人工智能心得体会（通用15篇） 人工智能感想100字左右作文

人工智能心得体会（通用15篇）

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人工智能心得体会（通用15篇）

当我们有一些感想时，不妨将其写成一篇心得体会，让自己铭记于心，这样我们就可以提高对思维的训练。你想好怎么写心得体会了吗？以下是小编为大家整理的人工智能心得体会，希望能够帮助到大家。

人工智能心得体会篇1

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2

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(niz)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3

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4

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5

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

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7

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8

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9

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。

人工智能心得体会篇10

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11

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12

仍记得，电影银幕上的机器人管家，机器人助手，甚至是机器人女友，让童年的我们对人工智能有了初步了解。如今，随着时代的进步和科技的发展，人工智能已无处不在，我们也已习以为常。然而，在享受其便利的同时，挑战与威胁也接踵而至，对于这种冲突，我们该持何种态度？

不可否认的是，人工智能的普遍运用给人类带来了极大的便利。百姓的家庭中，扫地机器人灵活移动，所到之处一尘不染；小汽车里，智能导航精确指引，引领我们走向世界；工厂内外，机械手臂灵活运转，危险工作完美完成；育儿所里，智能机器人伴你玩乐，予你知识；商场门口，机器人维护安全，呵护和谐……不知不觉，人工智能已渗透个人生活与公众领域的方方面面，医疗、卫生、娱乐、安全、教育等等。它们遵循既定的程序，重复特定的工作，让人类摆脱各种麻烦、解除不少威胁、享受许多便利。这样的人工智能，毫无疑问是值得人类推广利用的。

然而，凡事皆有利弊，人工智能也不例外。当阿尔法狗接连打败围棋高手李世石、柯洁，当自动驾驶汽车连连发生交通事故致人死亡，当娱乐公司依靠写作机器人撰写文章，当安保机器人不分目标攻击儿童，这注定是一种危险边界的失守。我们应该，也必须看到，人工智能发展目前并不完善，不仅在某些领域造成困扰，而且可能威胁人类的生命安全，更有甚者将挑战人类的伦理道德、法律底线、文化沉淀。

高晓松曾说：“当机器代替人类创作与思考，我们的路也会走完的。”诚如其言，一方面。电脑终究不比人脑，存在的仅是冰冷的程序设定，而非温暖的、有人情味的理性思考，许多伦理规则、道德底线是无法设定的。如同轰动一时的自动驾驶汽车的伦理问题，试问马路上的一个行人和轿车上的五个乘客的生命，该何从选择？这种问题或许本来就是荒谬的，行人的去留，决不能交由一台机器抉择；生命的权利，又怎能被一台机器剥夺？另一方面，文艺作品，像电影、报刊、文章等，蕴含着人类的主流价值观和世界发展的潮流，反映的是上下五千年的文化积蓄与无穷无尽的人类内心世界。若交由机器完成，不过是对现有作品的复制粘贴、东拼西凑罢了，这种所谓的“再创作”，缺乏精神内涵和真情实感，终会将人类的精神世界引向匮乏与苍白，将人类的文明发展引向空洞与虚无。

既然利与弊交错，既然是与非混淆，那我们到底该如何看待人工智能？持辩证的眼光，使人工智能真正成为帮手而非杀手。对于日常的琐碎事务、繁杂工作等，人工智能的进驻无可厚非。而对于文艺创作这种文化传承类工作，驾车这类需要价值判断的工作，安保等具有攻击性的工作，人类或许更胜一筹。“既然上帝造了我们，我们应该自信。”一如贾平凹先生说的。

在现代社会，只有人类与人工智能和谐相处，各司其职，我们才能拥有更和谐的社会，才能走向更美好的未来。

人工智能心得体会篇13

近年来，人工智能成为了时代热词，二零一六年的人机围棋大战更是将其推到了风口浪尖，伴随而来的争议也从未停止。越来越多的人工智能产品，时时听闻的负面新闻，让大众常常“悲喜交加”，我们到底该不该欢迎AI时代的到来？而我认为，与其恐惧，不如主动拥抱，与AI一起共筑新时代，让AI真正变成时代大“爱”。

AI其实本质上与互联网、智能手机等科技相差无几，其终极目标都是为了让我们的生活更快捷方便，为何要拒绝AI的到来？正如腾讯所推出的新闻写作机器人，十多分钟便能完成上千字文章的撰写和编辑，大大提高工作效率，让新闻工作者从低效、重复的工作中解脱出来，去完成更高质量的工作，大众也能在最短的时间里获得最新的资讯，这难道不是我们每个人最愿看到的高效生活吗？在几十年前，我们没人能想像到如今的互联网科技能彻底改变我们的生活，同样地，我们也无法否认未来在AI时代我们的生活会再次被*。拒绝AI更是对更美好未来的拒绝，唯有与AI同行，让复杂的世界更简单，我们才能迎来更好的时代。

其次，AI的诞生不是为了消灭、打败人类，而是要让人类不断突破自我，寻找新的可能。围棋天才少年柯洁迎战AlphaGo，结果却未能获胜，这更是引起许多人恐慌，柯洁也因“没有为人类争口气”而泪洒现场。而在之后的几个月里，柯洁潜心钻研计算机算法，在战败后的数个大赛中几乎全胜，此时的他一脸从容地说道：“与人工智能的对抗，无论谁赢都是人类的胜利。”“人工智能能帮助我们人类棋手取得更大进步。”诚哉斯言，正是有了AI的加持，我们人类才有更多的可能和进步的空间，新时代是我们与AI的时代。

在新时代中，AI更是为我们的生活注入了更多爱的元素。有智能机器人与孩子共度快乐时光，有AI帮助寻找走失儿童，还有手术台上人工智能给患者带去生的希望……在新时代里，人工智能已不再是冰冷的机器，它能给我们带来无穷的美好回忆，更是我们人类的得力助手。新时代，让我们与AI一起创造爱。

对于人工智能种种令人担忧的事故，我认为那不应也不是我们拒绝AI的理由。正如AI专家李飞飞所言：“人工智能仅有60年历史，与物理学对比，人工智能可能还处于‘伽利略时代’。”人工智能的发展还只是起步阶段，技术的不完善也无可厚非，而为了尽可能避免这些事故的发生，科研人员更应担起这义不容辞的责任，真正让这项科技惠民惠国。

