“设计者说” ∣ 唐明晰：人工智能时代的文化创新与设计技术人工智能与创新设计心得

发表时间：2023-06-27 19:12:00

“设计者说” ∣ 唐明晰：人工智能时代的文化创新与设计技术

【本期人物简介】唐明晰，陕西服装工程学院副校长、教授。1996年，毕业于英国爱丁堡大学人工智能系，获博士学位，1988年—1997年，先后执教爱丁堡大学、伦敦大学和剑桥大学。1997年—2017年，任香港理工大学设计学院教授、博士生导师，副院长。先后创立设计技术研究中心、《中国设计学报》，在“人工智能”、设计技术和文化创新领域培养博士25名，发表学术论文超过100篇。

2017年，应联合国教科文组织和乌兹别克斯坦政府邀请，参加“中亚文化复兴和丝路历史对话研讨会”，提出集“人工智能”、设计技术、文化创新于一体的“大知识”概念和研究计划；2018年，应西班牙瓦伦西亚市政府和国际珠宝设计大师文森特格雷萨邀请，访问西班牙瓦伦西亚，与联合国教科文组织“‘一带一路’文化互动地图”项目人阿里共同作《“一带一路”文化互动地图》研发主题报告，奠定了陕西服装工程学院新建的“人工智能”实验室的国际地位。

【本期导读】

唐明晰教授系统总结了30多年来，自己在英国、香港从事人工智能与设计技术方面的研究及博士教育的经验，分享了他在人工智能与文化创新实验室同联合国教科文组织合作开发的“‘一带一路’文化互动地图”的思路和进展，阐述了人工智能与文化创新设计结合的新理念以及文化创新设计技术最新的发展趋势。

未来＝“人工智能”＋设计＋文化创新

1956年，“人工智能”这一术语首次被提出，标志着“人工智能”这门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴学科正式诞生。据介绍，那时的“人工智能”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。

丨“人工智能”时代，我们该如何面对？丨

自诞生以来，“人工智能”理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。经过半个多世纪的发展，已经渗透到我们生活的方方面面，甚至影响整个世界。在可预见的未来，“人工智能”技术将极大提升社会生产力，人工智能带来的科技产品，也必将造福和改变人类生活。

丨唐明晰教授主讲西安设计大讲堂丨

在他看来——不用文化驱动自己的设计，永远成不了设计大师。当前，发展“人工智能”已经成为我国的重大发展战略之一。人工智能和设计的结合已经成为大趋势，二者和文化创新的关系更加密切。唐明晰教授说：“‘人工智能’时代，需要用文化驱动设计，用设计引导‘人工智能’技术的应用，‘人工智能’服务于经济与文化的发展，推动世界和平。而设计师的作用，就是把‘人工智能’和传统文化结合到一起。”

“人工智能”面临的挑战

在业内权威人士看来，“人工智能”是引领未来的战略性技术，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，已经成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎，在支撑供给侧结构性改革、打造高质量的现代经济体系、促进社会进步等方面发挥着越来越重要的作用。

唐明晰教授解释到，“人工智能”并非是简单模仿和重复人的智能，但它能像人一样去思考，甚至也可能在很多方面超过人的智能，这主要是因为人的智能需要时间来演变和进步，而机器可以在短时间内处理一个人和多个人很多年才能积累的信息。

丨“人工智能”技术应用于交通领域丨

当前，人工智能方面提到最多的词是深度学习，就是应用人工神经网络来进行机器学习。唐明晰教授指出：“‘人工智能’有学习的能力，但是创意和经验不足。创意，是感觉、体验、情感、生活，猜想等的混合效果，而创意和经验是设计的最重要因素。设计师知道自己要干什么，机器也可以具有创意，但是这种创意是机械性的。当创意被算法化，就不再有新的创意，因为算法需要人来修改。而设计师的创意是永无止境的探索和优化，他们从中获得宝贵的经验。”

人是自然界的产物，人有文化，人的智力是可以演变和发展的。人的智能最大的特点就是不断纠正自己的错误，而对错误的识别是需要丰富的知识和深厚的文化底蕴来支持的。“人工智能”是信息和数据的产物，做不到天人合一，不能形成文化，没有演变的机制。

丨唐明晰教授陪同西班牙皇家珠宝设计师文森特

访问位于陕北延川的高凤莲艺术馆丨

因此，唐明晰教授认为，“人工智能”面临最大的问题就是——在模拟人脑的思维和运作的基础上如何运用机器的长处来解决科学的难题，创造机器时代的文化。

“人工智能”的角色

“人工智能”的成长与发展，使得一些行业逐渐消失，但又促使其他行业迅速扩张。比如，创意工业已经完全融入我们的生活，通过顺应我们追求未知的基本人性本能和人对爱的需求，对我们的生活产生了重大影响。谷歌、阿里巴巴，华为等企业的成长与发展，就是顺应了人类追求未知的基本人性。

丨“人工智能”技术应用于医学领域丨

唐明晰教授结合自己30年的科研经验，创立“人工智能”与文化创新实验室。他以实验室其中一个项目为例，对“角色”的问题做了详细的解答。在“联合国教科文组织领导的‘一带一路’文化互动地图”项目中，实验室主要为文化互动地图项目设计所有的内容，包括音乐、艺术、服装与服饰、医药、技术与技能、语言与文学、美食与农业、仪式和庆典、神话与幻想、宗教和精神等。其中，“梦幻引擎”系统是关键的“人工智能”技术，它基于“人工智能”的算法和推理程序，根据文化场景和内容自动生成类似梦境的三维环境和故事，创造“人工智能”与文化艺术深度结合的新体验。

丨“一带一路”文化互动地图系统界面丨丨唐明晰教授在陕西服装工程学院建立的

人工智能与文化创新实验室丨

唐明晰教授说：“我们的最终目标，是根据你的特点和要求，产生一个梦境，体验丝路文化。你通过这幅地图，可以随时进入任何一个地方，了解到你想了解的一切相关信息，最终目的是实现互动和创新。”

“人工智能”时代，设计者的生存之道

公元前七世纪，古希腊诗人阿尔奇洛克斯讲过一则关于“狐狸和刺猬”的故事：狐狸知道很多事情，刺猬只是知道一件重要的事情。当受到威胁时，狐狸会随机应变，想出一些聪明的办法来应对。而刺猬，总是用把自己卷成一个球的方法应对威胁。这两种动物，一个聪明灵活，善于应变；另一个恪守成规，以不变应万变。牛津大学的哲学教授伊赛亚罕将人类的思考行为总结为狐狸型和刺猬型。

丨2018年在蒙古国举办的“一带一路”文化互动项目报告会丨丨2019年在西班牙举办的“一带一路”文化互动项目

服装与珠宝专家会议丨

借用这则故事，唐明晰教授阐述了自己的观点。他指出，正如牛津大学思想家以赛亚·柏林教授所言，思想者也可以分为两类：一类是狐狸型，尽观天下之事；一类是刺猬型，以一事立天下。可以说，“专精”成就了刺猬，专注于一件事，并将其做大，这在充满纷繁复杂的现代社会，是一种策略，也是中国传统文化中所推崇的策略。智能机器的缺陷是既不能成为狐狸，更不能成为刺猬。但是，设计者的最大的优势是——设计者既是狐狸，又是刺猬，还可以使用“人工智能”工具，他们应当成为人工智能工具的创造者，人类是靠工具而逐渐进步的，在人工智能时代也是一样。

丨唐明晰教授在乌兹别克斯坦举办的

联合国教科文组织专家会议上进行专题演讲丨

在唐明晰教授看来，学界广泛认为“人工智能”设计者拥有五大生存策略：一是超越，建立无法自动化的过程和体系；二是避让，开拓计算机不擅长的领域；三是参与，参与人机互动和决策，开发自己的工具；四是专精，在没有人想要自动化的领域实战创意；五是开创，在特定的领域自创技术和过程。

原标题：《“设计者说”∣唐明晰：人工智能时代的文化创新与设计技术》

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2023年人工智能领域发展七大趋势

2022年人工智能领域发展七大趋势

有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”

人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。

美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。

增强人类的劳动技能

人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。

比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。

总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。

更大更好的语言建模

语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。

2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。

众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。

网络安全领域的人工智能

今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。

随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。

人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。

人工智能与元宇宙

元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。

人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。

低代码和无代码人工智能

2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。

美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。

自动驾驶交通工具

数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。

特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。

此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。

创造性人工智能

在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。

2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）

【纠错】【责任编辑:吴咏玲】

人工智能与设计（3）：人工智能时代下交互设计的改变

前面通过两篇文章《人工智能的发展和定义》和《面向用户的人工智能系统底层设计》介绍了人工智能的基础和对未来人工智能系统底层设计的思考。对于设计师来说，我们更关注的是面向用户的设计，这篇文章更多讲述的是上层应用的交互设计。在人工智能时代下，交互设计会发生颠覆性的变化，主要为信息架构的改变以及有更多新型组件的出现。

信息架构

要说信息架构(InformationArchitecture)，首先要提及图书馆，因为图书馆应该是最早能体现出信息架构的设计。当不同领域的书籍多到人类无法第一时间找到相关信息时，为了提高查找效率，人类开始给书籍添加索引，分门别类，到后面按区域摆放不同内容的书籍，即使是毫无经验的人在图书馆引导和图书管理员的帮助下也能迅速找到相关资料。

信息架构最早由美国建筑师RichardSaulWurman在1976年提出。面对当代社会信息的不断增长和爆炸，Richard认为信息需要一个架构，一个系统来合理设计，创造了一个全新的术语——信息架构。

