人工智能的展望（200字）。
人工智能是一個充滿活力和無限可能的領域。隨著技術的不斷發(fā)展，我們可以預見，人工智能將在更多的領域發(fā)揮重要作用。未來我們可能會看到更智能化的家居設備、更智能的醫(yī)療輔助工具、更智能的交通工具等等。人工智能有潛力改變我們的生活方式和工作模式，它將成為下一個科技革命的主力軍之一。因此，我們應該積極跟進人工智能的發(fā)展，學習相關知識和技能，為未來的挑戰(zhàn)做好準備。
總結：人工智能作為一項前沿技術，已經在我們的生活中扮演著越來越重要的角色。通過對人工智能的初步探索，我們不僅認識到了科技發(fā)展的速度之快，也深刻地思考了人工智能給我們帶來的機遇和挑戰(zhàn)。未來，人工智能勢必會給我們的生活和社會帶來巨大的改變，我們應該積極擁抱并學會應用這項技術，以及探索其潛力，為未來的發(fā)展做好準備。
人工智能心得體會篇九
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、技術和應用系統(tǒng)的新技術科學。以下是為大家整理的關于,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。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。
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·諾依曼型體系結構，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生。邏輯學大體上可分為經典邏輯、非經典邏輯和現(xiàn)代邏輯。經典邏輯與模態(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驗知識和常識的推理。現(xiàn)代邏輯迫切需要有一個統(tǒng)一可靠的，關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”的一大領域。經典數(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)空間理論等經驗性模型。
歸納邏輯是關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用有關知識來處理新問題。
(2)不完全信息的推理研究。
常識推理是一種非單調邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結論。非單調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系合成原則，現(xiàn)有的絕大多數(shù)模糊推理方法都是關系合成規(guī)則的變形或擴充。
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，選擇性地搜集相關的經驗證據(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結語。
人工智能的產生與發(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容，拓寬其研究領域，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域內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業(yè)結構的影響還要巨大。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，教學方式側重于小組討論，內容要側重于培養(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，神經網(wǎng)絡飛速發(fā)展。
19xx年，美國召開第一次神經網(wǎng)絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網(wǎng)絡方面的投資逐漸增加，神經網(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)絡技術特別是國際互連網(wǎng)的技術發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網(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，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經網(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。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。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。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業(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)學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，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涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經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、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，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，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)智能的有關理論、技術和方法，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、生物技術和納米技術的發(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在一些文化和藝術方面的應用(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，還能自己生產產品。
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、保健和安全等領域。
4、人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現(xiàn)有關法律來規(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，起到決定性作用。
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。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。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在無論多么像人類，本質卻是機器人。
