人工智能学习心得18篇

人工智能学习心得18篇人工智能学习心得　　人工智能心得体会（共3篇）　　第1篇：人工智能心得体会　　人工智能学习心得　　今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次下面是小编为大家整理的人工智能学习心得18篇,供大家参考。

篇一：人工智能学习心得

　　人工智能心得体会（共3篇）

　　第1篇：人工智能心得体会

　　人工智能学习心得

　　今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。

　　人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。

　　通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。

　　第2篇：人工智能心得体会

　　人工智能学习心得

　　今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。

　　人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻

　　译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。

　　第3篇：人工智能心得体会

　　今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。

　　人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。

　　通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。

篇二：人工智能学习心得

　　人工智能学习心得

　　人工智能学习心得

　　在新事物出现的初期往往会因为各种的原因而不被人们所接受，随着人工智能尤其是机器人在人类生产生活中的广泛应用，智能体的在各方面的缺陷也逐步暴露出来。下面是为大家整理的人工智能学习心得供大家参考。

　　人工智能学习心得

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

　　1人工智能学科的诞生

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

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

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

　　2逻辑学的发展

　　21逻辑学的大体分类

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

　　22泛逻辑的基本原理

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

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

　　3逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用

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

　　31经典逻辑的应用

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

　　32非经典逻辑的应用

　　(1)不确定性的推理研究

　　人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦2

　　迪提出的发生率计算模型，以及假设推理定性推理和证据空间理论等经验性模型。

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

　　(2)不完全信息的推理研究

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

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

　　4人工智能当代逻辑发展的动力

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

　　5结语

　　人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。

　　一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础另一方面，我们还要不断地争论更新补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将百花齐放与一统天下并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。

　　人工智能学习心得

　　人工智能之我见

　　在新事物出现的初期往往会因为各种的原因而不被人们所接受，随着人工智能尤其是机器人在人类生产生活中的广泛应用，智能体的在各方面的缺陷也逐步暴露出来。毋庸置疑，从人工智能体本身的存在的问题，以及面对外界的破坏都是被大众所质疑的。在对人工智能的研究进路上，本文将从现代美术运动的视角来分析，并否定人工智能的存在。

　　不具备人类的理性本质特征

　　纽约时报曾报道，当今的人工智能已经发展到令人无法想象的程度。比如，自动驾驶汽车苹果siri智能语音能够听出你的声音，帮你找到最近的电影院。IBM公司最近刚刚推出一款冒险智能软件取代了沃森系统用于医疗作用，最初是用于培训医学院学生，最终将运用于临床治疗阶段。但是，这些新新的产品都是在人类的操控下进行的。所以，从严格意义上讲，人工智能只能部分放大而不能完全取代人的思维。这里所谓的严格意义，是指辩证思维是人类理性的本质特征，而人类的辩证思维是立足于概念的辩证本性而展开的思维，它是以概念判断推理假说和理论系演化等思维形式的矛盾运动深刻地反映客观世界和人类实践活动的内在本质。迄今为止，人类赋予机器的智能还仅仅是悟性活动中的演绎方法。而人类对自身意识的概念本性所进行的既相互对立，又相互转化的辩证思维，是人工智能永远可望而不可及的。而现如今，人工智能又作为一种新的趋势和潮流，4

　　悄然的流传和使用于部分行业之中，用以代替工人的普通劳动和辅助人类对于事物的探索和研究，并随着现代化的扩展，它将被越来越多的人们所了解与应用。但是，在人工智能的发展过程中，人类探索的又将是一条从没接触，从没走过的道路，盲目的乐观和冒进是不可取的。

　　不具备人类思维所特有的社会性和主观能动性

　　思维是人类所特有的，人对外界事物的反映绝不是机械地呆板地，而是积极地能动地对大量的感性材料进行加工改造，将其升华为理性认识，并在思维中再现事物的本质和规律。以此为基础，实现有目的有计划地改造世界，以满足人类的物质文化需要。而智能机永远都是人们设计和制造的工具，它模拟人的思维，都是在人事先安排好程序的情况下进行的，它不能有目的地改造客观世界。如果遇到未曾预想的变化，智能机决不能做到随机应变。这就如同在现代美术运动中，开始了由一系列技术革命引起的从手工劳动向动力机器生产转变的重大飞跃，机器取代了人力，大规模的工厂化生产取代个体工场的手工生产，然而资产阶级的追逐利益，即使大量的工业产品投入到市场但是设计却远远落后，艺术与技术分离导致了产品外观简陋，设计粗糙没有美感。劣等的材料和粗制滥造的产品充斥日常生活，影响着人民的审美趣味。所以，不管社会生产如何发展，人永远都是自然界的主人，而绝不能变成机器的奴隶。设计师费希尔也指出，在工具盒机器之间没有什么固定的界限。人们一旦掌握了机器，并使它成为一种工具，就能用工具或者机器创造出高质量的产品来。并不是机器本身使得产品的质量低劣，而是我们缺乏能力来正常地使用它们。

　　同时，人工智能的某些方面和程度上要强于人类本身，如果不能很好的控制和引导这种技术，那么在一定的条件和情况下，存在危害人类本身的现象，就好比现在用于军事用途的攻击型无人机，以及用于破坏的网络病毒，这些都是人工智能的产物，却被某些别有用心的人所利用，用来造成损害和危害人类本身的事情和行为。而且在大量使用人工智能的全球趋势下，在不发达欠发达地区将会威胁或剥夺其就业，同样影响着这些劳动者的工作生活，在这种情况下，会拉大贫富差距，造成穷者与富者的对立。在发达高科技地区占有主导地位的人工智能的发展，依然存在许多的弊端以及许多不合理，不公正的现象。我们不能因为它的强大和便利就忽视了人工智能本身存在的问题和缺陷。

　　人工智能体面对的伦理困境

　　莫里斯曾强调：我所理解的真正的艺术就是人在劳动中的愉快的表现。他无疑是为劳动人民考虑，即工作需要有乐趣，然而机械的使用正恰恰破坏了这种愉悦的平衡。同样，罗斯金也提到过不管怎么说，有一件事我们是能够办到的：不使用机器制造的装饰物和铸造品。这些东西不能使我们更幸福，也不能使我们更聪明，它们既不能增加我们的鉴别能力，也不能扩大我们的娱乐范围。它们只会使我们的理解力更肤浅心灵更冷漠理智更脆弱。但这不能怪它们，因为我们到这个世界上来不是为了创造那些容不下我们心灵的东西。罗斯金的这段话坚决反对机器生产，提倡拒绝使用机器制造品。认为机器象征了死亡，而手工制作痕迹却象征了生命。莫里斯从罗斯金那里继承了反对机器生产的思想，敌视机器生产，坚信手工艺是人类最完美的生产手段。

　　人工智能也同样破坏了现代社会的伦理道德，首先，人工智能可能会协助人类做某些事情，但是设计总是有缺陷的，如果出现了缺陷，它就可能会损害人类的利益其次，人工智能不具有思考和学习能力，如果具有了，那人类还能否驾驭智能就好比高速发展的现代化工业一样，在创造经济效益的同时，也在消耗着不可再生资源和污染着环境。在高速发展的科技面前，人们使用人工智能这项现代化发展所带来的技术，人工智能的发展速度快，改变世界的力度和能力也快于人类对于这项技术的普及和认识，有很多的缺陷和漏洞都被有意或者无意的忽略和过失了，直到出现问题的时候，人们才了解和认识到严重性，有些过错能够挽回，但有些却不能，所以在一定程度上的反对是可取可行的。正如，计算机科学家RosalindPicard指出机器的自由化程度越高，就越需要道德。因此，智能体的道德张力正在逐步加重。

　　对环境及人类带来的致命伤害

　　南北极冰融化，海水淹没城市，气候变幻莫测，饥荒肆虐蔓延一个正在崩塌的家园工业化生产所带给环境的破坏和污染在短短一百年里就已见端倪，18世纪兴起的工业革命，埋下了人类生存和发展的潜在威胁。西方国家首先步入工业化进程，最早享受到工业化带来的繁荣，也最早品尝到工业化带来的苦果。二十世纪五十年代开始，环境公害事件层出不穷，导致成千上万人生命受到威胁，甚至有不少人丧生。当前世界环境问题主要包括气候变化，臭氧层破坏森林破坏与6

　　生物多样性减少大气及酸雨污染土地荒漠化国际水域与海洋污染有毒化学品污染和有害废物越境转移等。

　　然而，对于人工智能对未来的影响我们现在还无法得出正确的评估。但是，人工智能的反对者埃里克布林约尔松就很担忧机器人职业化和人工智能带来的隐患，即使不去考虑高级人工智能对劳动力市场的影响，功能强大的智能机器也会威胁人类的生活，与人类争夺有限的资源。同样，电影终结者让我们看到了在未来的世界，天下已经由机器人来操控。机器人想完全占有这个世界，把人类赶尽杀绝。这场斗争的过程是激烈的，虽然这只是一部科幻片，却又不得不让我们陷入思考之中。Illbeback。是使终结者能够延续的一句经典台词，同时它更是对人类的一句警语。无论是T800，还是T850，甚至是更先进的T1000和TX。当人类的科技发展到超越自身所能掌握的高度，危机就将降临。因此，终结者作为警醒世人认识到这一危机的影片特别是它提出了人类所创造的智能体(机械人克隆人虚拟的电脑世界)，终将摆脱人类控制而反之与人

　　结语

　　在人工智能体道德发展的过程中，我们不仅仅要看到人工智能所带给我们的便利，更要看到人工智能所具有的不完全性的特征，以及对外界事物的破坏。正如，日本创造学家高桥浩说，对于任何新的事物，我们都要去觉察不正常的状况，觉察不调和，觉察缺点不和谐发现性人工智能的研究是一项极富挑战性的工作，不论是它的复杂性和学科交叉性，还是它那些带有根本性的思考和创新，其实都是人类对自身的不断认识和挑战。

　　由此，我们要用我们潜在的感受性作用搜索不寻常状态，在反对和支持中寻求更好的发展。

　　人工智能学习心得

　　我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是ArtificialIntelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的图灵测试。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。

　　人工智能怎么学习呢

　　1AI的基础是数据，是对数据进行挖掘训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学线性代数概率论和数理统计等相关知识。

　　2学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢首先，Python编程的代码量只有Java的15不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫游戏开发自动化运维机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django图形界面的tkInter矩阵计算numpy绘图的matplotlib等等。

　　3学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归逻辑回归随机森林SVM决策树等。非监督学习有：聚类KMeansDBScan等。

　　4深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：TensorflowCaffeMXNetKerasPytorch等。

　　我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。

篇三：人工智能学习心得

　　人工智能学习心得

　　通过这期人工智能的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂的计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的来说，人工智能研究的一个主要目标是是机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大，有时候我们要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其他诸多意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普通认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了，关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能，是计算机科学、逻辑学、认知科学较差形成的一门学科，简称“AI”。

　　它由五个阶段的发展历程，并在90年代出现了新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互谅网的技术发展，人工智能发展由单个智能主题研究专项给予网络黄静霞的分布是人工智能研究。不仅研究给予同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主题的多目标问题求解，将人工智能更面向使用。另外，由于hopfied多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象，人工智能已深入到社会生活的各个领域。

　　人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律，信息抽象结晶为知识，只是构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，它的概念、方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子

　　屡见不鲜，在军事、共页和医学等领域中人工智能的应用已经显示出它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。

　　作为21世纪的新时代人民教师，我们更应该学好计算机知识，掌握AI技术，把AI技术作为一项课程资源，使其与教材相结合，使得课堂变得生动，活泼，符合学生身心发展的课堂。从而激发学生的学习热情，让学生从被动式地接受课堂知识，变成主动式参与课堂的创新。

篇四：人工智能学习心得

　　人工智能学习心得

　　人工智能学习心得

　　人工智能现状和发展

　　摘要：人工智能属于一门综合性的边缘学科(:人工智能学习心得)。诞生时间为20世纪50年代左右，大概历经了四个时代，第一个时代为神经网络时代，第二个时代为弱方法时代，第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学，信息论，神经心理学，哲学，统计学等多种学科。至今为止，人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业，军事等领域。

　　关键词：人工智能发展;识别率;人脸识别;遗传算法

　　1智能计算机的发展

　　人工智能1(ArificialInelligence，简称AI)是计算机学科的一个分支，属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一，最近几十年来，人工智能的发展非常的迅速，在很多的地方都得到了应用，尤其是在科学领域。

　　人工智能源自于对人的模仿，其最终目的是服务于人类，但是，就像世界上没有相同的两片叶子，也没有完全相同的两个人，也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样，人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业，一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势，甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化

　　的需求而演化，企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步，不断完善自身。

　　未来，随着计算机和其他科学技术的不断进步，人工智能的发展也将要不断面对越来越多的艰难挑战。在我们的日常生活中，人们对人工智能技术的期望一直都拥有着很高的热情和期盼，但是，在客观事实上，人工智能技术进步不但要考虑软件、硬件技术的限制，也还要考虑人们对自身能力理解程度的制约，因此未来人工智能技术将在不断限制的过程中不断突破不断成长，从而保持着逐步的发展。比如人脸识别技术，当该技术以一次问世时，人们对人工智能充满了信心，但当大多数人亲自使用时，却发现它对人脸的识别率还是不够高;近年来，人脸识别技术得益于机器学习与大数据，又有了非常令人欣喜的进步，拥有足够的多的人力模型数据，计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练，就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别，并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平，对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计，所以，距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别，OCR、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众，用一份积极包容的心态，为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。