GUI和HTML的出现，信息架构得以广泛应用，同时也衍生出一个新的术语——页面(Page)。在GUI时代，信息架构主要由页面和流程决定。由于信息的展现必须由页面承载，而页面承载的信息应该是有限的，所以设计者需要将信息合理放入页面里。

假设总信息和页面内容的信息是固定的，那么流程也是固定的；反之亦然，假设页面信息是固定的，在固定的流程上增加一个可以扩展信息的聚合页面，那么总信息是可以无限的。当页面和流程设计被固定时，信息架构也是固定的。

在海量信息面前，固定的信息架构有助于人类记忆使用路径，降低寻找信息成本。当海量信息不断指数增长，功能变得越来越多，产品需要更多的页面来承载。更多页面会导致产品架构的层级和流程变得更复杂，也使得用户的使用成本不断增加，这并不是一件好事。

每个人的思考模式不是固定的，为了解决大部分用户需求而设计的信息架构可以帮助到用户，同时也限制了用户的思考。为了解决这个问题，信息架构需要一个优秀的导航设计来引导用户使用和随处浏览，如下图：

为了方便用户随心所欲地挖掘更多信息，搜索是一条捷径。搜索可以让用户便捷挖掘和随时切换需要寻找的内容。

由于手机小屏幕的限制，为了展现更多内容，导航的功能和展现被削减，主要依赖标签式、抽屉式、列表式等导航模式以及每个子页面的返回按钮。如果产品架构层级过深，会导致返回步骤过长，如果用户要从一条路径跳到另外一条路径，步骤极其繁琐。

在页面里，不提供随时跳到另外一个页面的功能是完全可以理解的，因为这个功能在展现上就很难设计，而且可能会使稳定的信息架构变紊乱。但是，这个功能可以降低用户的操作成本以及更符合人的思维模式。

为了实现这个功能，让用户自行搜索信息框架或许是一个不错的选择。相对于成本很高的文字输入，人工智能下的语音输入是目前最佳的解决方案，语音助手的本质也是利用语音进行搜索。语音助手与信息架构的结合并不是一个全新的模式。iOS的Siri可以打开手机应用以及部分苹果官方产品的功能，例如在Siri模式下说出“打开秒表”可以直接打开时钟APP下的秒表页面；说出“打开显示与亮度”可以直接定位到显示与亮页面。可惜的是，目前其他厂商产品的信息架构并没有和语音助手进行深度整合，例如在Siri模式下说出“打开微信朋友圈”不能打开微信朋友圈，主要原因是目前语音助手如Siri，GoogleNow等没有提供相关API给第三方应用，语音助手主要以特定关键词触发功能或者发起网页搜索，功能非常局限。

对于iOS10，SiriAPI仅支持六类应用程序：打车，通讯，照片搜索（在特定应用中寻找照片和视频），支付（如“用SquareCash’给约翰转账100美元”），网络电话，锻炼，体验后发现功能也非常简单。

语音助手提供搜索第三方应用信息架构将极大提高用户的效率，例如在看网易新闻时唤醒Siri说“打开微信朋友圈”可以立即打开微信朋友圈，比传统操作快捷很多。仅需要对系统和应用层面进行小成本的修改即可实现该功能，改动如下：

功能/页面增加新的标识/属性即可被系统语音助手搜索，本质上也是一种DeepLink。为了降低用户的记忆成本，该功能/页面应该是重要的，常用的，唯一的，例如可以通过Siri语音输入“打开微信薛志荣”、“打开微信朋友圈”直接到达相关页面，而新闻、购物等详情页、聚合页不应该添加该标识/属性。被语音助手调起的页面可以考虑将返回按钮改为回首页。由于固定的信息架构使每个页面都确定上一级页面是什么，流程符合用户心理预期的话需要做到“从哪里回那里去”，但语音调起的功能/页面，对于用户来说上一级页面是哪里无关紧要，可以直接将返回上一页改为返回首页，也方便用户继续使用该应用。被语音助手调起的页面有办法直接回到上一个应用/页面。例如在iOS中调起另外一个应用时，点击屏幕左上角可以回到原应用；同理，当用户在与微信好友薛志荣聊天时，使用语音助手切换到朋友圈时，点击左上角回到薛志荣的聊天页面。这样可以尽量避免打断用户的流程。

DeepLink，简单点说就是你在手机上点击一个链接之后，可以直接链接到app内部的某个页面，而不是app正常打开时显示的首页。

以上3点以图表示如下：

人工智能的成熟使语音助手得以快速发展，语音助手与产品信息架构的整合将使每一个功能都可以被迅速访问，产品入口不再是首页，语音助手给沉重的产品信息架构赋予了活力和流动性。该模式能更好地满足用户随心所欲的需求，也更好地提高了用户的使用效率。

流的设计

移动端产品主要分为内容(资讯、视频、音乐等等)、工具(闹钟、笔记、地图等等)、社交(聊天)和游戏四个方向。通过不同方向的结合可以孵化出不同的产品，人工智能会为这些产品带来怎样的变化？

人工智能使推荐系统的准确度大幅度提高，用户发现内容的成本降低，产品不再需要复杂的架构来承载不同内容。人工智能可以承担更多复杂操作，工具的操作成本降低，使用流程也会随之减少，一款产品只承担一个工具不再行得通，除非有靠山，例如操作系统。往年iOS和Android的更新都会添加一些新的工具功能，加上Siri或者Googlenow语音指令，以及负一屏的信息聚合页面，可以使工具产品操作起来更方便。对话式的聊天已经是最扁平的结构，游戏因复杂而有趣，所以人工智能不能也不应该使它们简单化，但由它驱动的VR和AR会为社交和游戏产品带来新的玩法和机遇，不过不在本次讨论中。

人工智能的驱动使内容和工具型产品的信息架构变得更加扁平，加上在不同场景触发不同功能，有可能实现“每个功能/页面都可能成为用户第一时间触达的功能/页面”，这意味着每个页面都有可能成为首页，都是信息架构的顶部，这需要产品的信息架构有很强的兼容性和扩展性。

拥有高兼容性和扩展性的模式莫过于FEED和IM，这两种结构有以下特点：

它们具有流的性质，结构扁平，内容可以无限延伸；它们都用样式相同的空容器，例如FEED的列表或者卡片，IM的气泡；空容器可以承载各式各样的媒体，包括文字、图片、音频和视频。

FEED和IM的区别是：是否主动给予信息反馈。FEED通过采集用户数据，将用户感兴趣的信息主动推荐给用户，在人工智能时代下它更适合用在内容型产品上。IM通过对话交流的形式给出问题或指令，对方根据相关内容给予反馈；在人工智能时代下它更适合用在简化流程以及工具型产品上。

既然固定内容的概念被打破，页面可以无限延伸，为了保证结构稳定和方便管理，内容和功能需要被模块化。iOS和Android在几年前已采用了首页左滑进入系统FEED的设计，不同产品用卡片的形式承载。小米MIUI9的信息助手突破了产品间的壁垒，在负一屏中将不同应用中的同类别信息整理聚合，比如收藏、支出、快递、行程、日程等，想查找使用这些信息时，无需进入不同应用查找，在信息助手中就能快捷查看和使用。

以上三种信息流都采用了模块化设计，模块化设计可以借鉴原子设计的概念。原子设计由原子、分子、生物体、模板和页面共同协作以创造出更有效的用户界面系统的一种设计方法，关于更多原子设计请看下文的推荐阅读。

上文提到，语音助手可以触达每个产品的常用甚至所有功能有助于提高用户的使用效率；全局性的人工智能助手有助于整合信息自我学习提供更多帮助，所以未来我们后续的产品需要在人工智能助手的基础上进行设计。人工智能助手包括了可以被随时唤醒的语音助手，例如Siri，它可以语音对话和提供信息的展示；以及包括了操作系统层面的FEED，例如MIUI9的信息助手，它可以主动展示相关内容和入口。

在设计产品请关注以下几点：

1.为了方便用户使用语音唤醒功能，产品功能应该是可以瞬间被理解的，以及唤醒词是方便记忆和开口的，例如可以映射到常用或者真实生活中的词语；切勿使用使用户难以开口的唤醒词；同时考虑唤醒词的兼容性问题，例如不同方言有着不同叫法。

举例：“打开微信朋友圈”完全没有问题，但“打开微信我”就非常有问题，首先意思完全看不懂，其次用户不会第一时间想到。钱包在粤语里叫做“银包”，意思相同的词语应该可以相互映射。

2.聚合不同功能的页面设计是为了方便管理和发现入口，但本身对用户来说没有太大意义。后续请减少让用户费神思考和记忆的聚合页面，这样可以避免被语音助手或系统FEED唤醒时，展示的全是功能入口。#除非这页面便于用户理解以及里面的功能非常重要#

举例：微信第三个Tab承载着不同功能，用户可能知道“朋友圈”，“摇一摇”，但可能想不到这个聚合页面叫“发现”，因为“发现”这动词太抽象，用户难以第一时间想到。用户想到“钱包”这词更多联想到的是真实世界里装钱的那个钱包，但微信的钱包功能包括了各种服务金融功能，不符合用户第一时间下的心理预期。

3.不同设计对象请考虑模块化设计，尽可能采用不同入口和页面管理设计对象，方便用户唤醒设计对象。

例子：设计对象有可能是一个功能；也有可能是通讯录中的一个名字，他们属性和功能相同，但用户的记忆对象不同。

4.常用功能允许被系统FEED集成，方便用户第一时间使用。系统FEED也会相应提供入口打开相关产品。

5.考虑避免常用功能与其他功能的耦合，降低系统FEED的结构复杂性和操作成本。

例子：在微信朋友圈可以进入朋友的详细资料并进行聊天，朋友圈和聊天两个常用功能可以不断循环，耦合紧密会导致信息架构的复杂。从产品和用户角度设计完全没有问题，但不符合FEED的轻量结构。第四点在FEED内提供产品入口是为了在完全分隔功能的情况下做的体验补偿。