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同類機器人量產化的開始。由電影的開端時，我們已經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。即使造出所謂的“愛”，也無法和人類的愛產生共鳴。
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域，每個領域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領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域也不過就是代替人的活動而已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能研究的領域。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注。這些新領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。
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計算與人工智能結合的結果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統(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點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調，包括規(guī)劃、知識、技術和動作的協(xié)調。這兩個研究領域都要研究知識、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、體系結構、語言、合作與協(xié)調、通訊和交互技術、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）涉及神經計算、模糊計算、進化計算等研究領域。其中，神經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)化問題等研究領域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經網(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，或者與神經計算結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在聯(lián)系和本質規(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。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）的廣闊范圍內深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實質。只有從“生命之所能”的廣泛內容來考察生命，才能真正理解生物的本質。人工生命與生命的形式化基礎有關。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，了解國內人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領域。
（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)和產生式系統(tǒng)的技術、了解不確定性推理、非單調推理的概念。
（5）概括性地了解了人工智能的主要應用領域，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)領域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術，包括智能設計、虛擬制造、在線分析、智能調度、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。
當前人工智能技術發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術不斷涌現(xiàn)，如模糊技術，模糊--神經網(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”將是繼“面向對象技術”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，讓同學們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術，在講解時最好多舉例，再結合原理進行講解，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域，每個領域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領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域也不過就是代替人的活動而已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能研究的領域。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注。這些新領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。
分布式人工智能(distributedai，dai)是分布式計算與人工智能結合的結果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統(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點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調，包括規(guī)劃、知識、技術和動作的協(xié)調。這兩個研究領域都要研究知識、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、體系結構、語言、合作與協(xié)調、通訊和交互技術、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)涉及神經計算、模糊計算、進化計算等研究領域。其中，神經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)化問題等研究領域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經網(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，或者與神經計算結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在聯(lián)系和本質規(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。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)的廣闊范圍內深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的實質。只有從“生命之所能”的廣泛內容來考察生命，才能真正理解生物的本質。人工生命與生命的形式化基礎有關。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，了解國內人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領域。