　　人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，经过运用人类的知识和解决问

　　题的途径进行推理、汇总、判断、解决，来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。人工智能在计算机领域内，得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。

　　人工智能是研究人类智能活动的可循规律，创建具有一定人类智能的电子系统，它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题，换而言之，就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如：繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的，但是，现今，计算机不但能高效准确的完成这种计算，而且还能够比人脑做得更加的完美，因此，当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”，由此可见，高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化，人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展，另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。

　　2人工智能的前沿

　　现今社会，智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用，主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。运用人工

　　智能技术，可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。

　　遗传算法(GeneicAlgorihm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的，而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如，它决定了个体所要表现出的外部形状，如单眼皮，双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见，从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化，如二进制编码，在第一代种群产生之后，遵循适者生存，按照自然法则优胜劣汰，选择最优的结果，并借助交叉和变异，得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀，更加适者生存的种群。

　　3结束语

　　人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究，想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识，心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学，它包含了很多不同的领域，如机器学习，计算机视觉、软件工程、操作系统等等，总而言之，人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的，每个时代的科学发展也是不同的，希望在科学不断发展的今天，人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。

　　参考文献：

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　　今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。

　　人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。

　　通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。

　　人工智能学习心得

　　我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是ArificialInelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人

　　们的生活带来翻天覆地的变化。

　　人工智能怎么学习呢?1.AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。

　　2.学习Pyhon语言。Pyhon最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课(转载于::人工智能学习心得)。为什么Pyhon会迅速传红呢?首先，Pyhon编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Pyhon的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Pyhon拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的kIner、矩阵计算numpy、绘图的maplolib等等。

　　3.学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBscan等。

　　4.深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：ensorflow、Caffe、MXNe、Keras、Pyorch等。

篇五：人工智能学习心得

　　人工智能学习心得

　　人工智能学习心得在看李开复老师的《人工智能》

　　之前，我有许多疑惑，人工智能是什么？是男是女，长什么样儿？

　　漂亮吗？

　　会不会生病？

　　会不会老？

　　人工智能聪明吗？会下象棋吗？

　　会打麻将吗？

　　会玩

　　dota或者王者荣耀吗？

　　会打乒乓球吗？

　　会打篮球吗？

　　会游泳吗？

　　人工智能有记忆吗？

　　能不能教他说话、拿筷子夹花生米？人工智能好玩吗？

　　怎么玩？

　　怎么跟它交流？

　　它会不会说话？

　　能陪我唱歌吗？

　　要不要吃饭？

　　要不要充电？

　　人工智能有什么用？

　　能帮我写文章/搬砖/做报表/开车吗？

　　能用来赚钱吗？

　　人工智能怕什么？

　　下雨天能出门吗？

　　天热会不会出汗？从楼上摔下去会不会变形？

　　能修好吗？

　　人工智能有什么危险？

　　会不会吃了我？它要是想伤害我，我该怎么办？

　　我该怎么了解人工智能？

　　学习

　　人工智能？

　　和人工智能和谐相处？

　　人工智能有什么爱好？

　　喜欢听什么歌？

　　吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的？

　　会看书吗？

　　能不能体会“今宵酒醒何处，杨柳岸，晓风残月

　　”

　　的寂寞和“醉卧沙场君莫笑，古来征战几人回”

　　的豪迈？

　　人工智能有感情吗？

　　会喜欢我吗？

　　我离开它的时候，它会不会难过，会不会想我？

　　通过学习

　　李开复老师的《人工智能》，我获益良多，很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物，介绍了人工智能的基本理念，发展历程和对未来的展望。

　　下面以问答的形式，记录学习

　　心得。

　　1.人工智能是什么？

　　在哪里？

　　其实，人工智能已经到处都是，什么都做：

　　可以陪人聊天，可以写标准新闻，能画画，能翻译，能开车，能认出人的样子，能在互联网上搜答案，能

　　在仓库搬货，能送快递到家。

　　人工智能是什么，众说纷纭，一般有以下五种定义（可能有交叉）

　　：

　　1)在某方面特别聪明的计算机程序，比如

　　AlphaGo，下围棋下得特别好，世界冠军也下不过它。

　　2)试图像人一样思考的计算机程序。

　　但这事儿太难，人的意识，连人自

　　己都搞不清楚，更别说教给自

　　己编出来的程序了。

　　3)怎么想的不知道，行为方式倒是很像人，比如可以和人聊天的

　　ELIZA。

　　4)会自

　　己学习

　　的，刚开始笨笨的，慢慢地就越来越聪明。

　　AlphaGo也是因为头悬梁锥刺股，苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。

　　5)根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。这五种定义各有根据和局限，也可以认为人工智能首先是感知，包括视觉、语音、语言；

　　然后是决策，根据识别的信息，做出预测和判断；

　　最后是反馈，就像机器人或自

　　动驾驶。

　　我的理解：

　　人工智能是高性能的计算机程序，或者使用了

　　人工智能的产品、服务和应用。

　　2.人工智能包含什么？

　　人工智能有很多分支，其中之一是机器学习，机器学习

　　里面有一个分支是深度学习，深度学习

　　是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术。

　　深度学习

　　是一种神经网络，把计算机要学习

　　的东西看成数据，把数据丢进多个层级的数据处理网络，然后检查经过网络处理的结果数据是否符合要求。

　　如果符合，就保留网络作为目

　　标模型，如果不符合，就反复修改参数，直到符合为止。

　　书中举了一个例子，非常形象生动：

　　把数据看成水流，深度学习

　　网络看成多层水管网络，通过调节管道和阀门，使输出满足要求。

　　3.人工智能的发展历程是怎样的？

　　历史上有过

　　3次

　　AI热潮，1)弱人工智能：

　　在某方面很聪明，但只在这方面聪明，别的事啥也不会。

　　比如AlphaGo，下围棋世界第一，别的方面就是个弱智，连棋子都得别人帮它拿。

　　2)强人工智能：

　　人能做什么，它就能做什么。

　　跟美剧《西部世界》

　　里的机器人差不多，但它有没有意识，不好说。

　　3)超人工智能：

　　比最聪明的人类还要聪明

　　100000000倍。。都不止，它的

　　NB，超乎你想象。

　　我们不知道它是谁，不知道它在哪里，不知道它什么时候出现，也不知道它会干什么。

　　可能在某个时刻（奇点）

　　之后，超人工智能就会天神降临，整个世界笼罩在它无边的法力之下。

　　也可能，因为物理学和生物学的限制，超人工智能永远不会来。

　　无论如何，人工智能，或者说，对人工智能的研究和使用，需要受到监管和限制，也需要应对转型过程中对失业的冲击。

　　6.哪些领域是今天的人工智能做不到或者做不好的？

　　跨领域推理，人类强大的跨领域联想、类比能力，可以举一反三，触类旁通。不过迁移学习

　　也正在发展，可以将计算机在一个领域学到的经验转换到另

　　一个领域

　　1.抽象能力知其然，也知其所以然，了解事物运行的本质规律

　　2.常识

　　3.自我意识

　　4.审美

　　5.情感

　　不过，已经有软件可以吟诗作词，而且相当高明。

　　比如这首根据遗传算法生

　　成的《清平乐-黄菊》

　　：

　　“相逢缥缈,窗外又拂晓.长忆清弦弄浅笑,只恨人间花少.黄菊不待清尊,相思飘落无痕.风雨重阳又过,登高多少黄昏.”

　　平仄相符，语句通顺，很有意境。

　　7.人工智能创业的形势如何？

　　形势一片

　　大好：

　　国家大力支持，业界投入巨大的人力和财力进行研究，软硬件技术都已经成熟。

　　AI的商业路线分三步走：

　　线上业务（3年）

　　、线下业务（5~7年）

　　和个人业务（10年以上）

　　AI创业的五大基石：

　　1)清晰的领域界限（业务场景）

　　2)闭环的、自

　　动标注的数据

　　3)海量的数据量（千万级）

　　4)超大规模的计算能力

　　5)顶尖的

　　AI科学家（算法）

　　AI产业发展的六大挑战：

　　1)前沿科研与工业界尚未紧密衔接

　　2)人才缺口巨大，人才结构失衡

　　3)数据孤岛化和碎片

　　化问题明显

　　4)可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟

　　5)一些领域存在超前发展、盲目

　　投资等问题

　　6)创业难度相对较高，早期创业团队需要更多支持

　　中国在

　　AI创业中的优势：

　　1)中国人/华人处于人工智能研究的领先地位

　　2)中国有庞大的理工科学生基础，数学知识扎实，具备人才优势

　　3)全球规模最大的互联网市场，网民人数近

　　8亿

　　4)行业需求潜力巨大，5)海量数据和充沛资金

　　对应上面提到的五大基石，人才、海量数据、闭环标注数据、应用场景、计算力都有解决方案，再加上开复老师创立的微软亚洲研究院和创新工场提供的人才和资金优势，我也觉得中国发展

　　AI的前景一片

　　光明。

　　另

　　外，创新工场成立了人工智能研究院，这是专门面向人工智能的创业人才培养基地和创业项目

　　孵化实验室。

　　主要工作任务包括：

　　1.对接科研成果与商业实践，帮助海内外顶级人工智能人才创业

　　2.培育和孵化高水准的人工智能技术团队

　　3.积累和建设人工智能数据集，促进大数据的有序聚合和合理利用

　　4.开展广泛合作，促进人工智能产业的可持续发展

　　未来

　　AI是风口。

　　有人总结，只要以

　　ai域名为后缀，融资过程都会比较快，或者融到的钱会比较多。

　　9.AI时代，我该怎么学？

　　借鉴了密涅瓦大学的“沉浸式全球化体验”

　　教学方式和清华大学姚期智院士创办的清华学堂计算机科学实验班（姚班）

　　的教学模式，开复老师提出

　　AI时代的学习方法：

　　1.主动挑战极限

　　2.从实践中学习

　　3.关注启发式教育，培养创造力和独立解决问题的能力

　　4．

　　互动式的在线学习

　　将愈来愈重要

　　5.主动向机器学习

　　机器越来越像人，人越来越像机器，随着生物科技和量子科技的发展，人机融合，达到了

　　生命的大和谐。

　　10.AI时代，我该学什么?

　　AI时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习

　　的技能将越来越没有价值。

　　最能体验人的综合素质的技能，将最有价值，最值得培养、学习，比如：

　　1.对于复杂系统的综合分析、决策能力

　　2.对于艺术和文化的审美能力和创造性思维

　　3.由生活经验及文化熏陶产生的直觉、知识

　　4.基于人自

　　身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）

　　与他人互动的能力

　　要想获得以上这些能力，大部分都是个性化培养，而非大规模圈养教育系统的设计，也要考虑到个性化、定制化、可持续化和公平。可能感性思维很难被机器取代，理性思维人类是干不过

　　AI的。

　　11.AI无处不在的年代，人生还有意义吗？

　　开复老师通过自

　　己康复的经验，在书中进行了富有哲理，诗意盎然的阐述。我的答案：

　　我思故我在。

　　今天我坐在这里打完这份读后感，说明我的人生就是有意义的。

　　AI不过是新的工具，正如小石锤、轮子、蒸汽机、航天飞机、计算机和互联网，不会取代，只会丰富。

篇六：人工智能学习心得

　　人工智能学习心得

　　务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。

　　随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支(如系统工程、系统学、运筹学、信息论)结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。

　　3.模糊控制

　　在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。通过课堂中，导师生动的讲解，以及引用到生活当中鲜活的例子，如冰箱温度的模糊控制，智能汽车的行驶路线控制等等，充分的认识到，模糊控制在当今社会的应用已经很广泛，只是理论知识的缺乏而感觉不到它们的存在。

　　一般控制架构包括：定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化，详细如下：

　　(1)定义变量：也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差e与输出误差之变化率ce，而控制变量

　　则为下一个状态之输入u。其中e、ce、u统称为模糊变量。

　　(2)模糊化（fuzzify）：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值（linguisitcvalue）求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合（fuzzysubsets）。

　　(3)知识库：包括数据库（database）与规则库（rulebase）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。

　　(4)逻辑判断：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。

　　(5)解模糊化（defuzzify）：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。

　　模糊控制很重要的一点就是模糊规则的制定，其规则制定的来源主要由专家的经验和知识、操作员的操作模式、自学习提供。模糊规则的形式则分为状态评估和目标评估两种。但都是以模糊控制为基础，达到自动控制的目的。

　　4.专家系统

　　专家系统(expertsystem)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之

　　一。运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。

　　专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和

　　环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。

　　对专家系统可以按不同的方法分类。通常，可以按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见的有解释型、预测型、诊断型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。

　　简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

　　5.神经网络

　　由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多

　　不同的见解。目前使用得最广泛的是t.koholen的定义，即“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”