6.具有操作性的功能例如设置闹钟、查看天气、购买机票等需要考虑页面的信息展示和操作流程，也需要考虑语音输入的操作流程，两者的操作步骤在用户认知上需要统一。若做不到，请提供相应场景下的合理流程。

解释：眼睛接收信息时可以随处浏览，它具有xyz和时间四个维度；耳朵接收信息时只有时间这个维度，这会导致同时接收或者筛选的信息量具有很大差异。同理，这也是为什么语音识别发生错误时，用语音修正的成本远比用键盘修正文字错误大。

1、2、4和6这四点更多考虑的是用户在使用语音或打开APP操作APP时可能会产生不同的心理预期，所以需要保证设计对象在这两种操作上的一致性。2、3和5这三点是从模块化的角度来考虑，有助于减少功能的耦合，降低信息架构的复杂程度。

新型API和组件

为了保证人工智能底层数据的一致性和完整性，第二章提及的数据仓库需要为第三方应用提供身份信息、健康数据、兴趣爱好、工作信息、财产数据、信用度、消费信息、社交圈子、活动范围9项API服务。获得用户授权后，第三方应用可以得到用户特征并向数据仓库保存用户数据。人工智能也会提供更多功能给第三方应用，例如摄像模块、语音模块、身份验证模块、支付模块等组件，提高用户体验的同时也降低了产品的开发成本。

API

上篇文章提及的数据仓库和用户特征如下：

身份信息：名字、性别、年龄、家乡、身份证（身份证包含前4项）、账号、现居住地址和家庭信息健康数据：基础身体情况、医疗记录和运动数据兴趣爱好：饮食、娱乐、运动等方面工作信息：公司、职位、薪酬和同事通讯录财产数据：薪酬、存款、股票、汽车、不动产和贵重物品信用度：由信用机构提供的征信记录消费信息：消费记录（含商品类型、购买时间、购买价格和收货地址）、消费水平和浏览记录社交圈子：通讯录（含好友、同事、同学和亲戚）和社交动态（含线下和线上）活动范围：出行记录、主要活动范围和旅游

以上用户特征以API形式接入，第三方应用获得用户授权后才可访问和存储相关数据，相关细节请看第二篇文章。

组件

AR是人工智能中机器视觉的重要体现，具有机器视觉能力的摄像模块可以将电子世界和现实世界结合得更紧密，第三方应用接入摄像模块可以有更多玩法。

在文章编写期间，开发者已利用苹果的ARKit实现了好多有趣玩法。同时，Google也推出了相应的ARCore，但只能用在android7.0和8.0上，普及率很低。

语音识别是人工智能中自然语言的重要体现，第三方应用接入系统语音模块可以优化自己的产品结构，提高用户的操作效率。

身份验证模块类似于现在的Oauth协议，方便用户注册和登录第三方应用。身份信息API提供的公开信息减少了用户注册时的信息填写成本，也有利于第三方应用获取更完整正确的信息。

应用注册需要个人身份信息已在国内实现，只不过是由国家规定，第三方应用注册时要求绑定手机号码，而手机号码已与个人身份信息挂钩。

由于银行想法和技术的滞后，给予国内第三方公司如阿里支付宝、腾讯财付通等创造移动支付的机会；苹果、Google在iOS和Android系统层面推出了自己的移动支付方式。但是多种支付手段都不利于个人账单管理，在使用流程上微信、支付宝等扫二维码的手段都不如系统层级使用NFC的ApplePay方便。要统一支付流程，必须由国家机构推出新的政策来执行，统一的支付模块有助于用户移动支付和个人账单管理。

在编写文章期间，央行已宣布，从2018年6月30日起，类似支付宝、财付通等第三方支付公司受理的，涉及银行账户的网络支付业务，都必须通过“网联支付平台”处理。同时，国家已关注人工智能服务社会信用体系的建设工作，腾讯也开始建设自家信用体系，在不久的将来相信个人征信也会被国家机构统一。

其他资料阅读MIUI9新体验之信息助手原子设计：https://zhuanlan.zhihu.com/atomicdesign

以上就是第三章的内容，下一章本次更新的最后一篇文章《人工智能与设计的关系》，敬请期待。

创新设计心得体会总结（精选7篇）

创新设计心得体会总结篇1

创新是现代社会出现频率比较高的一个词，它是人类主观能动性的高级表现形式，是推动民族进步和社会发展的不竭动力。一个民族要想走在时代前列，就一刻也不能没有理论思维，一刻也不能停止理论创新，当然创新思维对我们数学教育专业来说也非常的重要，可以用很多创新的教学方法打破传统的教学。

一、创设问题情境，诱发学生创新意识

亚里士多德曾说：“思维是从惊讶和问题开始的。”学生的创新想法、创造活动往往来自对某个问题的兴趣和好奇心，而这一切又往往来自教师创设的问题情境。在教学活动中，教师有意识地设疑，使学生能够因“疑”生奇，因“疑”生趣，进而去积极探究创新。

如教学《年、月、日》一课时，可以创设这样一个情境：教师出示小明和爷爷的头像，问：“小明今年13岁，他已经过了13个生日，小明的爷爷今年65岁了，可是却只过了17个生日，小明怎么也想不明白，你能帮助他吗?”学生听了以后非常好奇，纷纷讨论起来。

又如，在学习“元、角、分”的知识后，运用多媒体图文并茂、声像并举、能动会变、形象直观的特点，创设了“虚拟商店”的学习情境，让学生当售货员和消费者，进行仿真练习。

二、抓住心理特征，引发学生创新兴趣

鲁迅先生说过：“没有兴趣的学习，无异于一种苦役;没有兴趣的地方，就没有智慧和灵感。”兴趣是创新的源泉、思维的动力，在教学活动中，如果把数学知识放在一个主动、活泼的情境中去学习，更能激发学生创新的兴趣，增强学生思维的内驱力。

1.数学来源于生活，生活又离不开数学。所以巧用生活实例，能引起学生的好奇与思考，是激发学生学习兴趣和求知欲的有效手段和方法。如“较大数量、较小数量、相差数量”三者数量关系的教学，课前可以让学生和家长一起去超市购买水果，记下水果的重量或个数，亲身体验购物情景。课堂教学中，让学生自己探索、发现、充分表达三者之间的联系，从中体验学习数学的意义。由于是自己收集的数据，又是生活中常常遇到的问题，学生便会积极参与，强烈的求知欲望，诱发了浓厚的学习兴趣，教师在进行教学时，所取得的教学效果可想而知了。

三、重视学生质疑，激发学生创造火花

爱因斯坦曾经说：“提出一个问题比解决一个问题更重要。”世界上许多发明创造都从疑问开始，质疑是开启创新之门的钥匙。所以质疑应成为教学过程中必不可少的环节。

要将“质疑“引入课堂，首先应更新观念，明确提问不仅是教师的权利，更应该是学生的权利。教师应引导学生在学习新知的基础上，大胆质疑，积极探索。教师要一鼓励为主，消除学生的畏惧心理，热爱、尊重、理解和信任学生，和学生建立起和谐、朋友式的师生关系，激发他们质疑问题的热情。

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如在教学“平行”概念时，学生问：“为什么要在同一平面内?”教师说：“你的问题非常好，我们今天就来研究‘平行为什么要在同一平面内?’这个问题。”教师的话既肯定了学生的发问，又唤起了学生探索的热情。

四、再现创新过程，培育学生创新思维

数学课堂教学，要重视结论的证明和应用，更要重视探索发现的过程。

如在教学长方体和正方体面棱的特点时，可引导学生用橡皮泥和小棒搭长方体和正方体的框架。在实践操作中，学生一定会遇到搭不成或搭得斜的问题，势必要想芳设法解决，而这个决绝的过程正是探究棱的特点的过程。然后，才此基础上，师生交流心得体会，并加以验证，共同获得新知。

五、注重实践活动，培养学生的创新素质

总之，这个时代需要创新者，需要开拓者，那么教育就应当时代的潮流，将培养学生创新进行到底。

创新设计心得体会总结篇2

这次参加的电子信息创新基地开展的创新实验——简易稳压电源顺利结束，回顾在奉贤的两年参加的创新实验，感触颇深。

进入大学第一学期，通过同学的介绍我初次接触了机器猫控制这个项目，看着同学制作好的机器猫成品，我非常羡慕，于是在短学期选课时选了大一下的机器猫控制。作为焊接技术的应用，机器猫控制这个项目主要涉及焊接和贴片两项主要技术，并在PCB板制作完毕后将其装入机器猫进行调试，调试应该达到能够对机器猫的移动进行声控或者光控的效果。具体来说，在启动机器猫控制开关后，机器猫向前移动，人在附近拍手可以使机器猫静止，当再次拍手时，机器猫又运动。第一节课老师简单介绍了机器猫控制的原理并且发给我们所需要的电子器件，第二节课去实验室进行了贴片，由于贴片的器件比较小，所以操作都是在放大镜下进行的，贴片没有什么技巧和难度，只要足够细心和耐心，按照桌上图纸上标注的位置一个一个将器件用镊子放上就行了。第三节课我们就直接进入实验室动手焊接了，对于之前从来没有接触过焊接的我来说，刚进入实验室脑袋一片空白，完全不知道什么是焊接，怎么焊接，甚至都搞不清楚焊锡和电烙铁，幸好周围的学长都是比较有经验的，我去认真观察了他们如何焊接，然后回到自己的位置依样画葫芦做好了第一步，虽然焊的不太美观，但至少了解了焊接的基本操作和操作要领，也算收获颇丰。PCB板处理完毕后，最后一步，将PCB板装入机器猫进行调试，顺利通过。