AI时代的到来，我们不必恐慌，而应主动拥抱AI，与AI共筑新时代，奏响新的时代华章。

人工智能心得体会篇14

人工智能是什么？它可以是能用十多分钟撰写、编辑一篇千字文章的写作机器人，可以是以1:4的优势击败九段围棋名将李世石的棋坛高手，还可以是一个集保姆、老师、玩伴为一身的机器人“小胖”……人工智能不断在各领域刷新着人们的认知，而面对这个方兴未艾的新事物，我们应对其辩证看待，并使之为我所用。

诚然，如上所述，人工智能正在各领域大显神通，为我们减轻负担、为人类带来福音，但其存在的负面影响同样不容忽视。无论是由于一款打击犯罪的机器人打伤一名16个月大的男孩造成的“奇怪”事故，还是近年来全球发生的数起由自动驾驶车辆承担主要责任的交通事故，都在以血的教训教育我们，人工智能相关技术方才起步，尚未能很好地应付实际生活中各种复杂的突发情况，技术缺陷仍需逐步改进，人工智能也要经过时间的考验，无视人工智能的潜在风险，一味冒进的做法行不通，而无视此项技术发展，故步自封又将陷入形而上学的泥潭，因此，只有以辩证视角看待人工智能才能稳扎稳打，与时俱进。

有了正确的思想武装自己，我们当将其付诸实践。“如何让人工智能为我所用”，便成了横亘在我们每一个人面前的问题，机器人小说的开山鼻祖阿西莫夫曾在其《银河帝国》小说中创新性地提出“机器人三定律”以规范人与机器人的关系，但随后又用思辨性的情节告诉读者，仅用三条定律来约束人工智能是禁受不住现实的检验的。科学的发展要有正确的世界观与方法论来引导，同样，人工智能的发展也亟需由相关政策法规与细则条文来约束，并在现实的检验与试错中不断完善、改进。在此方面，政策的制定者与人工智能行业的科研创新人员应形成一致合力使人工智能的发展规范化，让人工智能有序向前朝着为人类谋福祉的方向发展。

对于我们青少年来说，我们既是当今人工智能技术的使用者，也将成为未来人工智能发展的见证者，推动者。诸如“天猫魔盒”、“小爱助手”、“小冰”聊天机器人等人工智能产品对于我们来说已不陌生，而随着这些产品自身的发展进步，我们也应在实践中正确认识它们各自的特点及优劣，在确保自身人身、信息、财产等安全与保障正常的学习、生活不受影响的前提下，学会让人工智能做我们的助手，而非让自己被人工智能奴役；同时，我们还应当对人工智能技术的基本知识有所了解，并在今后的信息技术课程上对人工智能形成更为本质的认识，以更好地让人工智能为我所用。

“科学技术是第一生产力”，人工智能作为全新的科技发展方向，今后必将在各行各业大放异彩。有了辩证的视角与让人工智能为我所用的一致认识，我们的生活必将在人工智能的点缀下变得更加绚丽多彩！

人工智能心得体会篇15

随着时代的进步，科技在不断发展，人工智能以各种形式出现在我们的生活中，小到一片几纳米的芯片，大到整个互联网的交互系统，可以说我们的生活离不开人工智能。

人工智能使我们的生活变得更加便利，就按“付款”这最基本的资金流通方式来说，从最早人们出门在外需要拿着大把的钱币，到后来出现了银行卡，人们可以施行刷卡支付，再到现在支付宝，微信支付，人们甚至不用带卡仅需扫二维码即可完成支付。是人工智能造就了现今如此快捷的生活方式

人工智能也使得人类在工作上更加有效率。最早的人力劳动不仅耗时耗力，在精度方面也有着极大的限制，如今的电子一体化科技不仅节省了大量的人力资源，其工作精度也达到了人工不可超越的程度。人工智能可以说是现今最伟大的发明之一。

人工智能有众多的好处，是否人工智能便可完全取代人类了呢？我想答案是未必的。人工智能说到底依旧是由人类开发出的程序，它只能单一地完成人类给其施加的指令，它的形式是单调且僵硬的。

假如你把心理调节师这一职务交给一个人工智能去做，我想它应该会使一个患上抑郁症的人变得更为抑郁，甚至我认为它都能使一个普通的正常人也变得抑郁烦躁。这样的原因是显而易见的，人类的情绪千变万化，一个情绪的背后可能隐藏着更多的情绪，这是人工智能所无法了解的。

所以我们不必担心人工智能是否会在将来超越人类从来替代人类，值得我们思考的应是人类是否因为人工智能而变得懒惰，死板，没有情趣。如果人类变得像人工智能那样，我想这个世界将会变得十分恐怖，人们只追求工作的效率而不顾及后果，人类失去了交流，社会变得单一无趣，生活也失去了原来的多彩而变为黑白两色

人工智能的益处众多，我们应提倡且更多得去运用这一伟大的科技。与此同时我们也要对人工智能有所思考，不能因其的诸多便利而忘了属于人类最珍贵的东西――人情。

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推荐第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。

推荐第2篇：人工智能心得体会大作业

我眼中的人工智能

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！

推荐第3篇：人工智能

人工智能技术应用（智能终端应用方向）

培养目标：面向人工智能终端应用方向的企业，培养具备基于电子信息技术，通信技术，计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等技术，进行人工智能终端应用的高级技工人才，具有相应工程实施能力，具备在相应领域从事人工智能终端的安装、调试、维修、保养、维修、培训，以及人工智能系统的推广销售及系统运行管理工作，有一定的自我学习、自我发展能力、创新能力和良好的职业素养的高技能应用型人才。

主要课程：微机原理与接口技术、计算机网络技术、电工电子技术、传感器技术、C语言程序设计、Linux操作系统、单片机技术、嵌入式技术、通信原理、人工智能、云计算、人工智能技术应用、智能终端设备应用与维修、智能产品企业经营管理、综合项目设计等。