　　人工神经网络是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

　　6.小结

　　关于人工智能的学习，我现在所学习到的仅仅是皮毛。但对于一个刚刚接触人工智能学习的学生，了解如模糊控制、专家系统、神经网络等人工智能的知识入门尤为重要，为将来进一步学习人工智能的理论打下基础，并将理论应用于生活和工作当中，这才是学习的最终目的。

　　参考文献：

　　《人工智能控制》作者：蔡自兴，出

　　版

　　社：化学工业出版社，20xx-7-1

　　第四篇：对人工智能学习的感想学校：

　　学院：班级：

　　姓名：学号：

　　谈谈人工智能的学习感想

　　人工智能(artificialintelligence)，英文缩写为ai。它是研究、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。

　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

　　人工智能技术导论这门课的学习，让我知道了人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。

　　人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家

　　建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起

　　研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真

　　人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；

　　从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。

　　人工智能经过几十年的发展，其应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。我通过网络查找，知道了以下领域的人工智能的发展。

　　1．机器翻译

　　机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。几十年来，国内外许多专家、学者为

　　机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现，不过

　　也取得了很大的进展，特别是作为人们的辅助翻译工

　　具，机器翻译已经得到大多数人的认可。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻

　　译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含

　　义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车20xx”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。以“译星”、“雅信译霸”为代表的专业翻译系统，是面对专业或行业用户的翻译软件，但其专业翻译的质量与人们的实用性还有不少差距，有人评价说“满篇英文难不住，满篇

　　中文看不懂”，该说法虽然比较极端，但机译译文的质量确实却一直是个老大难问题。这里，我们不妨对现有的机译和人译过程作一比较，从中可以看出一些原因。

　　机器翻译：

　　1.一句一句处理，上下文缺乏联系；

　　2.对源语言的分析只是求解句法关系，完全不是意义上的理解；

　　3.缺乏领域知识，从计算机到医学，从化工到法律都通用，就换专业词典；

　　4.译文转换是基于源语言的句法结构的，受源语言的句法结构的束缚；

　　5.翻译只是句法结构的和词汇的机械对应。

　　人工翻译：

　　1.一般会先通读全文，会前后照应；

　　2.对源语言是求得意义上的理解；

　　3.只有专业翻译人员，而没有万能翻译人员；

　　4.译文是基于他对源语言的理解，不受源语言的句法结构的束缚；

　　5.翻译是一个再创造的过程。

　　在目前的情况下，计算机辅助翻译应该是一个比较好的实际选择。事实上，在很多领域中，计算机辅助人类工作的方式已经得到了广泛的应用，例如cad软

　　件。如果计算机辅助技术用于语言的翻译研究，应该同样可以起到很大的辅助作用，这就是所谓的“计算机辅助翻译”。它集机器记忆式翻译、语法分析式翻译和人

　　际交互式翻译为一体，把翻译过程中机械、重复、琐碎的工作交给计算机来完成。这样，翻译者只需将精力集中在创造性的思考上，有利于工作效率的提高。

　　机器翻译研究归根结底是一个知识处理问题，它涉及到有关语言内的知识、语言间的知识、以及语言外的世界知识，其中包括常识和相关领域的专门知识。随

　　着因特网的普及与发展，机器翻译的应用前景十分广阔。作为人类探索自己智能和操作知识的机制的窗口，机器翻译的研究与应用将更加诱人。国际上有关专家分析

　　认为机器翻译要想达到类似人工翻译一样的流畅程度，至少还要经历15年时间的持续研究，但在人类对语言研究还没有清楚“人脑是如何进行语言的模糊识别和判

　　断”的情况下，机器翻译要想达到100%的准确率是不可能的。

　　2．专家系统

　　专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决

　　问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个

　　方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测

　　型、规划型、设计型和控制型等10种类型。具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。

　　为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的

　　推理机制(构成推理机)。系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理，做出决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此能起到专家或专家

　　助手的作用。

　　开发专家系统的关键是表示和运用专家知识，即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前，专家系统主要采用基于规则

　　的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多是不精确或不确定的，因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。此外，专家系统开发工

　　具的研制发展也很迅速，这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程，将起到积极地促进作用。随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系

　　统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。在新一代专家系统中，不但采用基于规则的推理方法，而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。

　　3．符号计算

　　计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领

　　域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合

　　等。。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。。早在50年代末,人们就开始对此研究。。进入80年代后,随着计算机的普及和人

　　工智能的发展,相继出现了多

　　种功能齐全的计算机代数系统软件,其中mathematica和maple是它们的代表，由于它们都是用c语言写成的,所以可

　　以在绝大多数计算机上使用。。mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形

　　式的数学处理。

　　计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数

　　后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。。

　　现在符号计算软件有一些共

　　同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们

　　通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。

　　尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计

　　算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用

　　计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用fortran语

　　言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉

　　及。计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。

　　如今，人工智能研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容

　　量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。

　　人工智能的学习，让我明白了人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少

　　都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。将来我们会对人工智有能更高层次的需求，人工智能也会继续影响我们的工作、学习和生活，我们也要支持人工智能的发展！

　　第五篇：人工智能学习人工智能学习-知识要点总结[nirvana发表于20xx-1-213:32:24]

　　人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性边缘学科，延伸人脑的功能，实现了脑力劳动的自动化。

　　1、认知科学认为智能的核心是思维，知识阙值理论认为智能行为取决于知识的数量及其一般化程度，智能就是在巨大搜索空间中迅速找到一个满意解的能力；进化理论的核心是用控制取代表示，取消概念、模型及显示表示知识，否定抽象对于智能及智能模拟的必要性，强调分结构对于智能进化的可能性与必要性。综合上述观点，认为智能是知识与智力的总和，具有如下特征：

　　（1）记忆与思维能力，（2）学习能力及自适应能力，（3）行为能力。

　　人工智能是人造智能，是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通过图灵测试可以判断一个系统是否具有智能和智能的水平。

　　人工智能研究内容：

　　（1）机器感知（2）机器思维（3）机器学习（4）机器行为（5）智能系统构造技术

　　人工智能研究途径：

　　（1）符号处理（2）网络连接机制（3）系统集成

　　2、知识是智能的基础，对人工智能的研究必须以知识为中心来进行，由于对知识的表示、利用、获取等的研究取得较大进展，特别是不确定性知识表示与推理取得的突破，建立了主观bayes理论、确定性理论、证据理论、可能性理论，对人工智能其他领域（如模式识别，自然语言理解等）的发展提供了支持。数据是信息的载体和表示，信息是数据在特定场合的具体含义，信息是数据的语义；把有关信息关联在一起所形成的信息结构叫知识。具有：相对正确性，不确定性，可表示性，可利用性等特征；按作用范围分为常识性知识，领域性知识；按作用及表示分为事实性知识，过程性知识，控制性知识。按确定性分为确定性知识，不确定性知识；按结构及表现形式分为逻辑性知识，形象性知识；从抽象的，整体的观点来划分可分为零级知识，一级知识，二级知识。知识表示方法总体上分为符号表(转载请注明来源：www.HaOWOrd.coM)示法，连接机制表示法；目前用得较多的知识表示方法主要有：一阶谓词逻辑表示，产生式，框架，语义网络，脚本，过程，petrio网，面向对象表示法。选择知识表示法时，要注意以下几个方面：

　　（1）充分表示领域知识（2）有利于对知识的利用（3）便于对知识的组织、维护与管理（4）便于理解和实现

　　3、产生式系统构成：规则库，控制系统，综合数据库。综合数据库中已知事实表示：（特性

　　对象

　　值可信度因子）控制系统的求解过程是一个不断地从规则库中选取可用规则与综合数据库中已知事实进行匹配的过程。产生式系统分类：按推理方向分为前向、后向和双向产生式系统；按表示知识的确定性可分为确定性及不确定性产生式系统；按数据库性质及结构特征进行分类为可交换的产生式系统，可分解的产生式系统，可恢复的产生式系统。框架是一种描述所论对象属性的数据结构，由槽结构组成，槽分为若干侧面。问题求解主要通过匹配和填槽实现的；产生式表示法主要用于描述事物间的因果关系，框架表示法主要用于描述事物内部结构及事物间的类属关系。语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。一个过程规则包括激发条件，演绎操作，状态转换及返回四个部分。

　　4、推理就是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程。按从新判断推出的途径来划分，推理可分为演绎推理、归纳推理和默认推理；按所用知识确定性分为确定性推理，不确定性推理；按推出的结论是否单调地增加来划分为单调推理，非单调推理；按是否运用与问题有关的启发性知识分为启发式推理，非启发式推理；按基于方法的分为基于知识的推理，统计推理，直觉推理。推理的控制策略：推理方向，搜索策略，冲突消解策略，求解策略和限制策略。推理方向可确定推理的驱动方式：正向推理，逆向推理，混合推理及双向推理。

　　从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑的推理规则推出结

　　论的过程称为自然演绎推理，基本推理规则是p规则，t规则，假言推理，拒绝式推理等：

　　p规则：任何步骤可引入前提at规则：前面步骤有一个或多个公式永真蕴涵公式s，可引入s

　　假言推理：p，p—>q=>q

　　拒绝式推理：p—>q,非q=>非p

　　归结演绎推理中，空字句是不满足的，因此归结的目标是通过归结使字句集中包含空字句，从而证明原命题的不可满足性。归结式是亲本字句的逻辑结论。

　　不确定性推理是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的理论的思维过程。

　　不确定推理的基本问题：推理方向，推理方法，控制策略，不确定性的表示和度量，不确定性匹配，不确定性传递算法，不确定性的合成。

　　知识的不确定性称为知识的静态强度；证据的不确定性称为动态强度

　　5、组合证据的不确定性算法：

　　最大最小方法

　　概率方法

　　有界方法

　　不确定性传递算法：

　　结论不确定性的合成：

　　6、主观bayes方法：

　　（1）知识不确定性表示（产生式规则）：

　　（2）证据不确定性表示：

　　（3）组合证据不确定性的算法：

　　（4）不确定性传递算法：

　　（5）结论不确定性的合成算法：

　　7、可信度方法：（c-f模型是基于可信度表示的不确定性推理的基本方法）

　　在可信度推理方法中的ｃ-f模型里，可信度cf(h,e)的含义是：cf(h,e)>0表示ｅ的出现增加了ｈ的可信度；cf(h,e)=0表示ｅ的出现与ｈ可信度无关；cf(h,e)<0表示ｅ的出现降低了ｈ的可信度。

　　（1）知识不确定性表示：

　　（2）证据不确定性表示：

　　（3）组合证据不确定性算法：

　　（4）不确定性传递算法：

　　（5）结论不确定性合成算法（推理网络）：

　　8、证据理论是用集合表示命题的，d是变量x所有可能取值的集合，且d中的元素是互斥的，在任一时刻x都取且只能取d中某一元素为值，则称d为x的样本空间。

　　信任函数与似然函数的关系：pl(a)>=bel(a),bel(a)表示对a

　　为真的信任程度，pl(a)表示对a为非假的信任程度。pl(a)-bel(a)表示对ａ不知道的程度，即既非对ａ信任又不信任的那部分。

　　知识的不确定表示：ifethenh={h1,h2,…,hn}cf={c1,c2,…,cn}ｃｆ是可信度因子

　　含有模糊概念、模糊数据或带有确信程度的语句称为模糊命题。一般表示形式为：

　　xisa(cf)x是论域上的变量，ａ是模糊数，ｃｆ是该模糊命题的确信程度或

　　相应事件发生的可能性程度。

　　10、人工智能解决的问题：结构不良，非结构化；盲目搜索按预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略；启发式搜索加入了与问题有关的启发性信息，用以指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程并找到最优解。

　　状态空间表示法：（ｓ，ｆ，ｇ）

　　11、专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验与专门知识，模拟人类专家的思维过程，求解需要专家才能解决的困难问题。

　　特征：专家知识，有效推理，获取知识能力，灵活性，透明性，交互性，复杂性

　　专家系统与常规计算机程序比较：＊

　　(1)常规程序＝数据结构＋算法，专家系统＝知识＋推理

　　(2)常规程序分为数据级＋程序级，专家系统数据级＋知识库级

　　＋控制级

　　(3)常规程序面向数值计算和数据处理，专家系统本质上是面向符号处理的

　　(4)常规程序处理的数据多是精确的，专家系统处理不精确，模糊知识

　　(5)解释功能

　　(6)都是程序系统

　　12、机器学习是要使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善：

　　三个方面的研究内容：（１）学习机理研究（２）学习方法研究（３）面向任务研究

　　学习系统是指能够在一定程度上实现机器学习的系统，能够从某个过程或环境的未知特征中学到有关信息，并且能把学到的信息用于未来的估计、分类、决策或控制，以便改进系统的性能。在结构上主要包括：学习环境，学习机构，执行与评估机构和知识库四个部分；各种符号学习方法中推理能力最强的学习方法是机械式学习，推理能力最弱的方法是观察和发现，神经网络学习获得的知识被存储在神经元之间的连接中。