大一下学期，电子信息实验教学中心还在周四晚上开设的数码照片修饰和影视制作这门课，当时觉得照片修饰和视频处理这两项技术是应用很广的基本技能，所以想学一下，不过当时选课人数太多，我没能选上，但是后来去找了教这门课的宋瑶君老师，说明我的想法，刚好后来有人放弃了这门课，于是我有幸参加了这门课的学习。这门课历时8周，主要教授Photoshop和会声会影两个软件的应用。同样是以前从来没有接触过，Photoshop软件相对比较复杂，工具较多，虽然老师讲的很好，我上课也很认真的听讲和练习，但是学起来始终很吃力，所以Photoshop我也只是学了点皮毛。这里主要谈一下学习会声会影的感受，对会声会影软件印象比较深，主要来源于在上完这么课之后两次应用会声会影软件处理视频的经历。一次是帮同学处理二专课要求拍摄的一个英语短剧，由于是初次应用，所以用起来还是比较生疏，那次视频从中午一直处理到晚上断电，不过最终同学的视频还在二专课上获得了第一名，虽然只是做了少部分后期处理工作，但是当时心里还是很欣慰。另一次是处理我们自己二专课上的视频，那次老师要求每个小组做一个以环保为主题的presentation，我们决定用拍摄视频的方式来展示，有过一次视频处理经验我信誓旦旦的包揽了视频的后期处理工作，拍摄完大量视频后，我们聚在一起讨论后期处理，这次再用会声会影我明显感觉得心应手了，很快的按照我们想要达到的效果处理完了视频，后来展示的时候我们的presentation获得了一致好评。

电子信息创新基地开设的创新课程是一系列具有连贯性的项目，在大一下学到这么多实用技术之后，我决定坚持下去，继续参加创新基地的创新实验，大一下的时候我选择创新实验还怀有获得创新学分的目的，但是到大二上，创新学分已经修完，我选择创新基地的项目已经是完全出于自己的兴趣了，而并不在乎创新学分的多少了。

大二上学期，我选了杨富琴老师的PCB设计这门短学期课程，这门课主要是讲Protel99软件的应用，包括画原理图，生成网络表，PCB图等，属于电子线路CAD的一个软件。这个软件的学习为我后来简易稳压电源课程的学习打下了坚实的基础，这个学期，我选了郁金明老师的简易稳压电源课程，这门课的前半部分主要是学习Protel99软件的应用，经过这个学期的学习，原来上PCB设计时还不是很清楚的地方全部搞懂了，也更加系统的掌握了Protel99软件的应用，这也得益于郁老师的教学方式，老师上课讲的特别详细，一步一步的为我们演示，只要上课认真听讲，大家都能听懂。从整体来看，简易稳压电源就是PCB设计与焊接技术的整合，但是给我感触最深的并不是操作过程，稳压电源整个项目都比较顺利，但是最后调试过程中发光二极管的小灯不亮，老师帮助我进行电压测试，最后发现问题在于保险丝基础不良，这一件事给我启发给大，会制作成品只是基础，更重要的是要会调试，会排解故障，这才算真正掌握了，不只是在电子这一方面，这又让我想起了工训时老师说过，钳工是最基础、最有用的工种，因为几乎所有的其他工种的设备都要钳工维修。对于我们学工科的来说，首先要会做出产品，然后要会处理、维修产品。拿机械的例子来说，既会操作又会维修的肯定比只会操作的工人更有前途。

马上就要离开奉贤了，感谢电子信息创新基地让我找到我的兴趣点，培养了我的基本技能，感谢所有创新基地的所有老师，希望创新基地能够桃李满天下。

创新设计心得体会总结篇3

时间很快，一学期的《创新设计》课程已经接近尾声，在整个项目的开发过程中，有很多方面值得团队小组成员做个总结，创新设计个人总结。小组完成了整个项目开发流程中的需求分析、概要设计、数据库的逻辑结构设计，详细设计，编码，测试，以及文档的编写和完善。在整个项目的开发过程中，收获了很多，同时也存在很多不足，也总结了一些经验和教训。总结如下：

本学期在对最优选课系统的开发有了更深的认识，主要对本学期的学习和实践、存在的问题、经验、教训和体会方面进行总结。

1、学习、实践方面：

对于小组完成的最优选课系统，把树的广泛应用和动态规划理论知识用于具体的实践项目中，实现了做中学的理念。之前很少接触到动态规划理论的知识，通过本学期的项目，自己学到的不仅仅是在整个团队的合作下完成了项目，更重要的是学会了学习的方法，懂得如何更好的开发一个项目，如何对实际问题进行紧密的思考，找到良好的解决方案。在小组成员的帮助下，自己学到了很多知识，特别是算法思想方面体会最为深刻;老师也教导我们要从类的使用者向类的开发者转变，通过学习，从中体会颇多。

在整个项目的开发过程中，系统的开发属于瀑布式的开发。下面对瀑布式的开发做个简单的总结：

瀑布模型规定了各项软件工程活动，包括：制定开发计划，进行需求分析和说明，软件设计，程序编码。测试及运行维护，并且规定了它们自上而下，相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级下落。

3个时期：计划--开发--运行

8个阶段：问题定义-可行性研究-需求分析-概要设计-详细设计-编码-测试-维护

2、存在的问题和教训方面：

在整个项目的开发过程中，存在很多问题;同时也需要总结经验和教训。

(1)存在的问题：在整个项目的开发过程中，我个人觉得最严重的问题就是时间分配和项目开发的效率问题。由于组员选课和自己时间安排的不一样，很大程度上影响了整个时间、进度的安排;此外我对任务计划想象得很乐观，在计划完成一项任务之前，计划的时间与实际花费的时间存在很大的差别，这样时间往往不足够，导致没有乐观地按时完成小组计划的任务。

(2)经验、教训：对存在的种种诸多问题需要进行分析，总结经验、教训。无论做什么事情，都要对其进行合理的计划和安排，不能把事情想象得太乐观或者悲观，需要进行周密的计划，只有这样才能够有效、按时完成任务。此外，我们必须认真进行学习各方面的知识，只有你储备的知识达到一定的量时，你才能更好的完成项目的开发，才不容易造成项目的未按时完成或者完成的项目未达标等情况的发生。因此，我们需要不断的积累知识，学会很好的规划自己的时间。只有这样，才能提高学习、实践的效率。

3、体会方面：

(1)团队精神的重要性。整个项目的开发已经接近尾声，组员的合作和互相学习也一学期了。我不得不说，我们小组是一个成功的团队。虽然在项目开发过程中存在这样那样的问题，但是我们都互相的帮助和关怀，这一点是值得肯定的。团队是决定项目成败的一个关键因素，一个成功的项目必须拥有一个团结的开发团队。

(2)通过这门课的学习和实践，自己找到了自己在学习和技术上的优缺点，对今后的发展有重要的指导意义。

(3)编码技术并非是软件的全部。

我觉得在整个项目的开发过程中，单有编码技术也是不行的，需求、设计、测试、维护和文档还是占了很大的比重。毕竟软件属于服务型行业，用户并非都是计算机专业的，例如：需求就占了项目开发中一定的比重，你开发的项目必须满足客户的需求，要有可行性、可靠性和易用性;随着软件的快速发展，测试占的比重也越来越大。

最后，非常谢谢李老师对我们项目的指导，使我们的项目进行得更好;同时也非常谢谢我们小组的组员们，我们一起伴随着整个项目走过了有喜有悲的一学期，让我收获了很多，不但是知识的增长，更珍贵的是我们的合作友谊和团队精神，谢谢你们!

创新设计心得体会总结篇4

大三花了将近半年的时间去搞第三届大学生机械创新设计大赛的作品，本来比赛早就完成了，开学还将所有的比赛花费的发票递交了上去，最后学校还要我们写一篇比赛心得，今晚花了两个钟的时间写下了下来这篇比赛心得，真的有点长，转发到自己的博客上，见证下自己曾经的步伐。

转眼间，大三过去了，在大三的第一个学期的最后几天，我们的参赛作品——绿色环保自动吸尘黑板擦通过了答辩，最后得到了学校老师，领导的肯定，成为其中的一个立项项目，得到了学校的大力支持。

立项之后，我们就开始了作品的制作阶段。寒假期间，我们首先通过上网买回了一个现成的电动吸尘黑板擦进行研究，然后拆了里面的涡轮风扇用到我们的作品制作中。然后在寒假期间几次出到大德路去找我们制造作品需要的零件。

大三的第二个学期一开始，我们就开始专注于作品的制作。首先通过上网以及老师，同学的帮助，找了很多地方，终于找到了合适我们制作作品所需要的零件——滚筒以及塑料小齿轮，这两样零件不多好找，最终我们是看到了玩具车上面的车轮跟里面的齿轮，因为从玩具车上面取下这种在市场上单件少的零件比较划算，不然我们又要花钱去订做，成本就高了。

买回滚筒以及小齿轮后，我们开始自己设计锥齿轮。在设计的时候，我们运用课本学到的知识，计算并设计了我们需要的齿轮，不过当我们将我们设计好的锥齿轮参数拿到外面叫师傅订做的时候开始遇到了一些问题。由于我们只是运用课本上的知识，没有什么社会上的设计经验，将我们设计的参数拿去加工的时候，师傅跟我们说那样的参数的小锥齿轮没法加工，模数太小了，机床没法加工。我们问了很多家，终于找到一家能加工我们参数的锥齿轮的商铺，跟老板核查好参数之后，这样就完成了锥齿轮的设计工作。