(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)和產生式系統(tǒng)的技術、了解不確定性推理、非單調推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要應用領域，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)領域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術，包括智能設計、虛擬制造、在線分析、智能調度、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。
當前人工智能技術發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術不斷涌現(xiàn)，如模糊技術，模糊--神經網(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”將是繼“面向對象技術”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。
(2)多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結者》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，讓同學們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術，在講解時最好多舉例，再結合原理進行講解，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，神經網(wǎng)絡飛速發(fā)展。
1987年，美國召開第一次神經網(wǎng)絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網(wǎng)絡方面的投資逐漸增加，神經網(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)絡技術特別是國際互連網(wǎng)的技術發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網(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，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經網(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。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。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。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業(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)學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，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涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經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、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，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，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。
人工智能是在經濟發(fā)展迅速的時代大背景下產生的新技術。它研究了自然科學和社會科學，所涉及的知識面非常廣。人工智能技術自然離不開計算機技術的大力支持，大部分的人工智能技術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來代替人類的智慧，就目前來說，主要的人工智能領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、檢測與自動化儀表、電子與計算機技術、信息處理、管理與決策等領域，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、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，人工智能技術能夠。
人工智能心得體會篇十
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，神經網(wǎng)絡飛速發(fā)展。
19xx年，美國召開第一次神經網(wǎng)絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網(wǎng)絡方面的投資逐漸增加，神經網(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)絡技術特別是國際互連網(wǎng)的技術發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網(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，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經網(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。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。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。