　　学习系统具有的条件能力：

　　(1)具有适当的学习环境

　　(2)具有一定学习能力

　　(3)能应用学到的知识求解问题

　　(4)能提高系统的性能

篇七：人工智能学习心得

　　人工智能心得总结人工智能心得体会3篇

　　虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通

　　过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光

　　明前景已展示岀其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界

　　吧，一个全新的人工智能世界。以下是分享的人工智能心得总

　　结人工智能心得体会,希望能帮助到大家！

　　人工智能心得总结人工智能心得体会1一、研究领域

　　在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域

　　都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智

　　能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程

　　序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人

　　学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent.计

　　算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言

　　等。

　　在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算

　　机系统;例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成

　　电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控

　　制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同

　　程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较

　　扎实

　　的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台

　　什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域

　　十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在

　　工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还

　　是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以

　　得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域

　　有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人

　　工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人

　　工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

　　二、各领域国内外研究现状(进展成果)近年来，人工智能的研究和应用岀现了许多新的领域，它

　　们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些

　　新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智

　　能与艾真体(agent)＞计算智能与进化计算、数据挖掘与知识

　　发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。

　　1、分布式人匸智能与艾真体

　　分布式人工智能(distributedai,dai)是分布式计算与

　　人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的

　　标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境

　　中具有交换信息和协同工作的能力。

　　分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系

　　统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的

　　概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真

　　体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统

　　(multiagentsystem,mas)两领域。其中，分布式问题求解把

　　一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或

　　结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括

　　规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知

　　识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个

　　全局的概念模型、问题和成功标准，而urns则含有多个局部的

　　概念模型、问题和成功标准。

　　mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应

　　性，更适合开放和动

　　态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算

　　机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的

　　研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技

　　术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机

　　场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。

　　2、计算智能与进化计算

　　计算智能(putingintelligence)涉及神经计算、模糊计

　　算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较

　　长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进

　　化计算加以说明。

　　进化计算(evolutionaryputation)是指一类以达尔文进

　　化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总

　　称，它包括遗传算法(geneticalgorithms)＞进化策略

　　(evolutionarystrategies)和进化规划(evolutionaryprogramming)。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差

　　别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背

　　景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些

　　都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复

　　杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计

　　算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元

　　胞自动机等。

　　达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科

　　学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物

　　体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中

　　哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合

　　和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣

　　汰。

　　直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的

　　研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。

　　因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进

　　化算法。

　　3、数据挖掘与知识发现

　　知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年

　　代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归

　　纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验

　　系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃

　　的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合

　　运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种

　　学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭

　　示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用

　　前景的研究课题。

　　从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要

　　解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因

　　为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如

　　何形成用自然语言表达的概念。

　　机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进

　　展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世

　　纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到

　　知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘

　　已成为人工智能研究的又一热点。

　　比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的

　　coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关

　　系的集成化系统explora,交互式大型数据库分析工具kdw,用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统,以及通用

　　的数据库知识发现系统kdd等。

　　4、人工生命

　　人工生命(artificiallife,alife)的概念是由美国圣菲

　　研究所非线性研究组的兰顿(langton)于1987年提出的，旨在

　　用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生

　　命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具

　　有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动

　　力学、进化和环境适应。

　　人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特

　　征的行为，在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的广阔

　　范围内深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的实

　　质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正

　　理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学

　　从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分

　　子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开

　　始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综

　　合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作

　　用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。

　　人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的

　　理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计

　　算机进行仿真，对相关非线性对彖进行更真实的动态描述和动

　　态特征研究。

　　人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工

　　建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习

　　综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有

　　计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自

　　动机、人工核昔酸和人工脑等。

　　三、学了人工智能课程的收获

　　(1)

　　了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人

　　工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情

　　况，熟悉人工智能的研究领域。

　　(2)

　　较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了

　　状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了

　　解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

　　(3)

　　掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特

　　别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜

　　索、有序搜索、护算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟

　　退火算法的基本方法。

　　(4)

　　掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技

　　术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。

　　(5)

　　概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系

　　统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。

　　(6)基本了解人工智能程序设计的语言和工具。

　　四、对人工智能研究的展望

　　对现代社会的影响有多大?工业领域，尤其是制造业，已

　　成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线

　　分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系

　　统辅助其分析，判断和决策;应用卡欺诈检测系统业已得到普

　　遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活,cad,cam,cai,cap,cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方

　　便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能

　　手机越来越人性化。

　　人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深

　　层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》

　　系列，到基努?里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯

　　格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我

　　们应该如何看待人工智能?如何看待具有智能的机器?会不会有

　　一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智

　　能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更

　　好

　　地为人类服务。

　　当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不

　　断涌现，如模糊技术，模糊一神经网络，遗传算法，进化程序

　　设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基

　　础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。

　　从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。

　　五、对课程的建议

　　(1)

　　能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及

　　讲述在一些研究成

　　果中人工智能那些知识被应用。

　　(2)

　　多推荐一些过于人工智能方面的电影，女山《终结

　　者》系列、《黑客帝国》

　　系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的

　　兴趣。

　　(3)

　　条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自

　　己制作一些简单的

　　作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学

　　习。

　　(4)

　　课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些

　　新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了

　　解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合

　　原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。

　　人工智能心得总结人工智能心得体会22016年10月，全球最大代工厂富士康“机器换人”计划

　　加速，每年有上万机器人投入使用，其江苏昆山市的工厂已裁

　　减6万员工。正在举行的全国两会上，一些代表委员对有着近

　　3亿人的农民工群体未来的走向，不无担忧。他们提醒说，“机器换人”，可能会导致农民工未来的就业压力不断加大。

　　(2017/3/10《工人日报》)人类进入信息化时代，随之而来的将是智能化时代，或者

　　称着机器人时代。目前“机器换人”计划加速，大量的机器人

　　投入使用，让人们从脏、热、累、有毒有害、机械重复的工作

　　中解放岀来，将使生产效率和产品质量大大提高，同时能大幅

　　降低生产成本，带来社会的进步。中国制造正在向中高端迈

　　进，只有接纳机器人，才能提高企业和产品的国际竞争力。机

　　器人时代不论你喜欢不喜欢都将如期而至。

　　“机器换人”来了，预示着一场工业革命已经来临，生产

　　方式、企业管理和用工制度等都将发生一系列的变化，一些企

　　业因为引入机器人而不得不大量裁员，一部分工人特别是农民

　　工因此失去工作的机会，一些年龄大的农民工要想再就业就比

　　较困难，一旦失去工作机会也将丢掉手中的饭碗。

　　共18

　　须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分

　　广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉

　　等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够

　　胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能

　　的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比

　　较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能

　　及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智

　　能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下

　　的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到

　　其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人

　　本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能

　　的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工

　　智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人

　　造的智能，是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门

　　科学，简称AI。

　　人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：

　　共18

　　活的各个领域。

　　对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想

　　最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有

　　了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一

　　样呢?人工智能的神话是否会发生

　　在当前社会中的呢？

　　在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世

　　界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的

　　超级人物，而是因为她喑自揭示了一个人与计算机世界的关

　　系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治

　　了世界？

　　人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋

　　律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息

　　化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工

　　智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社

　　会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗

　　透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工

　　业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的

　　经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。

　　智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然

　　而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给

　　共18

　　系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发

　　展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通

　　过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的

　　对未来人工智能的发展做岀了以下拙劣的猜想：

　　一，融合阶段(2010—20xx年)：

　　1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统

　　来制定新的法律。

　　2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联

　　网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程

　　服务变得更为完善。

　　3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远

　　程教育十分普及。

　　4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智

　　能科学逐渐完善。

　　5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至

　　可以不用植入任何芯片）。比如，将微型超级计算机植入人

　　脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。

　　6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

　　7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用

　　来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水

　　准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范

　　家用共18

　　4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会岀现有关法律

　　来规范这些行为。人工智能一但拥有长足的进步，必将带动

　　其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发

　　展，起到决定性作用。

　　虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通

　　过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光

　　明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界

　　吧，一个全新的人工智能世界。

　　第18页共18

篇八：人工智能学习心得

　　人工智能学习心得

　　人工智能学习心得

　　对人工智能的理解

　　通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

　　人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观1/9

　　__来源网络整理，仅作为学习参考

　　点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：

　　人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。

　　人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：

　　第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落

　　人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。

　　第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。

　　dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智2/9

　　__来源网络整理，仅作为学习参考

　　能联合会议

　　第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。

　　日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

　　第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。

　　1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

　　第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮

　　由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工3/9

　　__来源网络整理，仅作为学习参考

　　智能已深入到社会生活的各个领域。

　　对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想

　　最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生

　　在当前社会中的呢

　　？

　　在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？

　　人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡4/9

　　__来源网络整理，仅作为学习参考

　　见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。

　　智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。

　　虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。

　　个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，5/9

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　　另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。

　　人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：

　　一，融合阶段（2014—2014年）：

　　1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。

　　2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、6/9

　　__来源网络整理，仅作为学习参考

　　电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。

　　3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。

　　4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。

　　5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至可以不用植入任何芯片）。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。

　　6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

　　7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用（比如禁止合成电视名人），可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。

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　　三、自我发展阶段（2014—2014年）：

　　1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。

　　2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。

　　3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。

　　4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。

　　5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。

　　四、升华阶段（2014—2014年）：

　　1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。

　　2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。

　　3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。

　　8/9

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　　4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。

　　人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。

　　网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。

　　虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。

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篇九：人工智能学习心得

　　人工智能学习心得

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

　　1人工智能学科的诞生

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

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

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

　　2逻辑学的发展

　　2.1逻辑学的大体分类

　　逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。

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

　　2.2泛逻辑的基本原理

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

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

　　3逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用

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

　　3.1经典逻辑的应用

　　人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了

　　人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。

　　3.2非经典逻辑的应用

　　(1)不确定性的推理研究

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

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

　　(2)不完全信息的推理研究

　　常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单

　　调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。

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

　　4人工智能——当代逻辑发展的动力

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

　　5结语

　　人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。

　　一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。

　　人工智能学习心得

　　人工智能之我见

　　在新事物出现的初期往往会因为各种的原因而不被人们所接受，随着人工智能尤其是机器人在人类生产生活中的广泛应用，智能体的在各方面的缺陷也逐步暴露出来。毋庸置疑，从人工智能体本身的存在的

　　问题，以及面对外界的破坏都是被大众所质疑的。在对人工智能的研究进路上，本文将从现代美术运动的视角来分析，并否定人工智能的存在。

　　不具备人类的理性本质特征

　　《纽约时报》曾报道，当今的人工智能已经发展到令人无法想象的程度。比如，自动驾驶汽车;苹果siri智能语音能够听出你的声音，帮你找到最近的电影院。IBM公司最近刚刚推出一款“冒险”智能软件取代了“沃森”系统用于医疗作用，最初是用于培训医学院学生，最终将运用于临床治疗阶段。但是，这些新新的产品都是在人类的操控下进行的。所以，从严格意义上讲，人工智能只能部分放大而不能完全取代人的思维。这里所谓的“严格意义”，是指辩证思维是人类理性的本质特征，而人类的辩证思维是立足于概念的辩证本性而展开的思维，它是以概念、判断、推理、假说和理论系演化等思维形式的矛盾运动深刻地反映客观世界和人类实践活动的内在本质。迄今为止，人类赋予机器的智能还仅仅是悟性活动中的演绎方法。而人类对自身意识的概念本性所进行的既相互对立，又相互转化的辩证思维，是人工智能永远可望而不可及的。而现如今，人工智能又作为一种新的趋势和潮流，悄然的流传和使用于部分行业之中，用以代替工人的普通劳动和辅助人类对于事物的探索和研究，并随着现代化的扩展，它将被越来越多的人们所了解与应用。但是，在人工智能的发展过程中，人类探索的又将是一条从没接触，从没走过的道路，盲目的乐观和冒进是不可取的。

　　不具备人类思维所特有的社会性和主观能动性

　　思维是人类所特有的，人对外界事物的反映绝不是机械地呆板地，而是积极地能动地对大量的感性材料进行加工改造，将其升华为理性认识，并在思维中再现事物的本质和规律。以此为基础，实现有目的、有计划地改造世界，以满足人类的物质文化需要。而智能机永远都是人们设计和制造的工具，它模拟人的思维，都是在人事先安排好程序的情况下进行的，它不能有目的地改造客观世界。如果遇到未曾预想的变化，智能机决不能做到“随机应变”。这就如同在现代美术运动中，开始了由一系列技术革命引起的从手工劳动向动力机器生产转变的重大飞跃，机器取代了人力，大规模的工厂化生产取代个体工场的手工生产，然而资产阶级的追逐利益，即使大量的工业产品投入到市场但是设计却远远落后，艺术与技术分离导致了产品外观简陋，设计粗糙没有美感。劣等的材料和粗制滥造的产品充斥日常生活，影响着人民的审美趣味。所以，不管社会生产如何发展，人永远都是自然界的主人，而绝不能变成机器的奴隶。设计师费希尔也指出，在工具盒机器之间没有什么固定的界限。人们一旦掌握了机器，并使它成为一种工具，就能用工具或者机器创造出高质量的产品来。……并不是机器本身使得产品的质量低劣，而是我们缺乏能力来正常地使用它们。

　　同时，人工智能的某些方面和程度上要强于人类本身，如果不能很好的控制和引导这种技术，那么在一定的条件和情况下，存在危害人类本身的现象，就好比现在用于军事用途的攻击型无人机，以及用于