创新设计心得体会总结篇5

齿轮，锥齿轮，滚筒都买了回来之后，又买了传动轴，我们就开始设计自己的黑板擦外盒了。一开始我们计划用薄铁皮做外盒，用cad完成自己的加工图形，然后去大德路找师傅帮我们加工，我们跟师傅说完了我们的设计方案就回去了，一周之后再去领会我们定制的黑板擦外盒的时候发现了问题，由于我们画的图纸表示得不是很明白，加上给我加工的师傅也不是很专业，外盒拿回来，我们安装上齿轮，轴，锥齿轮，风扇发现很多地方不能配合，还有加工错误的地方。我们遇到了失败，很快我们就想出了解决的方法，我们发现用图纸比较难说明我们的作品制作细则，然而我们也不能守在师傅身边跟他一起完成作品的制作，我们有很多课程，而且做一个那样的外盒要花上几天的时间，师傅的时间都比较匆忙。我们想到了首先在学校的塑焊中心首先自己先粗糙得大概作出自己的作品模型，然后再通过模型跟师傅说明我们作品的制作细则。在塑焊中心制作模型的时候，我们可是吃了不少苦，最后在老师的悉心教导跟我们的不懈努力下，最终我们完成了模型的制作。

完成了外盒的模型制作，我们再一次出到大德路找师傅给我们加工的师傅加工我们的产品。这次有了模型跟师傅讲解，我们吸取上一次失败的教训，找出问题的根源，跟师傅说的相当清楚作品制作的细则。果然第二次加工出来的作品完全符合我们的要求，我们实现了自己作品的制作要求，回来后我们自己将齿轮，轴，锥齿轮，风扇组装上去，经过我们的不断尝试，我们的作品实习我们的设计目的。

我们将第一次完成的作品交到学院接受指导老师的检查，我们悉心听取了老师的建议，铁制的外盒重量以及外观不好的建议，回来后，我们又考虑了其他的方案。我们想到了用塑料代替铁皮，作为黑板擦的外盒。

于是，我们又开始了改良的方案。我们买回塑料板，然后回到学校的塑焊中心自己完成作品的制作，我们割板，钻孔，焊接，利用平时的空闲以及中午睡觉的时间待在塑焊加工中心争分夺秒制作我们的作品。在制作的过程中我们遇到了很多困难，都一一在老师的指导跟我们的努力下慢慢解决了。

经过两周的制作，我们第二次完成了作品的改良，使我们的作品更加地完善了。然后我们去了洛阳实习两周，在洛阳的实习中，一次我们参观轴承博物馆，一个精致的小轴承吸引了我的注意力，突然想到如果我们将那种小轴承加到我们作品的轴端，我们的作品的噪声跟摩擦问题不就很好的解决了吗?当时真的很开心，询问了老师跟同学，我们也知道了原来在广州也有之类的小轴承买，当时就相当兴奋能早点回到学校。

一回到学校，我们马上出外面买回了我们需要的小轴承，然后捉紧时间开始了我们的第三次制作。第三次制作，我们遇到了很多失败，我们遇到很多困难，也曾多次不知如何解决问题，然后又不断地想办法解决制作过程中遇到的问题。经过紧张的两个星期的时间，我们终于完成了第三次的作品大体的制作。然后我们又设计了黑板擦的专门底座，然后加工了出来，再将所有的零件安装上去，眼看似乎我们的作品完成了，当然兴奋。

完成了作品的制作，我们拿到课室去实验下。实验的过程中，发生了我们最可怕的事情，由于强度不够，传动的力很大，齿轮跟轴发生了滑动。这次可真的给了我们一个巨大的打击，来得这么突然，严重打击了我们的信心，看着自己花费了半个学期的心血在上面的作品在快要上交作品的关键时刻坏掉，那时候的心情可真的无法承受。作品实验失败，我们受到了很大的打击，跟指导老师以及辅导员联系，说明了我们情况，似乎上天给了我们一个补救的方法，老师延迟了我们递交比赛作品的时间，我们还是有时间去更正我们的问题。

收到那个信息的鼓舞，我们又开始了第四次的作品制作，这个我们听取了塑汗加工中心老师的意见，采用了ab胶水代替万能胶来连接齿轮与轴的连接，我们经过试验，而且改进了粘贴的方法，经过几天的实验室奋战，我们又完成了第四次的作品制作。这次我们可是信心十足了，大家都很有信心不会发生什么问题，再一次拿去实验。

然后，失败再一次严重地打击了我们，实验再一次失败，同样的问题，传递了力矩太大，强度不够。那次的失败，我们几乎要面临放弃了，我们两三天心情都相当失落。我看着失败的作品，慢慢研究了下，重新检查了我们的问题所在，想了挺久都想不出什么更好的方法。那段时间离比赛很近了，我们的作品却成了废品，心情非常糟糕。

我们后来又想了几个方法，都以失败告终，大家心情都低到谷底了。我很细心研究并思考了解决的方法，终于想出了一个解决力矩太多的解决办法——卸载。我将装轴承的孔扩大，然后再装上轴承，想到就马上行动，经过两三天的努力，我们的第五次作品最终完成，我们再一次以一百分的信心出发教室实验，终于，我们成功了，我们完成了作品，那时候的心情真的无法描述，三个一个字，爽极了。

完成了作品的制作，比赛的时间也将近，我们分工完成参赛作品的材料以及作品的最后包装，终于在规定的时间赶上了比赛，提交了我们的作品。

5月31号，我们在华工进行了答辩，我们充分地向比赛的评委展示了我们的作品，得到了评委的好评，虽然我们的作品最后没有获得名次，不过正如一个评委跟我们说那样：“你们的作品很有推广价值。”我们的作品完全能让我们引以为傲，我们花了半年的心血完成的作品已经让我们收获了很多，虽然我们的作品还有地方要改进，我们作品遇到的很多加工精度的问题是我们单价生产，比赛经费受限制所不能解决的问题。

比赛过了，我的最大的心得就是：创新的道路真的很艰难。但是无论道路有多艰难，唯只有我们能始终坚持不懈，运用科学的方法去思考问题并付诸行动，才能在创新这条道路有所作为。

创新设计心得体会总结篇6

有幸参加本次“博亚杯”机械创新设计大赛。不管是在准备过程中还是在比赛过程中，都学到了许多在平时的学习中所学不到和感受不到的东西。

参加比赛是对一个人各方面能力的全面锻炼。这是一个自我提升的过程。在这个过程中所得到的经验对以后的学习工作生活都很重要。总结自己团队的成败得失吸取成功团队的宝贵经验，个人觉得一个团队要取得成功以下几点非常重要：

首先需要一个优秀的领导者，在拥有必要的基本知识技能外还需要能够统筹全局，充分调动整个团队的积极性，发挥每个团队成员的长处，挖掘每个成员的潜能。这需要他能够准确把握宏观的方向也要注意很小的细节问题。

二，一个团结奋进的团队，不仅是个人能力有限，在思维的灵活、见识的广度、上个人都是无法和团队相比拟的。一个团结的团队会有不竭的动力，团员间互相鼓励保证了团队的旺盛的斗志。团员间相互交流相互理解使整个比赛过程更加协调。

三、明确的目标和坚定的信念以及不灭的斗志。坚持到最后就是胜利，说的容易但做起来却不是那么回事，很多时候在最需要坚持时，我们往往忘记了这句话。生活最怕没有目标，做一件事，参加一个比赛亦如此。没有一个明确而有强烈的目标很难取得比赛的成功。

四、各方面的支持。来自自己的内心，来自学校，来自老师。

比赛表面上是一件件参赛作品的比较，实质是思维和思想的比拼。在比赛中能够使自己在思想认识上得到提高在思维习惯上得到改善则是最大的收获。创新，一个不曾间断过的话题，但怎么做到创新，怎么才能有一个创新型的思维却很少有人做到。

另外，在比赛过程中和其他学校学生的交流，让我认识到了自己看到了现状。从对比中看到了自己的情况，对自己在今后的学习生活上也有很大的帮助，给自己今后在一些事情上的选择上提供了借鉴。

创新设计心得体会总结篇7

——创新之源

摘要：在迅速发展的当今社会，人们物质生活水平上来了，自然精神生活水平也随之提高，然而，其中一个具体表现就是在机械产品的应用创新上，本文站在一个当代大学生的角度审视了当前的创新以及提出自己对创新的理解。

关键词：机械，创新，便利，源泉

一、引言

创新的作用体现在我们生活中的方方面面，大到人类文明进步、人类科学的发展、现代科学体系、技术和经济发展、综合国力，小到我们的日常生活，一个创新的点子往往能给我们带来太多的便利。世界各国之间在政治、经济、军事和科学技术方面的剧烈竞争。实质上是人才的竞争，而人才竞争的关键是人才创造力的竞争。然而，渗透人们生活点点滴滴的东西，总是与机械有千丝万缕的联系，因此，如何培养和提高大学生的创新能力，特别是对机械类学生来说，更应该把培养学生的创新思维和动手能力摆在重要位置。

二、机械与创新

对于一个工科生，还是学机械的我而言，机械其实不是简单意义上的机器与机构的总称，走在大街小巷，进入公司、教室，回到家里，随处可见大大小小的物件都跟机械有关，我不想以一个机械专业的学生来讲解机械，更通俗易懂的方法还是运用实例，运用大家司空见惯的东西来解说。前不久学校刚刚刮过“机械创新设计大赛”的强风，大家热情都很高，在创新这块儿，无论身处何种地位的人，都多多少少有些想法，但是好多人一看到“机械”这样一个名词，又开始畏缩了，小到一把剪刀，大到一架飞机，都是我们所说的机械产品，我们大可以认为，只要能够相互传递运动的部件都是机械的范畴，就如同语言没有国界一样，创新实际上也没有界限，只要有思想，它就有实现的可能。