就业岗位：人工智能终端应用工程师、人工智能推广营销员、人工智能系统管理。未来已来，只是很多人不知道而已！

随着互联网、物联网、大数据的飞速发展，人工智能已不再是科幻电影中的情节，它已经来到我们真实

世界中！

从1950年现代计算之父阿兰·图灵首次提出一个问题“机器能否思考么？”到2016年谷歌人工智能阿尔法狗战胜人类围棋冠军，短短的六十多年人类信息技术经历了难以想象的发展速度！彻底颠覆了我们普通人的认知！当前，更多的人工智能与智能系统研究获得各种基金计划支持。同时，越来越多的企业纷纷响应国家政策号召，加入到人工智能发展的行列，无论是市场还是技术，中国已是当今世界人工智能研发领域的领头羊之一。人工智能作为万物互联时代最前沿的基础技术，将能够渗透至各行各业，并助力传统行业实现跨越式升级，实现全行业的重塑，成为掀起互联网颠覆性浪潮的新引擎。

白云信息工程系历经2年的市场及企业调研，率先开设人工智能技术应用专业！跳过那些不适合技校学生冗繁的基础理论，我们所有的专业课程直接学习人工智能产品设备的设计安装调试管理技术，专为技校学生量身定制，全程理实一体教学模式，达到进度与实用都兼顾的教学效果，做到零基础都能学得会。

白云信息工程系既有大规模的软件机房，还有多间训练动手能力及设计制作智能产品的硬件实训室，软硬件技术与管理课程都包括，专业课程与岗位需求相符务实，做到毕业即就业，与企业岗位需求无缝对接。

没有人能随随便便成功，白云信息工程系有第二课堂、课业训练项目；有各类专业协会、研发工作室、学生公司等组织，充分发挥同学们的各种能力与天赋，即充实了你的业余生活，也提高了个人能力素质，在校经过这样丰富多彩的为学习生活经历，毕业后才能凭专业背景做管理或创业。

汇聚有志者的地方！

人工智能专业是你的荣耀，毕业后事业有成，我们为你骄傲！

人工智能专业课程已备好!

推荐第4篇：人工智能

电影《我，机器人》里面描述的那种正常的机器人，这种机器人没有自我意识，但有足够的智能和行动力可以完成所有所有人类需要完成的工作，甚至可以包括战争。同样，电影《终结者》也清楚的展示了机器人的魅力。2015年底的《超能陆战队》。“大白”属于医疗机器人。它可以通过扫描人体，就能迅速发现哪些地方需要治疗，并且立即就能给出治疗方案。“大白”和一般机器人不同的地方还在于它具备“共情”能力，可以感知并分析出主人的情绪起伏，除了身体上的疗愈，它与人类之间个性化的互动也是心灵治愈的灵药。“人人都想和大白来一次治愈的拥抱”，可以说，“大白”满足了人类对医疗人工智能的终极幻想——可靠、全能、快速、精准，甚至还有点幽默的私人医生。那我们今天就来谈谈在不久的将来与我们会有密切联系的——人工智能。

2016年3月9日中午12时，韩国九段棋手李世石与谷歌公司开发的软件“阿尔法围棋”在首尔四季酒店举行人机大战。双方一共进行5盘比赛。在记者会上李世石表示，他认为到目前为止还是人类比人工智能强。不过，在围棋人机大战首场比赛中，经过4个半小时的对弈，人工智能“阿尔法围棋”战胜了李世石。当韩国棋王李世石投子认输的那一刻，人类开始以另一种眼光看待这个人工智能程序，从不被看好到连胜两局，人们在惊愕之余不得不承认，人工智能已经发展到可以轻易超越人类的水平了。对于这场大赛，人们已经失去了最初的期待，反而是人工智能这个新“物种”吸引了大家的注意，这个看不见摸不着的电脑程序，就这样将人类最后的骄傲摧毁，这场人机大战让人工智能再次成为关注焦点。我们不得不可能会问，除了下棋之外，人工智能还会做些什么？

4月25日下午，李克强总理在成都菁蓉创客小镇，应邀与创业团队设计的羽毛球机器人“切磋”球技。这台机器人出自成都电科创品机器人科技有限公司，该公司创始人之一骆德渊接受本报记者采访时表示，这台机器人目前已经进入市场，骆德渊把这款机器人定义为休闲健身机器人，他透露，这台羽毛球机器人于2014年9月投入研发，它还曾获2015年亚太大学生机器人大赛冠军，打羽毛球的实力不输一般业余选手。

人工智能的本质（每一条的解释）

1相对于人的智能而言，正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化。

2人工智能本身并没有生命活性的成分，只能算是人工仿真的部分生命活动程序。所以人工智能并没有自我意识的成分。

3这是计算机和人脑两者都可以做到的。计算机的记忆过程是被动的执行指令，所能记住的东西仅仅是工作所需的程序和要处理的数据。所以计算机的记忆内容和记忆过程是可以被控制。

人工智能对经济的影响：

1专家系统效应

2推动计算机技术的发展

1.专家系统的效益

人工智能可以用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。由于软件易于复制，所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验，推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。（举例：股票图片自己理解阐述）（人工智能拥有强大的计算能力，将人工智能引入股市银行等代替人类做交易员。）

2.人工智能推动计算机技术发展

人工智能研究已经对计算机技术的各个方面产生并将继续产生较大影响。人工智能应用要求繁重的计算，促进了并行处理和专用集成片的开发。算法发生器和灵巧的数据结构获得应用，自动程序设计技术将开始对软件开发产生积极影响。所有这些在研究人工智能时开发出来的新技术，推动了计算机技术的发展，进而使计算机为人类创造更大的经济实惠。

人工智能对文化的影响：

改善人类知识，改善人类语言，改善文化生活

1.改善人类知识

在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。（举例：谷歌的人工智能画展，自己组织语言）（不久前，谷歌在旧金山举行一场画展和拍卖会，展示电脑在人类的指导下创作的画作。此次展示的画作包括迷幻的海景、梵高风格的森林和以及城堡和狗组成的奇异景观。

谷歌最初开发这项技术是为了识别照片中的物体。）

2.改善人类语言

根据语言学的观点，语言是思维的表现和工具，思维规律可用语言学方法加以研究，但人的下意识和潜意识往往"只能意会，不可言传"。由于采用人工智能技术，综合应用语法、语义和形式知识表示方法，我们有可能在改善知识的自然语言表示的同时，把知识阐述为适用的人工智能形式。随着人工智能原理日益广泛传播，人们可能应用人工智能概念来描述他们生活中的日常状态和求解各种问题的过程。人工智能能够扩大人们交流知识的概念集合，为我们提供一定状况下可供选择的概念，描述我们所见所闻的方法以及描述我们的信念的新方法。