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業(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)學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，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涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經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、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，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，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)智能的有關理論、技術和方法，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、生物技術和納米技術的發(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在一些文化和藝術方面的應用(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，還能自己生產產品。
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、保健和安全等領域。
4、人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現(xiàn)有關法律來規(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，起到決定性作用。
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。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。
在大多數(shù)數(shù)學科中存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領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域也不過就是代替人的活動而已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能研究的領域。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注。這些新領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合的結果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統(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點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調，包括規(guī)劃、知識、技術和動作的協(xié)調。這兩個研究領域都要研究知識、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、體系結構、語言、合作與協(xié)調、通訊和交互技術、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)涉及神經計算、模糊計算、進化計算等研究領域。其中，神經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)化問題等研究領域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經網(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，或者與神經計算結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在聯(lián)系和本質規(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。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)的廣闊范圍內深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的實質。只有從“生命之所能”的廣泛內容來考察生命，才能真正理解生物的本質。人工生命與生命的形式化基礎有關。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，了解國內人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領域。
(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)和產生式系統(tǒng)的技術、了解不確定性推理、非單調推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要應用領域，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)領域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術，包括智能設計、虛擬制造、在線分析、智能調度、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。
當前人工智能技術發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術不斷涌現(xiàn)，如模糊技術，模糊--神經網(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”將是繼“面向對象技術”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，讓同學們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術，在講解時最好多舉例，再結合原理進行講解，更助于同學們對人工智能的理解。
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，將使生產效率和產品質量大大提高，同時能大幅降低生產成本，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)革命已經來臨，生產方式、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民工因此失去工作的機會，一些年齡大的農民工要想再就業(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，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十一
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，將使生產效率和產品質量大大提高，同時能大幅降低生產成本，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)革命已經來臨，生產方式、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民工因此失去工作的機會，一些年齡大的農民工要想再就業(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，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十二