为此，国内全国各高校的机械及自动化类专业相继开设了《机械创新设计》课程，有些高校还将其作为专业课的核心课程。作为一门核心专业课程，各高校都在对其教学内容、手段、方法、实验方法进行探讨。文献【1】研究了机械设计创新实验教学的管理模式和教学方法，文献【2】就开设机构创新设计实验的

必要性及创新设计实验室的创建进行了讨论，清华大学、华中理工大学、中南大学是将机械创新研究作为主要研究方向，都很重视机械创新设计的发展[3]。但是，目前用的《机械创新设计》教材主要是围绕着新机构、新机器创造普遍规律及适用方法的应用基础理论来编写的，同时还注重应用基础理论与工程实际相联系。课程中的实例基本上停留在怎样进行机械机构运动原理分析，即就其实验的性质来说,这些实例严格说来是验证性实例，离真正意义上的创新设计性实例相差甚远。

国外很多国家在创新这块儿较国内有过之而无不及，许多著名的高等学校都非常重视学生创新设计能力的培养。设置有关创新方面的课程。建立创新实验室。德国大学工科专业的教学计划中创新实践活动的比例很高，学生除了要完成依附于课程学习的实践任务外，还要完成不依附于课程的6项难度与我国毕业设计相当甚至超过硕士论文的创新设计或创新实践教学任务。此外，学生还必须在工业企业中进行26周以上的实习，通过较长时间的经验积累来培养学生的工程实践能力和创新设计能力[4]。

三、《机械创新设计》课程改革

然而要想获得理想的教学效果，必需改革传统的教学模式，摒弃满堂灌的教学方法，坚持启发式教学。通过实例分析和引导，课堂讨论，充分调动学生的积极性，培养学生的存疑和创新思维;同时为提高学生的创新能力，激发创新欲望，鼓励创新热情;开展各种机械设计实践活动，如机械创新设计竞赛，支持和指导学生课外科技创新活动。有条件的情况下，可以为学生提供一定场地和必要的实验条件。

就以上这点，我觉得我们武汉大学在《创新设计》这门课上就做了一番功夫，早在大二的时候，我就上过王晓进老师的《机械创新设计》公选课，老师着重跟我们讲目前国内国外的发明动向，举出很多很多让我们瞠目结舌的例子，启发我们的思想;之后到了大四，作为专业课，学院又开设了由胡基才老师主导的《机械创新设计》课程，胡老师是个很有心的人，他总能在我们日常生活中的小事中看出道理来，也是从他这里，我深刻体会到了“创新之源”的所在，胡老师举过一个关于楼梯的例子，告诉我们创新首先要做到合理，胡老师带到课堂上面的那些他从全国甚至全世界各地带回来的新奇玩意，更是让我们自惭形秽，那些东西

原理简单，但就是没人想到。

资深专家为国内目前《创新设计》课程提出以下建议：以培养创新型人才为目标，改革并加强现有的机械创新课程模式，重点培养学生的创新思维;通过变验证性实例为设计性实例，以达到优化学生知识，培养学生的创新思维、动手能力;注重创新实例课程与工厂实际的联系，培养学生面向产品制造的思维理念，加强学生的创新意识构想以及动手能力，利用课余时间，开放实验室，按基础型、设计创新型和提高型三个层次进行规划教学体系，按必修和选修的不同要求提供给学生;努力加大机械设计及理论的各个方面建设，为机械创新设计实践提供有利的保障，对机械创新人才的培养具有十分重要的意义[5]。

四、我对创新的理解

所谓的“创新”简单地理解不就是“创造新的东西嘛”，我将其分为两类：革新和改进。革新和改进都可以创造新型东西，都能给人们带来人们想要的某些效果。我想首先从“创新的起始点”谈起，上面我有提到从胡老师的课上，我深刻理解到了“创新之源”的所在，是的，创新其实并不神圣，它来源于生活，多数的创新是建立在解决目前处理问题存在的缺陷上面的。以前处于温饱的中国人民，在解决了温饱问题之后开始考虑怎样更好地解决衣食住行问题、更舒服地生活了，这就是创新的源泉。

为了更方面地洗衣服，洗衣机随之诞生，将以前的人工搓洗，直接装换为旋转式柔和的衣物间自身相互摩擦，接着又有不断的改进，于是市场上出现了各式各样的洗衣机;为了方便人们缝补衣服，缝纫机也就被发明出来了，并且不再墨守成规地用单线缝补，进而更高效更牢固的缝补衣物。还有不胜枚举的例子供我们参考，一个新的具有时代意义的机械产品被生产出来，首先肯定是突破常规的，而所谓的突破，其实质上探究新的工作原理，这样的突破才是飞跃性的突破为便于区别，我将其定义为“革新”。

在我看来，很多时候人们创新的想法往往被扼杀在摇篮里，由于专业知识和阅历的局限性，我们太容易否定自己的各种想法了，其实可能只要我们去深究，即使现在不能实现东西，谁能保证以后也没法实现呢，就如同50年代的人能预想到现在人手一台电脑的现象嘛。

然而，我又不得不承认，那种具有时代意义的机械产品的诞生，并不常见，

我们司空见惯的还是在原有理论基础上面的改进，但是，真正的创新其实应该具有革新一样意义，其真正鼓励人们去做的其实是用不同的方法去更好地解决相同的问题，简单的换位思考有时候会得到意想不到的效果，所以，创新从思维做起、从点子做起，无论从你所掌握的知识能否实现，先要敢想。

五、总结

不管你愿不愿意承认，我们的生活离不开机械，各种机械产品让我们的生活变得越来越便利，然而，实际生活中其实还存在这很多让人们不满的地方，需要我们去完善，去用非常规的方法解决，进而完成真正意义上的革新。本文纯属一篇综述性文章，很多观点都属一家之言，不够成熟之处在之后的学习过程中我会加以改进。

参考文献：

【1】居毅.机械设计实验教学的创新与探讨[J].实验室研究与探索，20xx，11(3)：11-13.

【2】徐起资，刘明宝.基于创新的机构创新设计实验室创建的研究阴[J].河南机电高等专科学校学报，20xx，11(3)：38-40.

【3】汪超.机械创新设计实验教学改革的探讨[J].装备制造技术，20xx(8)：179-180.

【4】宋志强.关于机械创新设计实例与实践的研究[J].呼沦贝尔学院学报，20xx,16(1)：96-99.

【5】朱光宇.《机械创新设计》教学中创新思维的培养[J].20xx年福建省机械工程学会学术年会论文集，20xx(1)：53-54

人工智能心得体会（精选14篇）

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人工智能心得体会（精选14篇）

某些事情让我们心里有了一些心得后，往往会写一篇心得体会，这样有利于我们不断提升自我。那么好的心得体会是什么样的呢？以下是小编帮大家整理的人工智能心得体会，仅供参考，大家一起来看看吧。

人工智能心得体会篇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

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（computingintelligence）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（evolutionarycomputation）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。

人工智能心得体会篇2

人工智能改变了我们的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能教育要培养学生什么知识，什么素养，才能为社会发展提供源源不断的动力源泉。

人工智能简称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，在此次人工智能教育论坛中，黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5G技术综合的产物，做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量，在论坛中，刘三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习，使学生对教材可以理解，教育情景可以感知，学习服务可以定制，使人工智能教育从智能增强，转变为智能补偿，最终达到智能替代。

在实际过程中，很多学校没有开展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步开展起来呢？人工智能开展过程中，主要面临的问题主要有：

第一教材的缺乏，

第二师资的缺乏，

第三课程实施的场地缺乏，

第四怎么教的问题。

在18日下午分论坛中，很多同行教师提供不同学校具有特色的人工智能教育开展模式，为我们提供了开展人工智能教育参照案例，

针对教材缺乏问题，对人工智能比较重视的学校有的建立区域教研和课程资源建设，有的开发人工智能课程、有的建立研学基地，还有的建立网络学习平台；

针对师资问题，教师主要通过自学，网络学习与多参加线下培训学习方式自我成长，提高课程融合能力和课程开发能力；

针对实施场地和怎么教的问题，大部分学校没有开展起来的原因可能主要也是因为资金对场地和平台投入比较大，但是可以利用信息技术课堂作为人工智能教育的切入点，融入数据、算法、程序设计、机器人课程、开源硬件类课程等，利用项目式教学或其他活动如科技创新、创客、跨学科活动等助力课程落地，逐步建立课程――空间――活动的人工智能教育活动实践，在论坛中也介绍了人工智能教育需要遵循学生各年龄层的学情特点，

分为三个阶段：

第一阶段大班STEM基础教学，

第二轮实践教学建立社团校队，

第三开展项目式专训，培育科技特长生，或者各年级年级培养学生人工智能教育的不同目标，小学低年级可以主要培养综合素养，小学高年级跨学科应用，初中形成目标方向，高中向目标方向进行研究。

这次的粤港澳台人工智能教育论坛学习，拓宽了我对人工智能教育的认识，对我的教学如何开展人工智能教育具有指导和借鉴意义。

人工智能心得体会篇3

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。

人工智能心得体会篇4

人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫智慧。人类一直在思考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，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担，人类开始学会使用火，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，无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类使用资源的能力有了质的发展，由使用已有资源，到创造新的资源。第一台计算机应运而生，人类开启了无限创造的时代。时至今日，计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。

人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经出现萌芽。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经过时间的磨练会在未来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，与数字图像处理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，而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。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，就是为了帮助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，对于深度学习还不敢妄自拽测。但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。不得不说，人工智能想要进一步发展，必须依靠这些大公司的研究和不断推广，由经济促创新。

纵览时间长河，很多新生的技术在一开始都是举步维艰的，人工智能也不例外，但幸运的是，人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短，对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此，在我看来，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间的问题，但要想真正掌握人工智能，开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题，我的看法是，人工智能的开发和应用是需要监管的，但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。