　　破坏的网络病毒，这些都是人工智能的产物，却被某些别有用心的人所利用，用来造成损害和危害人类本身的事情和行为。而且在大量使用人工智能的全球趋势下，在不发达、欠发达地区将会威胁或剥夺其就业，同样影响着这些劳动者的工作生活，在这种情况下，会拉大贫富差距，造成穷者与富者的对立。在发达高科技地区占有主导地位的人工智能的发展，依然存在许多的弊端以及许多不合理，不公正的现象。我们不能因为它的强大和便利就忽视了人工智能本身存在的问题和缺陷。

　　人工智能体面对的伦理困境

　　莫里斯曾强调：“我所理解的真正的艺术就是人在劳动中的愉快的表现。”他无疑是为劳动人民考虑，即工作需要有乐趣，然而机械的使用正恰恰破坏了这种愉悦的平衡。同样，罗斯金也提到过“不管怎么说，有一件事我们是能够办到的：不使用机器制造的装饰物和铸造品。……这些东西不能使我们更幸福，也不能使我们更聪明，它们既不能增加我们的鉴别能力，也不能扩大我们的娱乐范围。它们只会使我们的理解力更肤浅、心灵更冷漠、理智更脆弱。但这不能怪它们，因为我们到这个世界上来不是为了创造那些容不下我们心灵的东西。”罗斯金的这段话坚决反对机器生产，提倡拒绝使用机器制造品。认为机器象征了死亡，而手工制作痕迹却象征了生命。莫里斯从罗斯金那里继承了反对机器生产的思想，敌视机器生产，坚信手工艺是人类最完美的生产手段。

　　人工智能也同样破坏了现代社会的伦理道德，首先，人工智能可能会协助人类做某些事情，但是设计总是有缺陷的，如果出现了缺陷，它就可能会损害人类的利益;其次，人工智能不具有思考和学习能力，如果具有了，那人类还能否驾驭智能?就好比高速发展的现代化工业一样，在创造经济效益的同时，也在消耗着不可再生资源和污染着环境。在高速发展的科技面前，人们使用人工智能这项现代化发展所带来的技术，人工智能的发展速度快，改变世界的力度和能力也快于人类对于这项技术的普及和认识，有很多的缺陷和漏洞都被有意或者无意的忽略和过失了，直到出现问题的时候，人们才了解和认识到严重性，有些过错能够挽回，但有些却不能，所以在一定程度上的反对是可取可行的。正如，计算机科学家RosalindPicard指出

　　“机器的自由化程度越高，就越需要道德”。因此，智能体的道德张力正在逐步加重。

　　对环境及人类带来的致命伤害

　　南北极冰融化，海水淹没城市，气候变幻莫测，饥荒肆虐蔓延……一个正在崩塌的家园.........工业化生产所带给环境的破坏和污染在短短一百年里就已见端倪，18世纪兴起的工业革命，埋下了人类生存和发展的潜在威胁。西方国家首先步入工业化进程，最早享受到工业化带来的繁荣，也最早品尝到工业化带来的苦果。

　　二十世纪五十年代开始，“环境公害事件”层出不穷，导致成千上万人生命受到威胁，甚至有不少人丧生。

　　当前世界环境问题主要包括气候变化，臭氧层破坏、森

　　林破坏与生物多样性减少、大气及酸雨污染、土地荒漠化、国际水域与海洋污染、有毒化学品污染和有害废物越境转移等。

　　然而，对于人工智能对未来的影响我们现在还无法得出正确的评估。但是，人工智能的反对者埃里克?布林约尔松就很担忧机器人职业化和人工智能带来的隐患，即使不去考虑高级人工智能对劳动力市场的影响，功能强大的智能机器也会威胁人类的生活，与人类争夺有限的资源。同样，电影《终结者》让我们看到了在未来的世界，天下已经由机器人来操控。机器人想完全占有这个世界，把人类赶尽杀绝。这场斗争的过程是激烈的，虽然这只是一部科幻片，却又不得不让我们陷入思考之中。“I’llbeback。”是使《终结者》能够延续的一句经典台词，同时它更是对人类的一句警语。无论是T-800，还是T-850，甚至是更先进的T-1000和T-X。当人类的科技发展到超越自身所能掌握的高度，危机就将降临。

　　因此，《终结者》作为警醒世人认识到这一危机的影片――特别是它提出了人类所创造的智能体(机械人、克隆人、虚拟的电脑世界……)，终将摆脱人类控制而反之与人.........

　　结语

　　在人工智能体道德发展的过程中，我们不仅仅要看到人工智能所带给我们的便利，更要看到人工智能所具有的不完全性的特征，以及对外界事物的破坏。正如，日本创造学家高桥浩说，“对于任何新的事物，我们都要去觉察不正常的状况，觉察不调和，觉察缺点不和谐发

　　现性;……”人工智能的研究是一项极富挑战性的工作，不论是它的复杂性和学科交叉性，还是它那些带有根本性的思考和创新，其实都是人类对自身的不断认识和挑战。

　　由此，我们要用我们潜在的感受性作用搜索不寻常状态，在反对和支持中寻求更好的发展。

　　人工智能学习心得

　　我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是ArtificialIntelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。

　　人工智能怎么学习呢?

　　1.AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。

　　2.学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢?

　　首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。

　　3.学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。

　　4.深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。

　　我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。

篇十：人工智能学习心得

　　关于人工智能的心得

　　篇一：人工智能学习心得

　　通过这学期的学习，我对人工智能有了必然的感性熟悉，个人感觉人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必需知道运算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分普遍的科学，它由不同的领域组成，如机械学习，运算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个要紧目标是使机械能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

　　人工智能的概念能够分为两部份，即“人工”和“智能”。“人工”比较好明白得，争议性也不大。有时咱们会要考虑什么是人力所能及制造的，或人自身的智能程度有无高到能够制造人工智能的境界，等等。但总的来讲，“人工系统”确实是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。可是咱们对咱们自身智能的明白得都超级有限，对组成人的智能的必要元素也了解有限，因此就很难概念什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大伙儿比较容易同意的概念是如此的：

　　人工智能是人造的智能,是运算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。

　　第一时期：50年代人工智能的兴起和冷落

　　人工智能概念第一次提出后，接踵显现了一批显著的功效，如机械定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处置语言等。但由于消解法推理能力的有限，和机械翻译等的失败，令人工智能走入了低谷。

　　第二时期：60年代末到70年代，专家系统显现，令人工智能研究显现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和医治系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音明白得系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了有效化。而且，1969年成立了国际人工智能联合会议

　　第三时期：80年代，随着第五代运算机的研制，人工智能取得了专门大进展。

　　日本1982年开始了”第五代运算机研制打算”，即”知识信息处置运算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。尽管此打算最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

　　第四时期：80年代末，神经网络飞速进展。

　　1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。尔后，各国在神经网络方面的投资慢慢增加，神经网络迅速进展起来。

　　第五时期：90年代，人工智能显现新的研究高潮

　　由于网络技术专门是国际互连网的技术进展，人工智能

　　开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的散布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的散布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向有效。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，令人工神经网络研究与应用显现了欣欣向荣的景象。人工智能已深切到社会生活的各个领域。

　　最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了专门大的爱好，不觉有了疑问：此刻的世界是不是会如电影中一样呢？人工智能的神话是不是会发生

　　在当前社会中的呢

　　？

　　在黑客帝国的世界里，程序员成了耶稣，操纵着整个世界，黑客帝国之因此成为经典，我以为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭露了一个人与运算机世界的关系，一个进展趋势。谁明白200年以后会可不能是智能机械统治了世界？

　　人类正向信息化的时期迈进，信息化是当前时期的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识组成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会进展的趋势。人工智能已经而且普遍而有深切的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方式和技术正在各行各业普遍渗透。而在咱们的身旁，智能化的例子也不足为奇。

　　在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。

　　智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特点之一。但是，关于什么是人类智能，科学界至今尚未给出令人中意的概念。有人从生物学角度概念为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度概念为“进行抽象思维的能力”，乃至有人同义反复地把它概念为“取得能力的能力”，或不求甚解地说它“确实是智力考试所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。

　　尽管难于下概念，但人工智能的进展已是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探讨人类自身智能的隐秘提供有利的帮忙。因此每一次人工智能技术的进步都将带动运算机科学的大跨步前进。若是将现有的运算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有必然的理论实践依据，运算机将拥有一个新的进展方向。

　　个人感觉研究人工智能的目的，一方面是要制造出具有智能的机械，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范围，又属于科学的范围。通过研究和开发人工智能，能够辅助，部份替代乃至拓宽人类的智能，使运算机更好的造福人类。

　　人工智能研究的近期目标；是使现有的运算机不仅能做一样的数值计算及非数值信息的数据处置，而且能运用知识处置问题，能模拟人类的部份智能行为。依照这一目标，依照现行的运算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方式，成立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机械翻译系统、模式识别系统、机械学习系统、机械人等。随着社会的进展，技术的进步，人工智能的进展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，和与所听所见所闻的结合，我斗胆的对以后人工智能的进展做出了以下拙劣的猜想：

　　一、在某些城市，立法机关将要紧采纳人工智能专家系统来制定新的法律。

　　二、人们能够用语言来操纵和操纵智能化运算机、互联网、收音机、电视机和移动，远程医疗和远程保健等远程效劳变得更为完善。

　　3、智能化运算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。

　　4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的进展，人工智能科学慢慢完善。

　　五、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络。比如，将微型超级运算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。

　　六、抗病毒程序能够避免各类非自然因素引发灾难。

　　7、随着人工智能的加速进展，新制定的法律不仅能够用来更好地爱惜人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律能够爱惜人们免受电磁烟雾的侵害，能够标准家用机械人的利用，能够加倍有效地爱惜数据，能够禁止运算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用，能够禁止编写具有自我爱惜意识的运算机程序。

　　一、智能化运算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。

　　二、一些新型材料的显现，促使智能化向更高层次进展。

　　3、用可植入芯片实现人类、运算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的进展中乃至不用植入芯片也可实现此项功能。

　　4、制定“机械人法”等新的法律来约束机械人的行为，令人们不受机械人的侵害。

　　五、高水准的智能化技术能够使火星表面环境适合人类居住和进展。

　　一、信息化的世界进一步进展成全息模式的世界。

　　二、人工智能系统可从环境中搜集全息信息，身处某地的人们能够更易地了解和知晓其他地址的情形。

　　3、人们对一些目前无法说明的自然现象会有更清楚的熟悉和更完善的说明，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和平安等领域。

　　4、人工智能能够仿照人类的智能，因此会显现有关法律来标准这些行为。

　　人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他运算机技术的进展。

　　网络化将虚拟的世界变得无穷大，届时，足不出户将成为一种适应。人工智能必将带动人类的进展，起到决定性作用。

　　尽管不明白其中有多少在以后会取得实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收成的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展现出其诱人的魅力，让咱们一路期待以后的世界吧，一个全新的人工智能世界。

　　篇二：人工智能心得体会大作业

　　人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫聪慧。

　　人类一直在试探如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何获取食物来填饱肚子，人类之因此会凌驾于食物链顶端，就在于关于资源的利用。为了减轻胃的消化

　　负担，人类开始学会利用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开始了工业革命，无数的机械流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类利用资源的能力有了质的进展，由利用已有资源，到制造新的资源。第一台运算机应运而生，人类开启了无穷制造的时期。时至今日，运算机技术几乎延伸到了生活的每一个领域，乃至成了人们的生活必需品。运算性能帮忙人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于制造的人们固然可不能停止对运算机的要求。人们不但需要运算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求运算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。人类确实是如此一步步用自己的聪慧让自己过上傻瓜一样的生活。

　　人工智能目前尚未在人们生活中普及，可是已经显现萌芽。最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，相信这种人机交互系统的雏形通过时刻的考验会在以后形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面，与数字图像处置技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别，而模式识别技术的进展那么使得人工智能在更广漠的领域得以实现成了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究关于推动人工智能的进展起到

　　了专门大的作用，最值得一提的确实是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询，但这款搜索引擎推出的初衷，确实是为了帮忙人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来锻炼人工智能的学习能力，由于我的水平还很低，关于深度学习还不敢妄自拽测。可是，最近几年来谷歌公司在人工智能方面的冲破一项接着一项，为人们熟知的即是智能汽车。不能不说，人工智能想要进一步进展，必需依托这些大公司的研究和不断推行，由经济促创新。

　　纵览时刻长河，很多新生的技术在一开始都是步履维艰的，人工智能也不例外，但幸运的是，人们同意和学会利用新技术所需要的时刻愈来愈短，关于人工智能产品的投入市场是有利的。因此，在我眼里，将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场，使其进入人们的生活只是时刻的问题，但要想真正把握人工智能，开发出完全符合研发人方式的智能产品还需各方面的尽力。至于此刻讨论烈火的“人工智能统治人类”的问题，我的观点是，人工智能的开发和应用是需要监管的，但并非能阻止人工智能即将阻碍世界的趋势。