人工智能大作業(yè)是我大二在計算機科學與技術專業(yè)學習中所遇到的一項重要挑戰(zhàn)。在這次作業(yè)中，我通過學習深度學習的基本概念和算法，熟悉了Python和TensorFlow等工具，以及訓練和評估各種神經網(wǎng)絡模型。通過這次作業(yè)，我深刻認識到了人工智能對于未來社會的重要性，并進一步增強了我對計算機科學的熱愛。
第二段：開始進入挑戰(zhàn)。
在完成這次作業(yè)的過程中，我們首先需要在GitHub上下載教授所提供的代碼，隨后，需要閱讀代碼并對其進行修改，以便能夠對所開發(fā)的人工智能模型進行訓練和評估。通過這種方式，我逐步熟悉了深度學習算法，并對標準的神經網(wǎng)絡模型進行修改和改動。在完成這些基礎的工作后，我們開始正式編寫自己的代碼，以及設計自己的人工智能模型。這一階段的工作可以說是非常耗時且具有挑戰(zhàn)性的，在此過程中，我需要每天花費大量的時間進行學習和實踐。
第三段：面對困難。
在這個過程中，我經常會遇到困難和難題。在卷積神經網(wǎng)絡模型、循環(huán)神經網(wǎng)絡模型和生成式神經網(wǎng)絡模型等的研究與實踐中，遇到的問題包括過擬合、欠擬合、梯度爆炸、梯度消失等等。對于這些問題，我們需要認真學習和思考，尋找有用的解決方法，并嘗試將它們實現(xiàn)到我們的人工智能模型中。這些困難和難題并不是一蹴而就，我們需要通過數(shù)次測試和修改，不斷改進模型，找到一個最終的解決方法。
第四段：收獲與體會。
在完成這次大作業(yè)后，我對于人工智能有了一個更深刻的理解和認識。通過這次作業(yè)，我學習到了包括數(shù)據(jù)分析、神經網(wǎng)絡架構和調參等知識，更重要的是，我學會了如何運用所學的知識來創(chuàng)造新的想法和解決實際問題。此外，這次作業(yè)鍛煉了我的編程能力和調試能力，幫助我在未來的學習和研究中更好地應對各種挑戰(zhàn)。
第五段：總結。
總的來說，人工智能大作業(yè)是對于我們專業(yè)的一次很好的實踐體驗。通過這次作業(yè)，我們學習到了大量的基礎知識和實踐技巧，并思考和研究了更優(yōu)越的算法和算法組合。這次作業(yè)不僅讓我加深了對人工智能的了解，也讓我認識到了實現(xiàn)與發(fā)明的巨大不同，讓我清楚地認識到為了做出有用的AI技術需要日以繼夜地進行試驗和實踐。相信我在未來的學習研究中，所獲得的經驗和知識一定能夠派上用場，助我邁向更高的層次。
人工智能心得體會篇十三
人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）是指使機器具備人類智能的技術與方法的總稱。隨著科技的飛速發(fā)展，AI已經成為支撐人類社會進步的重要力量。本文將分享我在初步了解人工智能后的一些心得體會。
人工智能在各個領域有著廣泛的應用前景。無論是在醫(yī)療、金融、交通等行業(yè)，還是在人機交互、智能家居等方面，AI的應用都正在逐漸融入我們的日常生活中。同時，推動AI發(fā)展的技術如機器學習、深度學習等也在不斷創(chuàng)新，使得AI的發(fā)展前景變得更加廣泛而深遠。
人工智能的應用給人們的生活帶來了許多益處。首先，AI能夠輔助醫(yī)生進行疾病診斷和治療方案設計，大大提高了醫(yī)療水平。其次，AI在金融領域的應用能夠提高風控能力，幫助人們更好地管理個人財務。此外，對于智能交通系統(tǒng)來說，人工智能可以通過準確的數(shù)據(jù)分析和智能決策，提高交通效率，降低擁堵和事故發(fā)生率?？偠灾斯ぶ悄艿膽貌粌H能提高效率，還能幫助人們更好地解決問題。
雖然人工智能有廣泛的應用前景和益處，但也面臨一些挑戰(zhàn)。首先，人工智能技術的發(fā)展需要大量的數(shù)據(jù)支持，而數(shù)據(jù)的獲取和處理往往面臨隱私和安全問題。其次，AI系統(tǒng)的決策過程往往缺乏透明度，可能會引發(fā)一些倫理和法律的問題。此外，AI的智能可能會超過人類，引發(fā)對人類工作機會和社會結構的重新思考。因此，在推進人工智能發(fā)展的過程中，我們需要綜合考慮技術進步和人類社會發(fā)展的平衡點，確保AI與人類的和諧共處。
第五段：對未來的展望。
人工智能是一項龐大而復雜的科技項目，其發(fā)展不能只依賴于科技本身，還需要涵蓋倫理、法律、教育等多個領域的綜合發(fā)展。未來，我希望能夠看到更多的研究者、政策制定者和公眾能夠共同參與到人工智能的引導和探索中。通過合作與共識，我們可以繼續(xù)深化對AI技術的理解，解決其面臨的難題，并確保人工智能在發(fā)展過程中真正造福于人類，推動人類社會的持續(xù)進步。
總結。
人工智能作為一項前沿科技，已經在各個領域帶來了廣泛的應用。雖然面臨著一些挑戰(zhàn)和問題，但只要我們積極面對并加以解決，相信人工智能將為人類社會帶來更多的機遇和發(fā)展。我們應該保持對人工智能的好奇心和熱情，通過不斷學習與探索，共同推動人工智能的發(fā)展，讓AI成為實現(xiàn)人類愿景的有力工具。
人工智能心得體會篇十四
人工智能是近年來發(fā)展得非常迅速的一個領域，隨著技術的不斷進步，人工智能越來越廣泛地應用到我們生活中的各個方面。近期，我在學校的人工智能課程中完成了一項大作業(yè)，通過這次作業(yè)的完成，我深深地體會到人工智能的強大和它對生活的改變。
第二段：挑戰(zhàn)與困難。
在這個項目中，最大的挑戰(zhàn)和難題在于對深度學習網(wǎng)絡的搭建和調優(yōu)。我對于Python和深度學習領域的認識較為簡單，因此一開始我花了很長時間去學習基本的概念和工具，以及如何進行模型的搭建和調參。這個過程讓我真正地了解到人工智能領域的復雜性和時不時需要的學習精神。
第三段：掌握技能。
通過這個作業(yè)，我學會了如何用Python來實現(xiàn)卷積神經網(wǎng)絡和循環(huán)神經網(wǎng)絡、如何使用和調參優(yōu)化器、如何評估模型的性能和常見的評估指標等等。在這個過程中，我也學會了如何搜索和使用一些常用的數(shù)據(jù)集，如MNIST、CIFAR、IMDB等等。這些技能的掌握在未來的研究與工作中都會極大地幫助我。
第四段：體驗到成就感。
這個人工智能大作業(yè)花費了我不少心血和時間，但是當最終的結果顯示出模型是有效的時候，我感到非常的興奮和滿足。這種成就感與普通編程不同，是一種深層次的、在思想上的里程碑式的成就感。通過這個作業(yè)，我也深切地體會到了科學研究的快樂，每一個小提高，每一個迭代都讓我能夠繼續(xù)前進。
第五段：結論。
這次人工智能大作業(yè)給予了我良好的鍛煉機會，讓我深切地了解到了人工智能技術的強大與在我們生活中的現(xiàn)實應用。此外，這次作業(yè)也讓我更加明確了自己以后的學習方向與規(guī)劃，我會繼續(xù)努力學習更多的技能，在人工智能領域創(chuàng)造出更大更有價值的成果。
人工智能心得體會篇十五
隨著工業(yè)4?0的逐步推進、深入，人工智能的概念一再被提及乃至應用到生活實際。從阿爾法狗大敗人類棋手到各類手機內置的語音助手，人類在不斷設法同化計算機――即用“ai”讓計算機像人類一樣思考。這仿佛夠令人們緊張了，“‘ai’革命”、人工智能控制人類。然而，恰如庫克所言，我們應當警惕的是另一種同化。人工智能時代下，計算機對人的同化才是人類如臨的大敵。