3.改善文化生活

人工智能技术为人类文化生活打开了许多新的窗口。比如图像处理技术必将对图形艺术、广告和社会教育部门产生深远的影响。比如现有的智力游戏机将发展为具有更高智能的文化娱乐手段。（举例：机器人陪人类休闲，自己组织语言。个人助手

人工智能个人助手，如果要诠释这个，看一遍电影《Her》就可以了，其中的人工智能操作系统萨曼莎不仅可以帮助主人公快速处理各种邮件、文件等工作，还能像朋友一样理解并与之交互。现实生活中，这样的个人助手也正在成为现实，如苹果的Siri、以及谷歌的GoogleNow，国内也有科大讯飞的灵犀、图灵的虫洞语音助手等，这些语音助手现在一般是存在于PC或手机之中，近年随着服务机器人的发展，它们开始有了新的载体。而机器人除了有语音功能外，还具备自主行动地能力。）

人工智能对社会的影响（主要是不好的影响）

1.思维方式与观念的变化

人工智能的发展会为人类带来很多便利，比如我们可以运用它做一些事。（事情举例）但是，人类会由于人工智能系统的不断完善而变得懒惰，失去对许多问题的思考与敏感度，变得过分的依赖智能机器，主动思维能力和计算能力也会明显下降。如，（举例1）一旦专家系统的用户开始相信系统(智能机器)的判断和决定，那么他们就可能不愿多动脑筋，变得懒惰，并失去对许多问题及其求解任务的责任感和敏感性。（举例2）那些过分依赖计算器的学生，他们的主动思维能力和计算能力也会明显下降。过分地依赖计算机的建议而不加分析地接受，将会使智能机器用户的认知能力下降，并增加误解。

2.社会结构变化

人工智能和智能机器能够代替人类从事各种劳动，但是另一方面发展又会引起新的社会问题。比如社会结构的变化。"人-机器"的社会结构，终将为"人-智能机器-机器"的社会结构所取代。智能机器人就是智能机器之一。现在和将来的很多本来是由人承担的工作将由机器人来担任，因此，人们将不得不学会与有智能的机器相处，并适应这种变化了的社会结构。

3.心理上的威胁

随着人工智能的继续发展，像大白这样的高科技机器人，它和一般机器人不同的地方还在于它具备“共情”能力，可以感知并分析出主人的情绪起伏，除了身体上的疗愈，它与人类之间个性化的互动也是心灵治愈的灵药。但是它也使社会成员感到心理上的威胁，或叫做精神威胁。人们一般认为，只有人类才具有感知精神，而且以此与机器相别。当机器人具备了学习、认知能力甚至产生情感后，人类还能否对其进行控制，是大家较为关心的问题,当人工智能超过人的自然智能，有可能会使得人类变成智能系统的奴隶。

4.技术失控的危险

迅速发展的人工智能如果用于应用于普通生活中，它可以大大方便人们的生活，但是如果应用于战场，使用人工智能控制的致命性武器，其后果将十分严重，它可以提高杀人机器的效率，同时承担的责任更少，还可能还会出现其它的一些困扰。

5.引起的法律问题人工智能的应用技术可以代替了人的一些体力劳动，也代替了人的某些脑力劳动，有时甚至行使着本应由人担任的职能（比如IBM沃森人工智能系统。像医生一样思考和交流给出治疗方案

。它可以存储海量的信息，既有医学文献，也有不同患者的临床资料和病患医疗记录，并且具备认知、理解、推理和学习的能力，可以将这些信息全部“消化”、“吸收”，并且随着信息的更新实时升级，像一个真正的医生那样“思考”，对单个患者提出适合的治疗方案，也可以为临床医生的提问提供基于大量证据的答案，快速帮助医生做出最正确的决策，医生更多时间花在聆听患者意见和与患者进行互动上。“沃森”目前还没有进行真正意义上的商业化应用，但是已经在美国、加拿大的十几家医院落地进行内部测试。一些医疗应用也搭载了这一智能平台，面向恶性肿瘤、心理创伤等疾病领域的医患提供服务。）但是有些方面却容易引起法律问题。比如医疗诊断专家系统万一出现失误，导致医疗事故，怎么样来处理，开发专家系统者是否要负责任，使用专家系统者应负什么责任，等等。

明天可能实现的（可讲可不讲）：中国研究人员在致力做出更复杂的人工智能，检验方式颇具中国特色——高考。科大讯飞公司董事长刘庆峰透露，他们正在研发“类人答题机器人”，目标是在3到5年之内让机器参加高考能考上“一本”。高考涉及学科多，除了客观题外还有大量的主观题，如果真能达成这个目标，又是人工智能一个里程碑。去年年底在北京举行的世界机器人大会上，有机器人分别展示了踢足球、打乒乓等方面的运动能力。但是很明显，它们还无法与人类选手相提并论，很大程度上因为判断对手或队友的比赛意图是一大瓶颈。不过，在RoboCup等机器人足球赛中，机器人的水平也在不断提高，该赛事的目标是，让机器人足球队在2050年能击败人类世界冠军球队。人工智能的马原思想

1.从意识的本质上看：

意识是物质世界长期发展的产物,是人脑的机能

意识活动作为人脑的特有机能，而人脑又是高度组织起来的中枢神经系统，其上千亿个神经元之间存在着网络化、层次化的相互连接，是目前已知的宇宙中最复杂、最协调自组织系统。而人工智能则是依靠机械、电子元件和线路组成的机械物理装臵，用软件等方法模拟人的思维活动，是一个无意识的、机械的、物理的运动过程。

2．从意识作用看：

意识活动具有目的性和计划性

人的意识具有自我选择的自由意志，行动目的明确，理解任务的意义、性质和后果。人的思维包括形象思维、直觉或灵感思维、逻辑思维等基本形式，具有目的性、容错性、并行性、连续性、模糊性、辩证性和自觉性等特征。而人工智能的机器思维方式却是离散的、精确的、机械的和不自觉的。人工智能的机械性表现在实际问题描述符号化、求解问题方式程序化、解决问题过程自动化，因而不可能有人类那样的能动创造力、丰富想象力；最后，在认识与实践中的地位不同。从整体上和全过程看，人脑和电脑的关系永远是主体和客体、主动者和被动者的关系，电脑必须接受人的指令才能工作，否则它只是一堆死物。是人首先把智慧赋予电脑，电脑又使人更富有智慧。