　　由于我关于人工智能的明白得还只是皮毛，关于文中显现的纰漏和错误还希望教师指正！

　　篇三：《人工智能》心得与方式

　　之前的时候不是很

　　喜爱看美国的电影，但有一次教师的率领下咱们看了《人工智能》那个电影很有些感动，但更多的是一些感慨。这是一部科幻与伦理相结合的电影。在电影的开头，人类就被安置在一个极度严峻的生存环境下，温室效应致使冰川融化，部份城市已经被海水所淹没，人类的科技却极度发达，这无疑是对人类自身的一种挖苦。拟真电子公司的老板并非知足于已经开发出来的聪慧型机械人，而要进一步开发出一个会爱的机械人，一个有心智和情感的机械人，这种机械人拥有前所未有的潜意识，充满暗喻、直觉和自发性推理力的内心世界。当那个提议被提出的时候就遭来了同事的疑问，社会充满着敌视机械人的气氛，当前最重要的是要让人去爱机械人，而不是让机械人去爱人。可是真理老是难以被世人所同意的。那个观点并无受到重视，的确，若是一个机械人能真的去爱一个人，那么那个人对机械人又有什么责任呢？这确实是影片所要探讨的一个问题。斯皮尔伯格开门见山的点出了那个问题。

　　于是一个并世无双的大卫诞生了，伴着他爱的使命从始至终。没有顺序的单词开启了大卫的情感世界，于是他开始永无止尽地付出自己的爱，只有残酷的机械屠宰场才能终结大卫的爱。而大卫最终成了莫尼卡夫妇小孩的替代品与母爱宣泄的对象。大卫尽管是个人工智能的产物，但在有大卫的日子里，他给那个家庭带来了幸福与融洽，排解了莫尼卡的

　　大部份忧愁。而这一切伴随着莫尼卡的儿子马丁因为医学奇迹而发生逆转。马丁从头回抵家中使本来安静的生活被打破，大卫也因此失宠，因为他终究是人类宣泄情感的替代品。

　　这部电影有很多地址值得人们去试探。第一，人们制造出机械人却为何要敌视机械人呢，这是不是对人类本身的一种挖苦呢？第二，人们既然给予了机械人爱的权利，却为何剥夺了机械人被爱的权利和不爱的权利，这是不是对人类本性——自私与贪婪的真实写照呢？再次，既然人类给予了机械人情感、思维方式和丰硕的内心世界，那么为何还要把机械人看做是工具，这是不是高度发达社会与人类文明的对照呢？最后，当程序成为爱时，人们却无法编写出一段程序来遏制机械人对爱的期望！这就意味着当程序成为爱时，就正在塑造着一段悲剧的开始，却没有终止！

　　电影中大卫的形象深切人心，他程序被启动后，他对任何事都充满了新奇，冲咖啡、拿刀叉这些简简单单的事却展现出一个小孩该有的本性。他单纯可爱，引人顾惜，尤其是被惊吓时会说“爱惜我”，是一个需要爱惜的乖小孩。大卫代表的是初生的小孩的质朴与仁慈。而与大卫有着明显对照的是马丁，马丁给人的感觉是厌恶的，他无时无刻不带着社会的奸滑与邪恶，有点此刻富二代的张狂与不肖，他虐待泰迪熊和破坏玩具的嘴脸与此刻社会的富二代破坏社会秩序

　　与张狂有着极大的相似的地方。因此说马丁代表了被社会侵蚀所形成的那种邪恶。这是对此刻高速发达社会的一个真实写照。高速的发达让人们在奢靡的生活中慢慢侵蚀，丧失了人们应有的最大体的道德与伦理。这不能不是发达社会的一处弊病。

　　在马丁回来的日子里，莫尼卡夫妇从头找到了自己母爱和父爱的归宿。只因为大卫曾安慰了莫尼卡的心，因此她仍是客客气气的向对待客人一样。马丁的戏弄让莫尼卡夫妇感到他大卫会给那个家庭带来不利。但是这一切只因为大卫听信了马丁的话，相信他会取得莫尼卡更多的爱。在游泳池边，由于大卫受到惊吓，致使意外发生，在世人救马丁的时候，却独自把大卫一个人丢在游泳池底，池顶的喧闹与池底的宁静形成了鲜明的对照，大卫的存在与莫尼卡家庭的利益相较也形成了鲜明的对照。这也正显现了人的本性——自私。

　　最终，人类的自私与贪婪仍是战胜了道德与伦理，大卫被抛弃了，带着他对莫尼卡深深的爱。若是说机械屠宰场终结了大卫的爱，那么对大卫来讲也不可说是一件幸事啊！可是面对一个会告饶的小孩谁又会下的去手呢？最后大卫和机械舞男逃脱了。为了自己能取得莫尼卡的爱，大卫和机械舞男踏上了寻觅蓝仙女的旅程。而最后机械舞男被抓走的时候他说了一句“Iam”，恍如是对所有机械人的一种确信，确信他们的存在或曾经存在。童话故事毕竟是不存在的，谁又会相信一个童话故事。也只有单纯的大卫会相信偶然听到的童话故事。因此寻觅蓝仙女的旅途也注定是坎坷的！最后大卫找到了蓝仙女，固然不是真的蓝仙女。伴着他真挚的祈求冰封XX年。不能不说这是人类的罪恶。

　　XX年后，人类衰亡了。外星人发觉了冰封在海底的大卫，唤醒了沉睡的大卫，也唤醒了他的梦。蓝仙女雕塑在他的碰触中破碎了，一如他的梦。一切的对爱的执着变成了虚无，一直相信的东西受到无情现实的敲打直至变成粉末，这是一种无法诉说的悲伤。但是令人发思的是在人类文明社会屡遭唾弃的大卫在人类衰亡后却被外星人视之假设宝。这是不是也是对人类文明的一种挖苦。不管是不是一种挖苦，但这时的大卫其实比真实的小孩还要真实，因为他是唯一拥有着人类经历的。在外星人眼里，他确实是一个期望爱的小孩。外星人给予了大卫想要的一切。这能够说是一种圆满的结局啊！

　　留给咱们的事对现实的试探，当人类不断进步的同时，是不是也要注意道德的提升；当人类给予其他事物权利的同时，是不是也想到了自己要应尽的责任；

　　当人类进步的同时，是不是也想到了如何处置与人类进步同生的社会矛盾与歧视。

篇十一：人工智能学习心得

　人工智能学习心得

　　20147932唐雪琴

　　人工智能研究最新进展综述

　　一、研究领域

　　在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。

　　在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能

　　够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

　　二、各领域国内外研究现状

　　近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。

　　1、分布式人工智能与艾真体

　　分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。

　　分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统两领域。其中，分布式问题求解

　　把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。

　　mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动

　　态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。

　　2、计算智能与进化计算

　　计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。

　　进化计算是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法、进化策略和进化规划。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。

　　达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体

　　能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。

　　直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。

　　3、数据挖掘与知识发现

　　知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动

　　获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。

　　从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。

　　机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。

　　比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的

　　coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据

　　的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。

　　4、人工生命

　　人工生命的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。

　　人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”的广阔范围内深入研究“生命之所知”的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综

　　合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。

　　人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。

　　人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。

　　三、学了人工智能课程的收获

　　了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。

　　较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

　　掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。

　　掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。

　　概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。

　　基本了解人工智能程序设计的语言和工具。

　　四、对人工智能研究的展望

　　对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人

　　工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。

　　人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它

　　模拟人类智能，从而更好地为人类服务。

　　当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。

　　五、对课程的建议

　　能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成

　　果中人工智能那些知识被应用。

　　多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》

　　系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。

　　条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的

　　作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。

　　课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些

　　新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。

篇十二：人工智能学习心得

　人工智能心得总结

　　人工智能心得体会3篇

　　虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。以下是分享的人工智能心得总结

　　人工智能心得体会,希望能帮助到大家!

　　人工智能心得总结

　　人工智能心得体会1

　　一、研究领域

　　在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。

　　在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

　　二、各领域国内外研究现状(进展成果)

　　近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。

　　1、分布式人工智能与艾真体

　　分布式人工智能(distributedai，dai)是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。

　　分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统(multiagentsystem，mas)两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局

　　的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。

　　mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动

　　态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。

　　2、计算智能与进化计算

　　计算智能(putingintelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。

　　进化计算(evolutionaryputation)是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法(geneticalgorithms)、进化策略(evolutionarystrategies)和进化规划(evolutionaryprogramming)。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。

　　达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。

　　直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。

　　3、数据挖掘与知识发现

　　知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。

　　从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。

　　机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。

　　比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的

　　coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。

　　4、人工生命

　　人工生命(artificiallife，alife)的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿(langton)于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。

　　人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在"生命之所能"(lifeasitcouldbe)的广阔范围内深入研究"生命之所知"(lifeasweknowit)的实质。只有从"生命之所能"的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。

　　人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。

　　人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。

　　三、学了人工智能课程的收获

　　(1)了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。

　　(2)较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

　　(3)掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。

　　(4)掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。

　　(5)概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。

　　(6)基本了解人工智能程序设计的语言和工具。

　　四、对人工智能研究的展望

　　对现代社会的影响有多大?工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策;应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音

　　拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。

　　人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能?如何看待具有智能的机器?会不会有一天机器的智能将超过人的智能?问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。

　　当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，"面向agent技术"将是继"面向对象技术"后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。

　　五、对课程的建议

　　(1)能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成

　　果中人工智能那些知识被应用。

　　(2)多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》

　　系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。

　　(3)条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的

　　作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。

　　(4)课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些

　　新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。

　　人工智能心得总结

　　人工智能心得体会2

　　2021年10月，全球最大代工厂富士康"机器换人"计划加速，每年有上万机器人投入使用，其江苏昆山市的工厂已裁减6万员工。正在举行的全国两会上，一些代表委员对有着近3亿人的农民工群体未来的走向，不无担忧。他们提醒说，"机器换人"，可能会导致农民工未来的就业压力不断加大。(2021/3/10《工人日报》)

　　人类进入信息化时代，随之而来的将是智能化时代，或者称着机器人时代。目前"机器换人"计划加速，大量的机器人投入使用，让人们从脏、热、累、有毒有害、机械重复的工作中解放出来，将使生产效率和产品质量大大提高，同时能大幅降低生产成本，带来社会的进步。中国制造正在向中高端迈进，只有接纳机器人，才能提高企业和产品的国际竞争力。机器人时代不论你喜欢不喜欢都将如期而至。

　　"机器换人"来了，预示着一场工业革命已经来临，生产方式、企业管理和用工制度等都将发生一系列的变化，一些企业因为引入机器人而不得不大量裁员，一部分工人特别是农民工因此失去工作的机会，一些年龄大的农民工要想再就业就比较困难，一旦失去工作机会也将丢掉手中的饭碗。

　　"机器换人"来了，喜忧参半。要有忧患意识，要有危机感，紧迫感，早做安排，提前做好准备。在今年的两会上，全国人大财政经济委员会副主任委员辜胜阻给出细致的建议，要在普惠性前提下，为农民工提供一个有弹性、多层次、多选择、多模式的持续进修机制。即政府和企业要为农民工提供进修培训的机会，掌握一定的职业技能，以应对新的就业市场。

　　全国人大代表曹晶认为，应当从职业学校到企业打造出一条终身学习提升的通道，或出台技能津贴指导意见，督促人社部门和企业共同落实。同时，通过立法确定企业必须承担职业教育的义务。教育和培训不可能是一步到位，"授人以鱼不如授人以渔。"以终身学习适应万变的社会和就业市场。

　　机器人来了，政府和企业要加大职工培训的力度，职工自身也必须自我加压，积极参与学习和培训，学到一技之长，学到再就业的本领，不会因为企业裁员而失去工作的机会。机器人来了，用工总量或会减少，政府和企业还应拓宽就业渠道，增加就业岗位保就业，同时完善失业保险制度。个人也应积极主动创造劳动机会。就业是最大的民生，失去就业机会也将无法保证生活质量。机器人来了，不可以坐等，要积极应对。

　　人工智能心得总结

　　人工智能心得体会3

　　通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

　　人工智能的定义可以分为两部分，即"人工"和"智能"。"人工"比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，"人工系统"就是通常意义下的人工系统。关于什么是"智能"，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是"人工"制造的"智能"了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：

　　人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。

　　人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：

　　第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落

　　人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。

　　第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，19xx年成立了国际人工智能联合会议

　　第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。

　　日本19xx年开始了"第五代计算机研制计划"，即"知识信息处理计算机系统KIPS"，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

　　第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。

　　19xx年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

　　第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮

　　由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

　　对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想

　　最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢?人工智能的神话是否会发生

　　在当前社会中的呢?

　　在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界?