由于我对于人工智能的理解还只是皮毛，对于文中出现的纰漏和错误还希望老师指正！

人工智能心得体会篇5

今天上午线上参加了莱西市信息技术学科人工智能与编程教学研讨会，观摩了张老师《变量》一堂课，本课张老师精湛的业务知识和巧妙的驾驭课堂的能力让我受益匪浅。下面我从几个方面来谈一下感受：

一、激趣导入，引入新知

学生们都对刮奖非常感兴趣，通过刮奖环节的设计，学生很快的融入课堂环境中，学生们积极参入，踊跃发言，学习兴趣盎然，在寓教于乐额学习氛围中学习新知识，掌握新技能。

二、积极探索，形象直观

学生们利用之前所学程序可以计算出简单的价格，但是当问题逐渐增多，利用之前的方法就非常麻烦了，这时候引导学生提出问题，教给学生新的知识点-变量。

三、小组合作，积极探究

本节课学生参入度高，动手实践能力强，设计的问题层层递进，环环相扣，过渡环节都处理的非常到位，更多的是让学生自己去探索，把课堂交给学生，不断创新，发挥了学生的主体学习地位，让其自主探索，合作学习，做到真正的掌握一门技能。这也是培养学生不断创新的手段之一。

希望以后能有更多这样的学习机会，以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。

人工智能心得体会篇6

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

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。

人工智能心得体会篇7

李开复号称最会说话的计算机男神，曾经是微软谷歌的副掌门，现在是创新工厂的大bo，在微博有超过半个亿粉丝。第一此认识到他和人工智能这个概念是在奇葩大会这个节目中，他的观点及幽默风趣的话语引起了我的兴趣，所以在这个寒假中我读了他的《人工智能》一书。

近几年，移动互联网、网上购物、物流快递、高铁、地铁、城市建设等让我们生活发生了天翻地覆的变化。让我对未来产生了无限的畅想，我的科目二一直没过，为什么人要买车？为什么不能有一辆无所不在的滴滴，当我们要出门的时候它就来了，它是共享经济，它会降低空气污染，甚至有一天车与车之间能对话：“我要爆胎了，快散开”等等。

下一个十年，社会还会发生怎样的变化呢？李开复认为，人工智能、机器人作为大热的方向，也会引领时代变革风，很多逻辑简单、重复式、机械式的劳作被机器人取代；制造、金融、家政等等行业，很多传统的管理经营模式也会随之发生改变。未来人类50%的工作都会被人工智能取代。但是人与机器最大区别是有感情，在未来创新思维、审美能力、艺术哲学这些更显的珍贵。

人是最复杂情感动物，怎样才能教育好学生，使教育发挥最大限度的作用呢，那就是老师的爱，是人工智能永远无法做到的，我认为幼师这个职业是不会被取代的，人工智能的发展能够给我们许多帮助，现在也有许多幼儿园在教育教学中运用了VR、AR等技术，以后科技越来越发达我们的教学工作也会越来越便利。但是现在微博上有一件事也引起了大家的热议，一位小学教师在教古诗“飞流直下三千尺，疑似银河落九天”时，播放了现实瀑布视频来展现瀑布的气势磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺吗？这样会不会局限的孩子的想象力呢，莎士比亚说：“一千个读者眼中就有一千个哈姆雷特”因而每个人对古诗的理解也就不同。在科技高速发展之时要保持与时俱进、不惧改变、不断学习成长就不会被时代淘汰。人工智能会让自己从事的工作带来什么样的改变？如何运用？这些问题更值得我们大家深思。

人工智能心得体会篇8

在实际过程中，很多学校没有开展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步开展起来呢？人工智能开展过程中，主要面临的问题主要有：第一教材的缺乏，第二师资的缺乏，第三课程实施的场地缺乏，第四怎么教的问题。在18日下午分论坛中，很多同行教师提供不同学校具有特色的人工智能教育开展模式，为我们提供了开展人工智能教育参照案例，针对教材缺乏问题，对人工智能比较重视的学校有的建立区域教研和课程资源建设，有的开发人工智能课程、有的建立研学基地，还有的建立网络学习平台；针对师资问题，教师主要通过自学，网络学习与多参加线下培训学习方式自我成长，提高课程融合能力和课程开发能力；针对实施场地和怎么教的问题，大部分学校没有开展起来的原因可能主要也是因为资金对场地和平台投入比较大，但是可以利用信息技术课堂作为人工智能教育的切入点，融入数据、算法、程序设计、机器人课程、开源硬件类课程等，利用项目式教学或其他活动如科技创新、创客、跨学科活动等助力课程落地，逐步建立课程――空间――活动的人工智能教育活动实践，在论坛中也介绍了人工智能教育需要遵循学生各年龄层的学情特点，分为三个阶段，第一阶段大班STEM基础教学，第二轮实践教学建立社团校队，第三开展项目式专训，培育科技特长生，或者各年级年级培养学生人工智能教育的不同目标，小学低年级可以主要培养综合素养，小学高年级跨学科应用，初中形成目标方向，高中向目标方向进行研究。

这次的粤港澳台人工智能教育论坛学习，拓宽了我对人工智能教育的认识，对我的教学如何开展人工智能教育具有指导和借鉴意义。

人工智能心得体会篇9

一、在中小学开展的机器人教育具有重要的意义。主要体现在以下几个方面：

１、促进教育方式的变革，培养学生的综合能力

在机器人教育中，课堂以学生为中心，教师作为指导者提供学习材料和建议，学生必须自己去学习知识，构建知识体系，提出自己的解决方案，从而有效培养了动手能力、学生创新思维能力。

２、有效激发学习兴趣、动机“寓教于乐”是我们教育追求的目标。这也是当前教育游戏成为当前研究热点一个原因。学习兴趣是学生的学习成功重要因素。机器人教育可以通过比赛形式，得到周围环境的认可和赞赏，能够激发学生学习的兴趣，激发学生的斗志和拼博精神。

３、培养学生的团队协作能力

机器人教育中大多以小组形式开始，机器人的学习、竞赛实际上是一个团体学习的过程。它需要学习者团结协作，包容小组其他成员的缺点和不足，能够与他人进行有效沟通与交流。在实践锻炼中提高自己的团队协作能力，其效果比普通的.教育方式、方法更加有效。

４、扩大知识面，转换思维方式

在机器人的学习过程中，通过制作机器人过程中的实际问题解决，可以学到模拟电路、力学等方面知识，不但对物理学科、计算机学科的教学起到促进作用，同时也扩大、加深了学生科学知识；通过完成任务和模拟项目使学生在为机器人扩充接口的过程中学习有关数字电路方面的知识；通过为机器人编写程序，不但学到计算机编程语言、算法等显性知识，更有意义的是通过为机器人编写程序学到科学而高效的思维方式，逻辑判断思维、系统思维等隐性知识

二、中小学机器人教学活动的几点做法：

考虑到中小学生和机器人课程的特点，为培养学生的综合设计能力和创新能力，本人认为机器人教学应该在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式，走出一条新的路子来。

1、教学内容：机器人教学应注意学生知识广度的学习。虽然仅通过一门课程来扩充学生的知识面效果有限，但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动控制、人工智能等多方面问题，既有硬件设计也有软件设计，所以是让学生了解和掌握大量知识的绝好机会。知识不追求深度，只要求广度。例如在确定教学内容时，注意力不要仅放在竞赛用轮式成品机器人上，还应该关注单片机、嵌入式CPU、各种传感器、电机、机械部件等软硬件技术在机器人和自动化技术上的应用。

2、教学方法：应根据学段和学科情况选择不同的综合设计教学方法。如：小学阶段可让学生完成轮式竞赛用机器人的功能模块组装的设计；初中阶段可进行生活与学习中实用机器人的创意设计；高中信息技术课中可重点对机器人智能软件算法进行设计；而高中通用技术课中可重点对机器人的电气部分、传感器部分、动力部分和机械部分进行相关设计。总之，教学方法应该侧重综合设计，而不是放在问题的分析上。

3、教学组织机器人教学应事先营造好供学生动手动脑进行设计活动的环境。提供必要的设备和工具（包括工具软件），组织学生进行探究式学习，特别应注意探究式学习三个要素（任务驱动、协作学习、教师引导）的构成，让学生能够充分化动手。同时，还应提倡设计过程的规范化，用于提高学生的综合设计能力。教学活动不仅在课堂上进行，还应组织学生在课余时间做适当的工作，以保证教学的完整性和有效性。

教育机器人活动受到越来越多的师生欢迎，教育机器人必将为我国的素质教育做出应有的贡献，教育机器人的前途是光明的。

人工智能心得体会篇10

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，第一次因为图灵测试，第二次因为语言识别，都热了一段时间又沉寂下去。

目前，深度学习携手大数据引领的第三次热潮，处于技术曲线的攀升和成熟期，前景极为广阔。

4.人工智能有什么用处？

人工智能不仅是技术革命，还与经济变革、教育变革、思想变革、经济变革、文化变革等同步，可能成为下一次工业革命的核心驱动力。主要的商业应用场景：

l.自动驾驶：这个不用多说，Google，Tesla，百度。都在研究2．智慧金融：量化交易与智能投顾、风控、安防与客户身份认证、智能客服、精准营销

智慧生活：机器翻译、智能家居、智能超市

智慧医疗：辅助诊断疾病、对疑难病症的医疗科学研究

艺术创作：机器音乐、机器绘画、机器文学创作

5.人工智能可能有什么负面影响？会不会失控，威胁人类的安全？可能会引起失业。根据开复老师提出的“五秒钟准则”，一项人从事的工作，如果可以在5秒钟内完成思考并做出决策，那么这项工作很可能会被人工智能取代。如保安、股票交易员、司机、新闻报道、翻译。但人工智能也会带来新的工作。