3．从人的社会性看：

人的本质属性在于它的社会性

人的意识蕴含着全部思想发展的历史一逻辑的结果。人脑不仅经历了漫长的物理化学进化，还经历了几百万年的社会进化，因而它同时受制于自然规律和社会规律。而人工智能是技术进化和机器进化的结果，其本质属性是自然性，机器在执行指令时并不探求任务本身的社会意义，也不会考虑社会责任和社会后果。智能机器的运行只遵守自然界的规律。（结束语）

所以，由此我们可以的出以下结论，人工智能诞生的初衷是作为人类工具的延长，其作用和发展从其诞生的那一天就已经确定，人工智能只能作为人类智能的附庸和补充，而不可能对人类智能构成挑战，更不可能取代人类智能。当然随着人类对人脑的功能会不断地进一步认识，人工智能也会不断的近似于人类智能。但即使人工智能再不断的进化和发展，计算机与社会性的人的大脑仍是无法比拟的，计算机仅是人脑的延伸而已，高度智能化的计算机再怎么发展也只是人类的工具，人工智能作为人类智能主体客体化的产物，其作用和功能仍将受到人类智能的制约与支配。这是我们组得出来的结论，并不代表所有人的观点。谢谢

推荐第5篇：人工智能

第一章绪论

1、智能是由知识与智力组成。知识是一切智能行为的基础，智力是获取知识并运用知识求解问题的能力。

Q;

2、把非Q并入到公式集F中，得到{F,非Q};

3、把{F,非Q}化为子句集S；

4、应用归结原理对S中的子句进行归结，并把每次归结得到的归结式都并入S中。如此反复进行，若出现空子句，则终止归结，此时就证明了Q为真。

为推理机提供求解问题所需的知识。知识库管理系统负责对知识库中的知识进行组织、检索、维护等。推理机是专家系统的“思维”机构，是构成专家系统的核心部分。任务是模拟领域专家的思维过程，并执行对问题的求解。

2、智能的特征:具有感知能力;记忆与思维能力;具有学

习能力与自适应能力;具有行为能力。

3、人工智能：用人工的方法在智能计算机上实现的智能，

它是人类智能在计算机上实现的模拟。第五章不确定与非单调推理

1、不确定推理：就是从不确定性的初始证据出发，通过

运用不确定的知识，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结论的思维过程。

数据库用于存放用户提供的初始事实、问题描述以及系统运行过程中得到的工作存储器。数据库管理系统是用来对数据库进行管理。解释机构能够对自己的行为作出解

释，能跟踪并记录推理过程。

4、人工智能的三个阶段：孕育、形成、发展。

5、人工智能的最终目标是构建智能计算机。近期目标

是在现有的电子数字计算机上实现人类智能的部分模拟，构造分别用于不同目的的智能系统。

2、不确定推理除了必须解决推力方向、推理方法、控制策略等基本问题外，一般还需要解决不确定性的表示与

量度、不确定性匹配算法及阈值的选择、组合证据不确定的算法、不确定性的传递算法、结论不确定性的合成等重

5、知识获取需要做的工作：抽取知识、知识的转换、知识的输入、知识的检测。为何是“瓶颈”问题：由于

目前获取知识的手段还没有完全实现自动化，许多工作还要用手工方法完成。

6、人工智能的基本内容：机器感知、机器思维、机器

学习、机器行为、智能系统及智能计算机的构造技术。

6、知识的组织：当把获取的知识送入数据库时，立即面

临的问题就行如何物理的安排这些知识，并建立起逻辑上的联系，称这一工作为知识的组织。遵守的原则：选用的组织方式应使知识具有相对独立性、便于对知识的搜索、便于对知识进行维护及管理、便于内存与外存的交换、便于在知识库中同时存储有多种模式表示的知识、尽量节省存储空间。

7、人工智能的研究途径：以符号处理为核心的方法、

以网络连接为主的连接机制方法、系统集成。要问题。

3、不确定处理方法主要是沿着两条路线发展的：一条

是在推理一级扩展确定性推理，成为模型算法；另一条是在控制策略一级处理不确定性，成为控制方法。模型方法

8、人工智能的研究领域：专家系统、机器学习、模式

识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络等。

分为数值方法和非数值方法。数值方法包括概率方法、

主观Bayes方法、可信度方法、证据理论、模糊推理等；

9、人工智能的三个学派：符号、连接、行为主义。

非数值方法有发生率计算等。

7、知识的管理内容：知识库的重组、记录系统的运行

实例、记录系统的运行史、记录知识库的发展史、知识库的安全保护与保密。

第三章知识与知识表示

1、知识：把有关的信息关联在一起的所形成的信息结构。第六章搜索策略

2、知识的特性：相对正确性、不确定性、可表示性与可

利用性。

3、知识表示方法有符号表示法和连接机制表示法。

主要有：一阶谓词逻辑、产生式、框架、语义网络、脚本、

过程、Petri网、面向对象表示法。

4、知识表示就是知识的符号化过程，把知识用计算机可

接受的符号并以某种结构形式表示出来。

5、选择知识表示方法时应考虑的问题：充分表示领域

知识，有利于对知识的利用，便于对知识的组织、维护与管理，便于理解和实现。

6、一阶谓词逻辑表示法适合于表示事物的状态、属性、

概念等事实性的知识，也可以用来表示事物间确定的因果关系。优点：自燃性、精确性、严密性、容易实现。局限：不能表示不确定的知识、组合爆炸、效率低。

7、产生式系统：把一组产生式放在一起，让他们互相配

合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解决，这样的系统即是产生式系统。有规则库、综合数据库、控制系统组成。求解问题的一般步骤：

1、初始化综合数据库，把问题

的初始已知事实送入综合数据库。

2、若规则库中存在尚未使用过的规则，而且它的前提可与综合数据库中的已知事实匹配。则转第3步；若不存在这样的事实转第5步。

3、执行当前选中的规则，并对该规则做上标记，把该规则执行后得到的结论送入综合数据库中。如果该规则的结论部分指出的是某些操作，则执行这些操作。

4、检查综合数据库中是否已包含问题的解，若已包含，则终止问题的求解过程；否则转第2步。

5、要求用户提这一步的关于问题的已知事实；若能提供，则转第2步；否则终止问题的求解过程。

6、若规则库中不再有未使用过的规则，则终止问题的求解过程。特点：自然性、模块性、有效性、清晰性。缺点：效率不高、不能表达具有结构性的知识。

8、框架表示法：框架系统中问题的求解主要是通过匹

配与填槽实现的。当要求解某个问题时，首先把这个问题用一个框架表示出来，然后通过与知识库中的已有的框架进行匹配，找出一个或几个可匹配的预选框架作为初步假设，并在此初步假设的引导下收集进一步的信息，最后用某种评价方法对预选框架进行评价，以便决定是否接受它。特点：结构性、继承性、自然性。不足：不善于表达过程性的知识。