　　人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。

　　智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能(或者说智力)，科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为"中枢神经系统的功能"，有人从心理学角度定义为"进行抽象思维的能力"，甚至有人同义反复地把它定义为"获得能力的能力"，或者不求甚解地说它"就是智力测验所测量的那种东西"。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。

　　虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。

　　个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。

　　人工智能研究的近期目标;是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：

　　一，融合阶段(202120xx年)：

　　1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。

　　2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。

　　3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。

　　4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。

　　5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。

　　6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

　　7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用(比如禁止合成电视名人)，可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。

　　二、自我发展阶段(202120xx年)：

　　1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。

　　2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。

　　3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。

　　4、制定"机器人法"等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。

　　5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。

　　三、升华阶段(203020xx年)：

　　1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。

　　2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。

　　3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。

　　4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。

　　人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。

　　网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。

　　虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。

篇十三：人工智能学习心得

　人工智能学习心得

　　目录

　　意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：

　　人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。

　　人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：

　　快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

　　是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？

　　人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。

　　智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。

　　虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。

　　个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。

　　人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：

　　一，融合阶段（XX—XX年）：

　　1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。

　　2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。

　　3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。

　　4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。

　　5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至可以不用植入任何芯片）。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。

　　6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

　　7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用（比如禁止合成电视名人），可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。

　　三、自我发展阶段（XX—XX年）：

　　1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。

　　2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。

　　3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。

　　4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。

　　5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。

　　四、升华阶段（XX—XX年）：

　　1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。

　　2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。

　　3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。

　　4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。

　　人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。

　　网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。

　　虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。

　　一、研究领域

　　在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。

　　在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

　　二、各领域国内外研究现状（进展成果）

　　近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。

　　1、分布式人工智能与艾真体

　　分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。

　　分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（multiagentsystem，mas）两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。

　　mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动

　　态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。

　　2、计算智能与进化计算

　　计算智能（putingintelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。

　　进化计算（evolutionaryputation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（geneticalgorithms）、进化策略（evolutionarystrategies）和进化规划（evolutionaryprogramming）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。

　　达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。

　　直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。

　　3、数据挖掘与知识发现

　　知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。

　　从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。

　　机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。

　　比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的

　　coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。

　　4、人工生命

　　人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。

　　人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的广阔范围内深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。

　　人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。

　　人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。

　　三、学了人工智能课程的收获

　　（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。

　　（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

　　（3）掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。

　　（4）掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。

　　（5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。

　　（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。

　　四、对人工智能研究的展望

　　对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。

　　人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。

　　当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。

　　五、对课程的建议

　　（1）

　　能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成

　　果中人工智能那些知识被应用。

　　（2）

　　多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》

　　系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。

　　（3）

　　条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的

　　作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。

　　（4）

　　课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些

　　新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。

　　要方面的知识，如模糊控制、专家系统、神经网络等。下面是本人关于人工智能理论的一些基本认识。

　　2.人工智能的形成与发展

　　说到人工智能，首先先认识下自动控制理论，自动控制理论从形成到发展至今，已经经历了六十多年的历程，其主要分为三个阶段：

　　务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。

　　随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支(如系统工程、系统学、运筹学、信息论)结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。

　　3.模糊控制

　　在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。通过课堂中，导师生动的讲解，以及引用到生活当中鲜活的例子，如冰箱温度的模糊控制，智能汽车的行驶路线控制等等，充分的认识到，模糊控制在当今社会的应用已经很广泛，只是理论知识的缺乏而感觉不到它们的存在。

　　一般控制架构包括：定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化，详细如下：

　　(1)定义变量：也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差e与输出误差之变化率ce，而控制变量

　　则为下一个状态之输入u。其中e、ce、u统称为模糊变量。

　　(2)模糊化（fuzzify）：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值（linguisitcvalue）求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合（fuzzysubsets）。

　　(3)知识库：包括数据库（database）与规则库（rulebase）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。

　　(4)逻辑判断：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。

　　(5)解模糊化（defuzzify）：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。

　　模糊控制很重要的一点就是模糊规则的制定，其规则制定的来源主要由专家的经验和知识、操作员的操作模式、自学习提供。模糊规则的形式则分为状态评估和目标评估两种。但都是以模糊控制为基础，达到自动控制的目的。

　　4.专家系统

　　专家系统(expertsystem)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之

　　一。运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。

　　专家系统的发展已经历了3个阶段，正向性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”

　　人工神经网络是模拟人思维的相关领域的专门知识。随

　　着因特网的普及与发展，机器翻译的应用前景十分广阔。作为人类探索自己智能和操作知识的机制的窗口，机器翻译的研究与应用将更加诱人。国际上有关专家分析

　　认为机器翻译要想达到类似人工翻译一样的流畅程度，至少还要经历15年时间的持续研究，但在人类对语言研究还没有清楚“人脑是如何进行语言的模糊识别和判

　　断”的情况下，机器翻译要想达到100%的准确率是不可能的。

　　2．专家系统

　　专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决

　　问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个

　　方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测

　　型、规划型、设计型和控制型等10种类型。具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。

　　为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的

　　推理机制(构成推理机)。系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理，做出决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此能起到专家或专家

　　助手的作用。

　　开发专家系统的关键是表示和运用专家知识，即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前，专家系统主要采用基于规则

　　的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多是不精确或不确定的，因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。此外，专家系统开发工

　　具的研制发展也很迅速，这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程，将起到积极地促进作用。随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系

　　统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。在新一代专家系统中，不但采用基于规则的推理方法，而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。

　　3．符号计算

　　计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领

　　域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合

　　等。。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。。早在50年代末,人们就开始对此研究。。进入80年代后,随着计算机的普及和人

　　工智能的发展,相继出现了多

　　种功能齐全的计算机代数系统软件,其中mathematica和maple是它们的代表，由于它们都是用c语言写成的,所以可

　　以在绝大多数计算机上使用。。mathematica是是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉

　　及。计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。

　　如今，人工智能研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容

　　量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。

　　人工智能的学习，让我明白了人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。将来我们会对人工智有能更高层次的需求，人工智能也会继续影响我们的工作、学习和生活，我们也要支持人工智能的发展！

　　找到一个满意解的能力；进化理论的核心是用控制取代表示，取消概念、模型及显示表示知识，否定抽象对于智能及智能模拟的必要性，强调分结构对于智能进化的可能性与必要性。综合上述观点，认为智能是知识与智力的总和，具有如下特征：

　　（1）记忆与思维能力，（2）学习能力及自适应能力，（3）行为能力。

　　人工智能是人造智能，是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通过图灵测试可以判断一个系统是否具有智能和智能的水平。

　　人工智能研究内容：

　　（1）机器感知（2）机器思维（3）机器学习（4）机器行为（5）智能系统构造技术

　　人工智能研究途径：

　　（1）符号处理（2）网络连接机制（3）系统集成

　　2、知识是智能的基础，对人工智能的研究必须以知识为中心来进行，由于对知识的表示、利用、获取等的研究取得较大进展，特别是不确定性知识表示与推理取得的突破，建立了主观bayes理论、确定性理论、证据理论、可能性理论，对人工智能其他领域（如模式识别，自然语言理解等）的发展提供了支持。数据是信息的载体和表示，信息是数据在特定场合的具体含义，信息是数据的语义；把有关信息关联在一起所形成的信息结构叫知识。具有：相对正确性，不确定性，可表示性，可利用性等特征；按作用范围分为常识性知识，领域性知识；按作用及表示分为事实性知识，过程性知识，控制性知识。按确定性分为确定性知识，不确定性知识；按结构及表现形式分为逻辑性知识，形象性知识；从抽象的，整体的观点来划分可分为零级知识，一级知识，二级知识。知识表示方法总体上分为符号表(转载请注明来源：..)示法，连接机制表示法；目前用得较多的知识表示方法主要有：一阶谓词逻辑表示，产生式，框架，语义网络，脚本，过程，petrio网，面向对象表示法。选择知识表示法时，要注意以下几个方面：

　　（1）充分表示领域知识（2）有利于对知识的利用（3）便于对知识的组织、维护与管理（4）便于理解和实现

　　3、产生式系统构成：规则库，控制系统，综合数据库。综合数据库中已知事实表示：（特性

　　对象

　　值可信度因子）控制系统的求解过程是一个不断地从规则库中选取可用规则与综合数据库中已知事实进行匹配的过程。产生式系统分类：按推理方向分为前向、后向和双向产生式系统；按表示知识的确定性可分为确定性及不确定性产生式系统；按数据库性质及结构特征进行分类为可交换的产生式系统，可分解的产生式系统，可恢复的产生式系统。框架是一种描述所论对象属性的数据结构，由槽结构组成，槽分为若干侧面。问题求解主要通过匹配和填槽实现的；产生式表示法主要用于描述事物间的因果关系，框架表示法主要用于描述事物内部结构及事物间的类属关系。语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。一个过程规则包括激发条件，演绎操作，状态转换及返回四个部分。

　　4、推理就是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程。按从新判断推出的途径来划分，推理可分为演绎推理、归纳推理和默认推理；按所用知识确定性分为确定性推理，不确定性推理；按推出的结论是否单调地增加来划分为单调推理，非单调推理；按是否运用与问题有关的启发性知识分为启发式推理，非启发式推理；按基于方法的分为基于知识的推理，统计推理，直觉推理。推理的控制策略：推理方向，搜索策略，冲突消解策略，求解策略和限制策略。推理方向可确定推理的驱动方式：正向推理，逆向推理，混合推理及双向推理。

　　从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理，基本推理规则是p规则，t规则，假言推理，拒绝式推理等：

　　p规则：任何步骤可引入前提at规则：前面步骤有一个或多个公式永真蕴涵公式s，可引入s假言推理：p，p—>q=>q拒绝式推理：p—>q,非q=>非p归结演绎推理中，空字句是不满足的，因此归结的目标是通过归结使字句集中包含空字句，从而证明原命题的不可满足性。归结式是亲本字句的逻辑结论。

　　不确定性推理是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的理论的思维过程。

　　不确定推理的基本问题：推理方向，推理方法，控制策略，不确定性的表示和度量，不确定性匹配，不确定性传递算法，不确定性的合成。

　　知识的不确定性称为知识的静态强度；证据的不确定性称为动态强度

　　5、组合证据的不确定性算法：

　　最大最小方法

　　概率方法

　　有界方法

　　不确定性传递算法：

　　结论不确定性的合成：

　　6、主观bayes方法：

　　（1）知识不确定性表示（产生式规则）：

　　（2）证据不确定性表示：

　　（3）组合证据不确定性的算法：

　　（4）不确定性传递算法：

　　（5）结论不确定性的合成算法：

　　7、可信度方法：（c-f模型是基于可信度表示的不确定性推理的基本方法）

　　在可信度推理方法中的ｃ-f模型里，可信度cf(h,e)的含义是：cf(h,e)>0表示ｅ的出现增加了ｈ的可信度；cf(h,e)=0表示ｅ的出现与ｈ可信度无关；cf(h,e)<0表示ｅ的出现降低了ｈ的可信度。

　　（1）知识不确定性表示：

　　（2）证据不确定性表示：

　　（3）组合证据不确定性算法：

　　（4）不确定性传递算法：

　　（5）结论不确定性合成算法（推理网络）：

　　8、证据理论是用集合表示命题的，d是变量x所有可能取值的集合，且d中的元素是互斥的，在任一时刻x都取且只能取d中某一元素为值，则称d为x的样本空间。

　　信任函数与似然函数的关系：pl(a)>=bel(a),bel(a)表示对a为真的信任程度，pl(a)表示对a为非假的信任程度。pl(a)-bel(a)表示对ａ不知道的程度，即既非对ａ信任又不信任的那部分。

　　知识的不确定表示：ifethenh={h1,h2,…,hn}cf={c1,c2,…,cn}ｃｆ是可信度因子

　　含有模糊概念、模糊数据或带有确信程度的语句称为模糊命题。一般表示形式为：

　　xisa(cf)x是论域上的变量，ａ是模糊数，ｃｆ是该模糊命题的确信程度或

　　相应事件发生的可能性程度。

　　10、人工智能解决的问题：结构不良，非结构化；盲目搜索按预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略；启发式搜索加入了与问题有关的启发性信息，用以指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程并找到最优解。

　　状态空间表示法：（ｓ，ｆ，ｇ）

　　11、专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验与专门知识，模拟人类专家的思维过程，求解需要专家才能解决的困难问题。

　　特征：专家知识，有效推理，获取知识能力，灵活性，透明性，交互性，复杂性

　　专家系统与常规计算机程序比较：＊

　　(1)常规程序＝数据结构＋算法，专家系统＝知识＋推理

　　(2)常规程序分为数据级＋程序级，专家系统数据级＋知识库级＋控制级

　　(3)常规程序面向数值计算和数据处理，专家系统本质上是面向符号处理的

　　(4)常规程序处理的数据多是精确的，专家系统处理不精确，模糊知识

　　(5)解释功能

　　(6)都是程序系统

　　12、机器学习是要使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善：

　　三个方面的研究内容：（１）学习机理研究（２）学习方法研究（３）面向任务研究

　　学习系统是指能够在一定程度上实现机器学习的系统，能够从某个过程或环境的未知特征中学到有关信息，并且能把学到的信息用于未来的估计、分类、决策或控制，以便改进系统的性能。在结构上主要包括：学习环境，学习机构，执行与评估机构和知识库四个部分；各种符号学习方法中推理能力最强的学习方法是机械式学习，推理能力最弱的方法是观察和发现，神经网络学习获得的知识被存储在神经元之间的连接中。