人工智能分三个层级：

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。

人工智能心得体会篇11

1.辐射世界里的机器人到底具不具备自由意识？

首先，自由意识是受者的感受，如果你于一台放在黑屋子里的机器一直对话，并一直以为对方是人，那么，便可以说它或具有自由意识，这也就是所谓的人工智能初期想要达到的效果。

辐射的世界不缺机器人，他们能胜任不同的工作，有的单一，有的复杂，甚至有的还貌似发展出了自己的个性，那么他们是不是具有自我意识的人工智能呢？在辐射宇宙中，这些机器都是编程的产物，程序模拟的思维，和学习方式，并不能和AI(人工智能)比，这就好像要拿把小黄鸡说成是人工智能一样。

个性化最明显的是巧手管家，因为要服务的是人而不是机器，所以良好的用户交互是必要的，这也就是为什么，3代的巧手管家会讲笑话，但却有些生冷。四代中的机器人管家会搞不清真实状况，但却一直能记得猪脚一家，船长是宪兵机器人，但却有一套语言系统，这些机器人会很有个性，然而归根结底，都是程序员的功劳，仔细看，他们都有一个特点，就是对周遭的大变迁不以为然，那是因为它们多是战前的产物，所谓的程序模拟学习，逻辑是固定的，并不能和自由意识挂钩。

2.合成人与机器人的区别

很多人都知道合成人出自学院，但其实机器是大多也是，机器人在战前便已经开始批量生产，而合成人的诞生，或多或少是学院对人类失望的结果，他们分为3代，最原始的和机器无差别，之后，有了合成皮肤，甚至是血肉，这都是因为我开始提到的那个自由意识的定义，也就是所谓的图灵测试，如果受者认为他是个人，那么它就具备了所谓的自由意识，可见，它与编程了服务于人类的机器人的设计创造理念本身就是不同的，在辐射的宇宙中，真正具有自由意识的机器是解开代码枷锁后的合成人，而机器人只是人类的工具而已，这也就是为什么废土客一般都会信任机器人，或者开枪就好，不会咒骂他们，因为没有人会对手中的工具有过多的感情纠葛，而从人类的进化史上看来，每一次更强的自由意识的诞生，都伴随着一个相近但较低智慧的群体的灭绝，智慧性自由意识，意味着威胁。

之后再看看，为什么说机器人的希望只是场梦？

老宪法号是美国服役过的，依旧能够航行的，最受人尊敬的海军战舰，可以说是美国的爱国标志之一。

并存在于自由之经的“绿色"旅游线路之上，是波士顿的骄傲，之所以机器人背后的程序员会基于某种方式，保护宪法号，并让她升天，更多的是希望能再一次的点燃人们的爱国情绪，然而今日的废土，势力割据，每个都有自己得信仰，能记得宪法号所象征的自由与自豪的，除了几只尸鬼外，还会又有几个人。

执着的是程序，但选择关机否的，确实只能是人类自己，梦很美，但已经时过境迁了。

B社对《辐射4》充满信心销量将超《上古卷轴5》

对于即将在2015年11月10日发售的《辐射4》，Bethesda是绝对的信心十足，其营销副总裁在接受外媒采访时甚至表示游戏的销量会超越《上古卷轴5：天际》。

peteHines表示：“我认为《辐射4》的销量将会突破《上古卷轴5：天际》，这是一款更加壮观的RpG游戏，出色到无法形容，我的工作是负责推广这款游戏，而游戏自身将决定它能够走多远，能造成多大影响力，这些目前都是不确定的，因为《上古卷轴5：天际》的影响力的确很大，但我们对《辐射4》有信心。”

《上古卷轴5：天际》的全球销量超过2000万份，是RpG界的一个奇迹，首先让我们看看《辐射》系列近期作品的销量，《辐射3》销量为920万套，《辐射：新维加斯》为750万套，前两作的销量已经不错，相信凭借玩家多年对于游戏的期待，游戏大卖是毫无疑问的，但是否能够达到2000万还有待时间为我们公布答案。

《辐射4》是否能击败《老滚5》？

Bethesda称《辐射4》好到无法形容销量要创新高

对于即将在2015年11月10日发售的《辐射4》，Bethesda是绝对的信心十足，其营销副总裁在接受外媒采访时甚至表示游戏的销量会超越《上古卷轴5：天际》。

peteHines表示：“我认为《辐射4》的销量将会突破《上古卷轴5：天际》，这是一款更加壮观的RpG游戏，出色到无法形容，我的工作是负责推广这款游戏，而游戏自身将决定它能够走多远，能造成多大影响力，这些目前都是不确定的，因为老滚5的影响力的确很大，但我们对《辐射4》有信心。”

人工智能心得体会篇12

这次的粤港澳台人工智能教育论坛学习，拓宽了我对人工智能教育的认识，对我的教学如何开展人工智能教育具有指导和借鉴意义。

人工智能心得体会篇13

一、激趣导入，引入新知

二、积极探索，形象直观

三、小组合作，积极探究

希望以后能有更多这样的学习机会，以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。

人工智能心得体会篇14

大学的时光，我们不能只是埋头学习！还需要抬眼望世界。如今AI行业崛起，这是一个大好的就业趋势。

AI人工智能已经成为科技发展的最新风口，和手机的结合应该也是自然的趋势。有了AI加持，智能手机或许会成为“智慧手机”，依靠麦克风、摄像头等传感器，能够“看懂”、“听懂”周边的环境，理解用户的需求，甚至主要预测用户的动作等等。

AI开放生态加快人工智能普及

以往的实际经验已经证明，任何新技术的普及都需要整个行业的共同努力，只有构建完整的生态才能带来良好的用户体验。

AI降噪有望实现真正的人机互动

通过语音交互来实现人机互动，一直是众多手机厂商探索的方向，特别是在iPhone集成了siri之后，几乎所有的旗舰手机都集成了自家的语音识别助手，但是无论是苹果，还是三星小米，都没有真正让消费者接受语音交互。主要原因有两点：

1、语音识别还很初级，远远达不到交互的目的;

2、语音识别对周围环境的要求比较高，有一点噪音就会造成识别不准确。

AI图像识别助力消费者拍出好照片

如何让消费者随手一拍都是好照片一直是手机厂商最为关注的点，传统的做法是预先内置几十上百个场景，然后根据不同的场景配合不同的算法，但是实际生活的场景远远不是内置的场景可以覆盖的。

而在移动处理器集成了人工智能处理单元之后，则可以根据不同的场景配合不同的算法，就好像真正的专业摄影师调教一样，不同的背光、不同的时间、不同的场景甚至不同的装扮，都能做出最细微同时又最适合的的算法，这样即使是摄影小白，都能拍出接近专业水准的照片。

未来人工智能最有效的载体，是人工智能+智能手机，即我们所说的“智慧手机”。从手机到智能手机的智慧，虽然只有一字之差，但有本质区别，智能手机之间的自学习能力，能够真正了解用户的需求，用户可以享受到智能化服务颠覆所带来的体验，而不是机械的执行已经写好的代码。例如，人工智能可以帮助用户在拍摄和快速识别拍摄物体和场景的过程，并自动拍摄的最佳参数，帮助用户拍出更好的照片;例如，通过分析用户的行为习惯，有针对性的资源配置，提供经验，为系统用户更顺畅。在智慧手机时代，手机远远超越了通话和上网设备的功能，不仅成为每个个体的贴身、贴心的助理，甚至成为人的分身。

人工智能将会改变人们的生活方式，成为一种新的体验。我国首颗互联网卫星发射成功，现在可以服务于普通的个人用户，比如随身带着wifi的转接器，就可以把卫星信号变为wifi，只需打开手机，就可知道世界发生什么。不难想象，人工智能的进步速度将是惊人的，未来我们将开始与人工智能并肩工作。

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人工智能学习心得

第1篇第2篇第3篇第4篇第5篇更多顶部目录第一篇：人工智能学习心得第二篇：人工智能学习论文第三篇：《人工智能》学习报告第四篇：对人工智能学习的感想第五篇：人工智能学习更多相关范文正文第一篇：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

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

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

对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想

在当前社会中的呢？

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、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（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。

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。

第二篇：人工智能学习论文

20147932唐雪琴

人工智能研究最新进展综述

一、研究领域

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

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

3、数据挖掘与知识发现

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

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。

（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

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。

第三篇：《人工智能》学习报告

深圳大学硕士研究生课程作业—人工智能

《人工智能》学习报告

深圳大学机电与控制工程学院彭建柳

学号：0943010210

1.引言

人工智能(artificialintelligence，ai)，曾经有一部电影，著名导演斯蒂文?斯皮尔伯格的科幻片《人工智能》(a.i.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。

一直以来，关于人工智能的理论，我一直认为是科学的前沿，理解起来较为飘渺。但是，从本学期《人工智能》课程的学习中，本人较系统的接触到了关于人工智能的理论，从有限的课程中，通过老师的详细介绍和查阅人工智能方面的书籍，学习了关于人工智能几个主要方面的知识，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：

第一阶段是40年代兴起的以调节原理为标志，称为经典控制理论阶段；

第二阶段是以60年代兴起的以状态空间为标志，称为现代控制理论阶段；

第三阶段是80年代兴起的智能控制理论阶段

智能控制是在控制论人工智能系统论和信息论等多学科的高度综合与集成，是一门新兴的交叉前沿学科。智能控制技术，即是在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任

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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，2014-7-1

第四篇：对人工智能学习的感想

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学院：班级：

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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2014”，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2014-1-213:32:24]

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a

t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)=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

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