9、语义网络系统问题的求解一般是通过匹配实现的，

主要过程：

1、根据待求解问题的要求构造一个网络片段，其中有些节电或弧的标识是空的，反应待求解的问题。

2、依次网络片段到知识库中去寻找可匹配的网络，以找出所需要的信息。当然，这种匹配一般不是完全的，具有不确定性，因此需要解决不确定性匹配的问题。

3、当问题的语义网络片段与知识库中的某语义网络片段匹配时，则与询问处匹配的事实就是问题的解。优点：结构性、联想性、自然性。缺点：非严格性、处理上的复杂性。

第四章经典逻辑推理

1、推理就是按照某种策略由已知判断推出另一种判断的思维过程。包括两种判断：已知的判断和由已知判断推

出的新判断。

2、推理的控制策略：推力方向、搜索策略、冲突消解

策略、求解策略、限制策略。

3、正向推理描述算法：

1、将用户提供给的已知事实送

入数据库DB。

2、检查数据库中是否已经包含问题的解，若有，则求解结束，并成功推出；否则执行下一步。

3、根据数据库中的已知事实，扫描知识库KB，检查KB中是否有可适用的知识，若有转4，否则转6。

4、把KB中的所有可适用的知识集KS。

5、若KS不空，则按某种冲突消解策略从中选出一条知识进行推理并将推出的新事实加入DB，然后转2；若KS为空转6。

6、询问用户是否可进一步补充新的事实，若可补充，则将补充的新事实加入DB中，然后转3,否则表示求不出解，失败推出。

4、逆向推理描述算法：

1、提出要求证的目标（假设）；

2、检查该目标是否已在数据库中，若在，则该目标成立，成功的推出推理或者对下一个假设目标进行论证；否则，转下一步；

3、判断该目标是否是证据，即它是否为应由用户证实的原始事实，若是，则询问用户；否则转下一步；

4、在知识库中找出所有能导出该目标的知识，形成适用知识集KS，然后转下一步；

5、从KS中选出一条知识，并将该知识的运用条件作为新的假设目标，然后转2。

5、用归结反演证明Q为真步骤：

1、否定Q，得到非

1、搜索分为盲目搜索和启发式搜索。盲目搜索是按预定

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。启发式搜索是在搜索中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。

2、状态空间表示法使用“状态”和“算符”来表示问

题的一种方法。状态描述问题求解过程中不同时刻的状况。算符表示对状态的操作。

3、OPEN表用于存放刚生成的节点；CLOSED表用于存放

将要扩展或者已经扩展的节点。

4、广度优先搜索过程：

1、把初始节点S0放入OPEN

表。

2、如果OPEN表为空，则问题无解，退出。

3、把OPEN表的第一个节点（记为节点n）取出放入CLOSED表。

4、考察节点n是否为目标节点。若是，则求得了问题的解，退出。

5、若节点n不可扩展，则转第2步。

6、扩展节点n，将其子节点放入OPEN表的尾部，并为每一个子节点都配置指向父节点的指针，然后转第2步。

5、深度优先搜索过程：与上一搜索的不同点就是要把

节点n的子节点放入到OPEN表的首部。

6、有界深度优先搜索过程：

1、把初始节点S0放入OPEN

表，置So的深度d（S0）=0。

2、如果OPEN表为空，则问题无解，退出。

3、把OPEN表的第一个节点（记为节点n）取出放入CLOSED表。

4、考察节点n是否为目标节点。若是，则求得了问题的解，退出。

5、如果节点n的深度d（节点n）=dm，则转第2步。

6、若节点n不可扩展，则转第2步。

7、扩展节点n，将其子节点放入OPEN表的首部，并为其配置指向父节点的指针，然后转第2步。

7、与或树的广度优先搜索：

1、把初始节点S0放入OPEN

表。

2、把OPEN表的第一个节点（记为节点n）取出放入CLOSED表。

3、如果节点n可扩展，则做下列工作。①扩展节点n，将其子节点放入OPEN表的尾部，并为每个子节点配置指向父节点的指针，以备标示过程使用。②考察这些子节点中有否终止节点。若有，则标示这些终止节点为可解节点，并应用可解标示过程对其父节点、祖父节点等先辈节点中的可解节点进行标示。如果初始节点S0也被标示为可解节点，就得到了解树，搜索成功，推出搜索过程；如果不能确定S0为可解节点，则从OPEN表中删去具有可解先辈的节点。③转第2步。

4、如果节点n不可扩展，则做下列工作：①标示节点n为不可解节点。②应用不可解标示过程对节点n的先辈节点中不可解的节点进行标示。如果初始节点S0也被标示为不可解节点，则搜索失败，表明原始问题无解，推出搜索过程；如果不能确定S0为不可解节点，则从OPEN表中删去具有不可解先辈的节点。③转第2步。

8、α-β剪枝技术：是博弈树搜索中一种提高搜索效率

的方法。通过边生成边计算，从而剪去某些分枝的技术成为α-β剪枝技术。一般规律：

1、任何或节点x的α值如果不能降低其父节点的β值，则对节点x以下的分枝可停止搜索，并使x的倒推值为α。这种剪枝技术成为β剪枝。

2、任何与节点x的β值如果不能升高其父节点的α值，则对节点x以下的分枝可停止搜索，并使x的倒推值为β。这种剪枝技术成为α剪枝。

第七章专家系统

1、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的知识，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。

2、专家系统的特征：

1、具有专家水平的专门知识，

2、

能进行有效的推理，

3、具有获取知识的能力。

4、具有灵活性。

5、具有透明性。

6、具有交互性。

7、具有实用性。

8、具有一定的复杂性及难度。

3、专家系统的分类：按特性和处理问题分有解释型、

诊断型、预测型、设计型、规划型、控制型、监测型维修型、教育型、调试型。按体系结构分类分为集中式专家系统、分布式专家系统、神经网络专家系统、符号系统与神经网络结合的专家系统。