　　学习系统具有的条件能力：

　　(1)具有适当的学习环境

　　(2)具有一定学习能力

　　(3)能应用学到的知识求解问题

　　(4)能提高系统的性能

　　推荐：

　　人工智能学习资料

　　人工智能心得体会

　　人工智能

　　人工智能

　　人工智能

篇十四：人工智能学习心得

　人工智能学习心得

　　务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。

　　随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。

　　3.模糊控制

　　在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量

　　太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。通过课堂中，导师生动的讲解，以及引用到生活当中鲜活的例子，如冰箱温度的模糊控制，智能汽车的行驶路线控制等等，充分的认识到，模糊控制在当今社会的应用已经很广泛，只是理论知识的缺乏而感觉不到它们的存在。

　　一般控制架构包括：定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化，详细如下：

　　定义变量：也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差e与输出误差之变化率ce，而控制变量

　　则为下一个状态之输入u。其中e、ce、u统称为模糊变量。

　　模糊化：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合。

　　知识库：包括数据库与规则库两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。

　　逻辑判断：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。

　　解模糊化：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。

　　模糊控制很重要的一点就是模糊规则的制定，其规则制定的主要由专家的经验和知识、操作员的操作模式、自学习提供。模糊规则的形式则分为状态评估和目标评估两种。但都是以模糊控制为基础，达到自动控制的目的。

　　4.专家系统

　　专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之

　　一。运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。

　　专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和

　　环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。

　　对专家系统可以按不同的方法分类。通常，可以按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见的有解释型、预测型、诊断型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。

　　简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

　　5.神经网络

　　由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。目前使用得最广泛的是

　　t.koholen的定义，即“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”

　　人工神经网络是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

　　6.小结

　　关于人工智能的学习，我现在所学习到的仅仅是皮毛。但对于一个刚刚接触人工智能学习的学生，了解如模糊控制、专家系统、神经网络等人工智能的知识入门尤为重要，为将来进一步学习人工智能的理论打下基础，并将理论应用于生活和工作当中，这才是学习的最终目的。

　　参考文献：

　　《人工智能控制》蔡自兴，出

　　版

　　社：化学工业出版社，20XX-7-1

篇十五：人工智能学习心得

　人工智能学习心得

　　人工智能学习心得

　　人工智能现状和发展

　　摘要：人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为20世纪50年代左右，大概历经了四个时代，第一个时代为神经网络时代，第二个时代为弱方法时代，第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学，信息论，神经心理学，哲学，统计学等多种学科。至今为止，人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业，军事等领域。

　　关键词：人工智能发展;识别率;人脸识别;遗传算法

　　1智能计算机的发展

　　人工智能简述

　　人工智能[1]是计算机学科的一个分支，属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一，最近几十年来，人工智能的发展非常的迅速，在很多的地方都得到了应用，尤其是在科学领域。

　　人工智能源自于对人的模仿，其最终目的是服务于人类，但是，就像世界上没有相同的两片叶子，也没有完全相同的两个人，也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样，人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业，一些企业也会在某个领域内形成

　　自己的竞争优势，甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化，企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步，不断完善自身。

　　人工智能研究的发展概况

　　未来，随着计算机和其他科学技术的不断进步，人工智能的发展也将要不断面对越来越多的艰难挑战。在我们的日常生活中，人们对人工智能技术的期望一直都拥有着很高的热情和期盼，但是，在客观事实上，人工智能技术进步不但要考虑软件、硬件技术的限制，也还要考虑人们对自身能力理解程度的制约，因此未来人工智能技术将在不断限制的过程中不断突破不断成长，从而保持着逐步的发展。比如人脸识别技术，当该技术以一次问世时，人们对人工智能充满了信心，但当大多数人亲自使用时，却发现它对人脸的识别率还是不够高;

　　近年来，人脸识别技术得益于机器学习与大数据，又有了非常令人欣喜的进步，拥有足够的多的人力模型数据，计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练，就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别，并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平，对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计，所以，距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别，OCR、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众，用一份积极包容的心态，为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。

　　人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决，来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。人工智能在计算机领域内，得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。

　　人工智能是研究人类智能活动的可循规律，创建具有一定人类智能的电子系统，它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题，换而言之，就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如：繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的，但是，现今，计算机不但能高效准确的完成这种计算，而且还能够比人脑做得更加的完美，因此，当今社会也不再把这种程度的计算看成是需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务;，由此可见，高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化，人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展，另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。

　　2人工智能的前沿

　　智能信息检索技术

　　现今社会，智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在

　　信息检索技术中的应用，主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。运用人工智能技术，可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。

　　遗传算法

　　遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的，而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如，它决定了个体所要表现出的外部形状，如单眼皮，双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见，从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化，如二进制编码，在第一代种群产生之后，遵循适者生存，按照自然法则优胜劣汰，选择最优的结果，并借助交叉和变异，得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀，更加适者生存的种群。

　　3结束语

　　人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究，想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识，心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学，它包含了很多不同的领域，如机器学习，计算机视觉、软件工程、操作系统等等，总而言之，人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的

　　操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种复杂;程度的理解是不一样的，每个时代的科学发展也是不同的，希望在科学不断发展的今天，人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。

　　参考文献：

　　[1]元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑，2008.[2]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程，2013.[3]焦加麟，徐良贤，戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真，2013.[4]周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息，2014.[5]张海燕，刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测，2011.[6]马秀荣，王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报，2015.[7]曾雪峰.论人工智能的研究与发展[J].现代商贸工业，2009.[8]王梓坤.论混沌与随机.北京师范大学学报，1994，30：199-202.[9]陈明.基于进化遗传算法的优化计算[J].软件学报，2008，9：876-879.[10]陈火旺.遗传程序设计[J].计算机科学，：12-15.

　　人工智能学习心得

　　今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。

　　人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属金山词霸;，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。

　　通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。

　　人工智能学习心得

　　我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分

　　享一下。人工智能，英文是ArtificialIntelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的图灵测试;。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。

　　人工智能怎么学习呢?

　　的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。

　　2.学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢?首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。

　　3.学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBscan等。

　　4.深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。

　　我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体

　　的项目等。

篇十六：人工智能学习心得

　人工智能学习心得

　　对人工智能的理解

　　通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：

　　人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。

　　人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：

　　第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落

　　人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。

　　第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。

　　DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议

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　　第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。

　　日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

　　第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。

　　1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。

　　此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

　　第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮

　　由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

　　对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想

　　最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：

　　现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢？

　　在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？

　　人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各

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　　门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。

　　智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之

　　一。"然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。

　　虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。

　　个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。

　　人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：

　　一，融合阶段（2010—20年）：

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　　1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。

　　2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。

　　3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。

　　4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。

　　5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至可以不用植入任何芯片）。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。

　　6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

　　7、"随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用（比如禁止合成电视名人），可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。

　　三、自我发展阶段（20—2030年）：

　　1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。

　　2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。

　　3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。

　　4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。

　　5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。

　　四、升华阶段（2030—2040年）：

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　　1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。

　　2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。

　　3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。

　　4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。

　　人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。

　　虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。

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篇十七：人工智能学习心得

　人工智能课程收获

　　人工智能课程收获

　　人工智能课程收获

　　人工智能学习心得

　　今天是我学习人工智能的2.时间：16周之前交，，电子和纸质版

　　3.跟踪人工智能领域一个人、一个项目、一个技术或者一个算法、4.三个问题

　　a)应用价值，为什么要跟踪这个人，这个项目、技术或算法

　　我的专业是物联网，物联网伴随着云计算的发展，我们以后的生活将与云计算息息相关，人工智能既是物联网的具体实现，又是依赖于云计算的大数据，所以选择把人工智能和云计算联系在一起来写这篇报告。

　　b)这个人、项目、技术或算法要解决的问题有哪些难点

　　这个技术主要解决机器人与云计算之间的通讯、接口、信息交互、信息采集等问题，依靠自身的系统对数据进行分析和做出准确的判断。

　　c)通过跟踪你学到了什么？

　　通过本次报告，我学到了人工智能在生活中的运用，以及把人工智能跟云计算相结合，运用各种算法加以实现，通过机器人来服务人类的美好愿望在不久的将来即可实现。

　　5.正文

　　a)为了解决你感兴趣的问题你查了哪些资料

　　查阅很图书馆很多关于智能控制系统的书籍以及文献资料。

　　人工智能课程收获

　　但是更多的资料是来源于网络百科和视频，这让我受益匪浅，并且激发了我对人工智能的强烈兴趣。

　　b)分析：这些资料告诉我们了什么？没有告诉你，你想知道什么？

　　这些资料告诉我们人工智能在未来生活中的运用范围，以及很多关于实现这类人工智能任务的实现方案，以及未来人工智能机器人在依靠云计算的基础上为人类创造美好生活的畅想。人工智能课程收获

　　但是文献中没有告诉我们以后要从事这方面的工作需要具备哪些方面的知识，以及需要怎样去掌握这些知识。

　　c)结论：

　　根据已有的资料，你觉得什么是现有技术能做的，什么是不能做的，在能做的中间你打算做什么？并如何实现你的工作的实用价值，具体计划是什么？

　　根据现有的资料，我觉得就目前学到的知识和技术，我只能对智能机器人进行一些普通的数据分析，而算法研发、系统控制等都是以目前知识不能做的，在能做的中间我打算学号数据结构、算法、数据库、数据挖掘等相关知识,为了能够实现工作的实用价值，我首先要学好人工智能这一基础理论，在接下来的时间内，我还学要多多动手进行实际操作，多了解和查阅有关方面的专业知识，多去公司进行参观实习等……

　　目录

　　摘要.................................................................................................................

　　人工智能课程收获

　　...............1报告设计要求.................................................................................................................1人工智能与云计算的结合...............................................................................................4机器人操控阶段....................................................................................................................5数据挖掘阶段........................................................................................................................5专家系统阶段........................................................................................................................5人工智能的前景..............................................................................................................4发展方向................................................................................................................................5结语.................................................................................................................

　　人工智能课程收获

　　.......................5参考资料................................................................................................................................5致谢................................................................................................................................4(一)人工智能与云计算的结合

　　云计算与人工智能技术发展到今天，已经不再神秘，完全可以进入我们的生活，承载它的历史使命，下面笔者将根据本人的认识，分3个阶段介绍如何将人工智能与云计算完美结合。第六篇、《人工智能》课程的教学体会-论文

　　人工智能课程收获第七篇、《人工智能》课程简介

　　人工智能课程收获

　　《人工智能》课程简介

　　课程目标：人工智能是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、推理、学习、思考、规划等人类智能活动，来解决需要用人类智能才能解决的问题，以延伸人们智能的科学。掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和求解技术，以及机器学习的技术方法.掌握人工智能的一个问题和三大技术，即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。

　　课程主要内容：

　　人工智能课程收获

　　1.搜索技术

　　图搜索技术

　　盲目搜索算法(宽度优先搜索、深度优先搜索、均一代价搜索)启发式搜索算法(登山法、分支界限法、动态规划法、A算法、Ax算法)与或图搜索(AOx搜索)博弈树搜索(极大极小法,剪枝的高级搜索技术(遗传算法)2.归结推理方法

　　谓词逻辑表达式

　　谓词逻辑归结原理

　　Herbrand定理。

　　3.知识表示方法

　　产生式规则表示法

　　语义网络表示法

　　框架表示法

　　脚本方法

　　过程表示

　　直接表示

　　4.机器学习

　　实例学习

　　解释的学习

　　决策树学习

　　-剪枝法)

　　人工智能课程收获

　　神经网络学习(人工神经网络的结构、模型，解BP算法)1第八篇、人工智能课程报告

　　人工智能课程收获

　　《人工智能》课程报告指导书

　　计算机科学与技术专业

　　考核方法

　　选取生活中的一个AI应用，比如：iphone中的Siri应用，剖析其中的AI应用，对其中的相关理论、方法做一个详细的综述。

　　实验考评为百分制，按50%计入总分。

　　课程结束前，要完成报告内容的撰写。

　　内容仅供参考

篇十八：人工智能学习心得

　人工智能学习心得

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　　人工智能学习心得

　　20147932唐雪琴

　　人工智能研究最新进展综述

　　一、研究领域

　　在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除2

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　　别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。

　　在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除3

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　　维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

　　二、各领域国内外研究现状

　　近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除4

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　　和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。

　　1、分布式人工智能与艾真体

　　分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。

　　分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除5

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　　精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。

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　　mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动

　　态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。

　　2、计算智能与进化计算

　　计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除7

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　　而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。

　　进化计算是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法、进化策略和进化规划。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除8

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　　络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。

　　达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。

　　直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除9

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　　化计算，而把相应的算法称为进化算法。

　　3、数据挖掘与知识发现

　　知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除10

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　　界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。

　　从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。

　　机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除11

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　　现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。

　　比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的

　　coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。

　　4、人工生命

　　人工生命的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除12

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　　行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。

　　人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”的广阔范围内深入研究“生命之所知”的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除13

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　　向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。

　　人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。

　　人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除14

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　　病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。

　　三、学了人工智能课程的收获

　　了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。

　　较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

　　掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除15

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　　深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。

　　掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。

　　概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。

　　基本了解人工智能程序设计的语言和工具。

　　四、对人工智能研究的展望

　　对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除16

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　　工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。

　　人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除17

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　　《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。

　　当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除18

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　　软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。

　　五、对课程的建议

　　能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成

　　果中人工智能那些知识被应用。

　　多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》

　　系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。

　　条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的

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　　作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。

　　课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些

　　新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。

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