生活中，我們時常會遇到這樣的人：凡事精打細算、講究最佳策略卻遇事冷漠、自我中心。他們甚至為了自身利益而罔顧因此對他人所造成的'后果，循環(huán)往復地機械操作著每一件其主觀肯定的流程。這類計算機同化下的精致利己主義者無疑是遭人厭惡的，是社會的害群之馬。歸根結底，乃是計算機對人類的同化才導致了今人與前人的異化。
同化之本，當是價值觀的同化。人有三觀，三觀正則人不歪。計算機的一大重要組成部分即算法――運算某個程序的邏輯順序。計算機本是人類制造以供使用的工具，算法也是人類依據(jù)自然科學的規(guī)律編碼而成，是以最優(yōu)解為根本目的的。而現(xiàn)如今，人們推崇的是算法而非價值觀。從修改同學志愿，到寢室內下毒，這一件件悲劇不正是因為當事人摒棄了其價值觀的判斷、取舍，選取了某個他所認為的“最優(yōu)解”嗎？沒有了價值觀的約束，算法得出的“解”會是答案嗎？失去了價值觀，人變得如同一臺臺直立行走的計算機。
與此同時，同化也在同情心、同理心上進行著。計算機是冰冷、生硬的工業(yè)造物，而人類是熱血流淌的血肉之軀。而現(xiàn)在，越來越多的人將自己的心臟換成了“機械芯”，從此不問人情冷暖。魯迅筆下的看客在新時代以新的面貌、新的形式呈現(xiàn)在世人面前――受機械同化的、無同情心的人。他們機械地接收信息、機械地進行運算、機械地進行輸出。何其可怖！
當一個人失去了價值觀和同情心后，他還剩下什么？我不禁想起千年前那個經典的悖論――當一艘船上所有的木板都被更換以后，這艘船還是原來的那艘船嗎？我想，當一個人全身上下都被計算機同化過后，他已經就是一臺計算機了，他已徹底與人類異化而絕緣了。那么，讓我們設想一下：當人類完完全全像計算機一樣思考呢？嗬！還擔心什么人工智能威脅人類？人類就是人工智能啊。
請重視起人工智能這個同化與被同化的話題吧，莫讓“救救人類”的呼聲最終回響在計算機房。
人工智能心得體會篇十六
隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，越來越多的領域開始使用這一技術來進行智能化處理和應用。而在學習人工智能課程時，我們需要通過大作業(yè)來深入掌握人工智能的相關知識和技能。下面我將分享我在人工智能大作業(yè)中的心得體會。
第一段：選擇題目。
選擇適合自己的題目是開始做好一份大作業(yè)的基礎。在選擇題目時，要根據(jù)自己的能力和興趣進行綜合考慮。首先，要確保自己掌握了該題目需要用到的技能和相關知識點。其次，要對該題目的應用背景進行深入了解，了解該應用場景的優(yōu)點和局限性，考慮如何針對其問題進行優(yōu)化和改進。最后，要考慮該題目的研究難度和研究價值，避免選擇過于簡單或無價值的題目。
第二段：資料搜集和分析。
在進行人工智能大作業(yè)之前，我們需要進行相關資料的搜集和分析。這一過程非常重要，因為只有基于充分的資料和分析，才能夠對論文的問題進行深入的思考和進一步的研究。在搜集資料時，可以運用搜索引擎、科學文獻庫、學者社交網(wǎng)絡等渠道，獲取相關研究成果和應用案例。在分析資料時，需要對各種相關因素進行歸納整理，形成思路和框架，從而能夠對實際問題進行分析和研究。
第三段：設計算法和模型。
在進行人工智能大作業(yè)時，算法和模型的設計是至關重要的一步。在設計算法和模型時，需要深入思考應用場景和實際問題本身，根據(jù)實際需求確定目標函數(shù)和優(yōu)化思路，選擇合適的算法和模型進行實現(xiàn)。同時，需要對算法和模型進行深入的調試和優(yōu)化，從而實現(xiàn)最優(yōu)化結果。
第四段：實驗過程和結果分析。
在進行人工智能大作業(yè)時，需要完成相應的實驗過程和結果分析。實驗過程是對算法和模型實現(xiàn)的檢驗，需要留出足夠的時間和資源進行實驗的設計和實施。在實驗結果分析過程中，需要對實驗結果進行細致的數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)問題和優(yōu)勢，進一步思考如何完善和改進算法和模型。
第五段：總結和反思。
做完人工智能大作業(yè)后，一定要進行總結和反思，從而更好地掌握人工智能技術和方法。在總結和反思的過程中，需要對自己在整個研究過程中遇到的問題和解決方法進行梳理和總結，為今后的研究過程積累經驗和思路。同時，也需要對研究成果進行評估和反思，從而更好地了解人工智能技術的局限性和進一步發(fā)展方向。
綜上所述，人工智能大作業(yè)不僅是對相關知識和技能的深入學習，也是一個在實際應用場景中應用和發(fā)現(xiàn)人工智能技術優(yōu)劣的實踐。通過選擇合適的題目，進行充分的資料搜集和分析，設計合理的算法和模型，完成相應的實驗和結果分析，并進行總結和反思，我們可以更好地掌握人工智能技術的應用和進一步發(fā)展。
人工智能心得體會篇十七
人工智能作為當下科技領域的熱點話題，一直備受關注。為了更好地學習和了解人工智能的發(fā)展和應用，我參加了一次人工智能大講堂。在大講堂中，我深入了解了人工智能的基礎知識、最新技術和前沿應用，并對人工智能的未來發(fā)展和可能帶來的影響有了更清晰的認識。
第一段：基礎知識梳理。
大講堂的第一部分是對人工智能基礎知識的梳理。講師詳細介紹了人工智能的定義、起源、發(fā)展歷程和主要分支領域。通過對基本概念和主要算法的講解，我對人工智能的含義和實現(xiàn)方式有了更深入的認識。在此過程中，我了解到人工智能是通過模仿人類智能的一系列技術和方法來實現(xiàn)的，并深感人工智能在計算機科學、機器學習和數(shù)據(jù)挖掘等領域中的廣泛應用。
第二段：最新技術介紹。
在人工智能大講堂的第二部分，講師重點介紹了當前最新的人工智能技術。例如，深度學習、強化學習和自然語言處理等技術，通過大量的數(shù)據(jù)和計算能力，使得計算機能夠模擬和學習人類的智能行為。通過對這些技術的學習，我深刻體會到人工智能技術正不斷突破自身的瓶頸，并在圖像識別、語音識別和自動駕駛等領域取得了巨大的進展。
第三段：前沿應用展示。
在大講堂的第三部分，講師給我們展示了一些人工智能的前沿應用。比如，他展示了一款人工智能醫(yī)療助理軟件，可以根據(jù)病人的癥狀和病歷提供精確的診斷和治療建議。還有一款人工智能翻譯軟件，可以實時將外語音頻轉化為文字并翻譯成本地語言。這些應用的出現(xiàn)，使我深入感受到人工智能技術正在深刻地改變著我們的生活和工作方式。
第四段：未來發(fā)展展望。
在大講堂的最后，講師和參會者們一同展望了人工智能的未來發(fā)展。他們普遍認為，人工智能將在各個領域和行業(yè)中發(fā)揮越來越重要的作用。例如，在醫(yī)療健康領域，人工智能可以輔助醫(yī)生進行精確的診斷和手術操作；在交通運輸領域，人工智能可以實現(xiàn)智能駕駛和交通控制等功能。雖然人工智能可能會對一些傳統(tǒng)崗位產生影響，但同時也會創(chuàng)造出更多的機會和價值。
第五段：總結體會。
通過參加人工智能大講堂，我對人工智能有了更全面的認識。我認識到人工智能不僅僅是一種技術或工具，更是一種思維方式和智慧的延伸。未來的世界將是一個人工智能與人類智能共存的世界，而我們應該充分利用人工智能的優(yōu)勢，與之共同進步。只有不斷學習和研究，我們才能更好地把握住人工智能帶來的機遇，迎接人工智能時代的挑戰(zhàn)。