4、专家系统的一般结构：人机接口、知识获取机构、

知识库及其管理系统、数据库及其管理系统、推理机、解释机构。人机接口是专家系统与领域专家或知识工程师及一般用户间的界面，用于完成输入输出工作。知识获取

机构是把知识输入到知识库中，并负责维持知识的一致性

及完整性，建立起性能良好的知识库。知识库用于存储领

域内的原理性知识、专家的经验性知识以及有关的事实。

8、专家系统的建造原则：恰当地划定求解问题的领域、

获取完备的知识、知识库与推理机分离、选择设计合适的知识表示模式、推理应能模拟领域专家求解问题的思维过程、建立友好的交互环境、渐增式的开发策略。

第八章机器学习

1、机器学习：就是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。

2、学习系统：能够在一定程度上实现机器学习的系统。应具有的条件和能力：具有适当的学习环境、具有一定

的学习能力、能应用学到的知识求解问题、能提高系统的性能。结构：环境、学习、知识库、执行与评价。

第九章模式识别

1、模式：对某些事物定量或结构的描述。

2、模式识别：研究一种自动技术，计算机通过运用这种

技术就可以自动地或者人尽可能少干预地把待识别模式归入到相应的模式类中去。一般过程：模式信息采集、预处理、特征或基元抽取、模式分类。分类：统计模式识别、结构模式识别、仿生模式识别。

推荐第6篇：人工智能

人工智能

课程设计中期报告

题目：一字棋游戏班级：计算机技术2014级成员：樊祥锰（2014704101）

段绍鹏（2014704100）范程斌（2014704102）

指导老师：张云

目录

第一章项目建议书

1.1立项目的1.2立项动机1.3项目实现方案1.4项目测试及验证方案1.5项目安排1.6参考文献

第二章前期工作总结

第一章项目建议书

1.1立项目的

学习和了解人工智能知识，并对极大极小搜索与α-β剪枝算法的学习和分析。把所学算法应用于一字棋游戏的设计中，让机器附有人的思路，实现人与机器的对决。

1.2立项动机

1.学习和了解人工智能。2.学习极大极小搜索分析法。

3.学习α-β剪枝算法并在项目中对它进行实现。4.用人工智能算法解决现实问题。

1.3项目实现方案

一字棋项目实现完全按照软件开发的一般步骤，并对它现实的需求分析进行了客观的设计，对一字棋游戏规则进行具体的描述。在代码设计阶段，又对输赢判断算法进行了设计与分析，本项目是基于windows平台，开发软件采用VC++6.0，采用MFC可视化界面，运用α-β剪枝算法实现机器的智能化对决。

1.4项目测试及验证方案

采用软件工程测试方法，对关键函数代码的测试与调试，对测试用例进行极端设置，观察估值函数是否符合自己设计的要求。运行项目并截图观察结果。

1.5项目安排（1）时间进度：

第一周：小组成员收集资料，对人工智能知识的学习。

第二周：对极大极小搜索分析法、α-β剪枝算法的学习与研究。第三周：学习C++编程知识、软件工程知识。

第四周：学习软件开发过程，并对一字棋项目进行需求分析与设计，画出流程图。

第五周：对一字棋界面的设计，并编写代码。第六周：对人工智能算法的设计并编写代码。第七周：对算法的设计并进行项目的测试。第八周：写设计报告。（2）分工安排

1.由段绍鹏、樊祥锰进行需求分析。2.大家合作对一字棋AI问题进行分析。3.由段绍鹏、范程斌进行代码编写。

4.由樊祥锰、范程斌进行软件测试及问题修改。5.由范程斌进行撰写报告。

1.6参考文献

1、蔡自兴、徐光佑。人工智能及其应用。清华大学出版社，1997

2、蔡瑞英、李长河。人工智能。武汉理工大学出版社，2003

第二章前期工作总结

在任务的初期，我们选定好人工智能的一种可行算法，然后确定好小组分工，每个人负责各自的任务，负责收集和学习人工智能相关的书籍和C++编程方面的知识。对于传统的一字棋游戏，主要采用的算法有：估值函数、搜索算法和胜负判断等。由于极大极小分析算法，每走一步棋都要调用估值函数，要遍历整个棋盘。所以自身有它的不足，这样会增加系统开销和时间开销，所以本项目在极大极小算法的基础上与α-β剪枝算法相结合，减少了博弈树结点的搜索范围。在前期工作中，主要学习了极大极小分析算法和α-β剪枝算法，了解算法的思想和设计思路，并学习了可视化的MFC编程知识，对按钮、编辑框等控件进行了学习。在第四周，主要对一字棋游戏进行了需求分析与设计，在需求分析阶段，主要是根据传统一字棋游戏的不足，提出α-β剪枝搜索算法，并介绍我们的基本思路和对算法技术原理的分析，画出算法的流程图和整个系统的实现功能图。在主界面设计阶段，当时考虑的不是很全面，只是简单的添加了基本的功能，先实现整个框架结构的生成，但是在棋盘设计阶段遇到了很多问题，一是控件响应问题，鼠标可响应的界面范围。二是环境设备的编程问题，后来经过MFC书籍的学习，解决了问题。三是棋盘大小问题，考虑到博弈树的异常庞大，选择设计3*3的棋盘，并分析设计了数组存放8种胜算的布局。在算法代码的编辑阶段，也出现过编译不通过的问题，主要是指针的使用问题，少写头文件问题，控制结构问题等，但是通过大家的努力和收集资料，最终还是调试好了。

推荐第7篇：人工智能

淮阴工学院

公选课论文

作

者:李燕学号：1091604210学

院:生命科学与化学工程学院

专

业:制药工程1092题

目:

浅淡现代仿真技术及应用

人工智能及其发展应用

摘要：人工智能是人类进入信息产业革命时代，达到认识和改造客观世界能力的高峰。文章从理论的角度介绍了人工智能的概念和发展沿革，并对现阶段人工智能研究领域的主要研究方向进行了介绍，最后分析了研究所取得的主要成果。

关键词：人工智能；专家系统；神经网络；模式识别

ApplicationandDevelopmentoftheArtificialIntelligenceAbstract:Afterthehuman'sentertheeraofInformationIndustryrevolution,theartificialintelligencereachesthepeakofhumansunderstandingandtransformingtheobjectiveworld.Thispaperintroducestheconceptanddevelopmentoftheartificialintelligencebasedonthetheory,andintroducesthemajorresearchdirectionsoftheartificialintelligenceatthepresentstage,andanalysesthemainresearchfindingsattheend.Keywords:artificialintelligence;expertsystem;neuralnetworks;patternrecognition人工智能作为研究机器智能和智能机器的一门综合性高技术学科，产生于20世纪50年代，它是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学等多学科的综合型技术学科，目前已在知识处理、模式识别、自然语言处理、博弈、自动定理证明、自动程序设计、专家系统、知识库、智能机器人等多个领域取得举世瞩目的成果，并形成了多元化的发展方向。1人工智能概述

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI），作为计算机学科的一个重要分支，是由McCarthy于1956年在Dartmouth学会上

正式提出，在当前被人们称为世界三大尖端技术之一。美国斯坦福大学著名的人工智能研究中心尼尔逊（Nilson）教授这样定义人工智能:“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科”，另一名著名的美国大学MIT的Winston教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能的工作”。除此之外，还有很多关于人工智能的定义，至今尚未统一，但这些说法均反映了人工智能学科的基本思想和基本内容，由此可以将人工智能概括为研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能行为的人工系统。

2人工智能的发展

20世纪50年代到60年代初是人工智能发展的初级阶段。这一时期的研究主要集中在采用启发式思维和运用领域知识，编写了包括能够和证明平面几何定理和与国际象棋大师下棋的计算机程序。开创了具有真正意义的人工智能研究是1956年McCarthy决定把Dartmouth会议用人工智能来命名。在图灵（AlanTuring）所著的《计算机器与智能》中，讨论了人类智能机械化的可能性并提出了图灵机的理论模型，为现代计算机的出现奠定了理论基础；与此同时，该文中还提出了著名的图灵准则，现已成为人工智能研究领域中最重要的智能机标准。同一时期，WarrenMeCulloeli和WalterPitts发表了《神经活动内在概念的逻辑演算》，该文证明了一定类型的、可严格定义的神经网络，原则上是能够计算一定类型的逻辑函数的，开创了当前人工智能研究的两大类别：符号论和联结论。自1963年后，人们开始尝试使用自然语言通讯，这标志着人工智能的又一次飞跃，如何让计算机理解自然语言、自动回答问题、分析图像或图形等便成为AI研究所追求的重要目标，由此AI的研究进入了第二阶段。70年代，在对人类专家的科学推理进行了大量探索后，一批具有专家水平的程序系统相继问世。知识专家系统在全世界得到了迅速发展，它的应用范围延伸到了人类各个领域，并产生了巨大的经济效益。80年代，AI进入以知识为中心的发展的阶段，越来越多的人认识到知识在模拟智能中的重要性，围绕知识表示、推理、机器学习，以及结合问题领域知识的新认知模拟进行了更加深入的探索。

目前，人工智能技术正在向大型分布式人工智能及多专家协同系统、并行推理、多种专家系统开发工具，以及大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。

3.人工智能的实际应用

3.1机器人在教育界的应用3.1.1模拟教学

根据教材的安排，对某些需要解释的现象进行机器人模拟演示，让学生认真观察，从中发现一定的规律，使学生加深对规律性的认识和理解。如数学教学中的抛物线轨迹演示，物理教学中的阿基米德定理演示等，都能够利用直观的演示，揭示其中的规律，使学生加深对相关知识的理解。3.1.2人机交互的辅导方式

利用机器人辅导学生学习，可以通过人机交互，为学生提供量身定制的辅导模式，使学生的个性得到充分发展。采用微型机器人与学生的交互辅导，可利用微型机器人其体积小、重量轻，便于携带等优点，随时随地进行学习，随时为学生解决问题，提供学习指导。利用家庭机器人与学生的交互辅导，承担家庭教师的职责，有利于学生问题的适时解决，也有利于学生的学习得到及时的巩固。通过软件机器人与学生的交互辅导，可以对学生的学习情况进行分析，为学生制定专门的指导计划，提高学生的学习质量。3.1.3仿真训练

在教学中，教师可以利用机器人，将相关内容通过机器人的演示展现给学生，减轻教师的负担，并能够通过规则的动作，使教学更为规范。例如，用机器人示范体育高难动作，可以将动作分解、定格、重复播放等，从多方位展示动作，使学生能够充分掌握动作的规范，比教师的示范更为科学，也更为有效。3.1.4机器人远程教育

通过机器人，可以通过对学生的特征数据分析，建立学生模型库，根据学生的个性，同时对多名远程教育的学生实施个性化教学和辅导，提高远程教育的效率，实现远程教育的智能化。3.1.5激发学生的学习兴趣

机器人为学生创设富有情趣的教学环境，根据教学任务，采用与学习相关的游戏，调动学生的学习积极性，使学生在尽可能短时间内，掌握需要了解的知识点，提高学习效率。3.2数据挖掘技术的实际应用

数据挖掘技术的应用领域较为广泛，在商业领域、金融业、工业生产、网络应用等其它方面都被很好的使用，使人工智能得到逐步的发展壮大。

3.3人工智能在检测系统的应用

人工智能在检测领域的应用非常广泛，如流水线的监控、智能故障诊断、专家技术系统等，现对网络入侵的智能检测系统加以简要说明。

3.3.1网络入侵专家检测系统

该系统的智能化程度高，用户不用干预专家系统的推理。然而，其系统信息是建立在专家知识的基础上，必然受专家认知网络攻击模式的限制。该系统的构建基于以下几点：首先，采用安全入侵规则的描述方式，如判断树描述、图形描述等。其次，通过合理推理，参照专家库的规则，判断网络安全状况，检测是否有入侵行为发生。最后，更新专家库，调整专家规则，结合神经网络技术，利用神经网络技术的敏感性与快速反应能力，不断增强系统的自适应功能，提高系统检测能力。

3.3.2入侵统计智能检测系统

该系统主要对异常的安全问题进行检测。它通过建立正常行为模型，对照进行网络入侵检测，检测出正常行为有较大偏离，则视为异常。首先，确立门限值，统计某一事件在特定时间出现的频率，检测是否超出门限值，判断系统是否异常。其次，设定事件度量均值、度量标准偏差的置信区间，统计系统的两个参数值，判断系统是否偏离区间，检测系统异常与否。最后，根据事件的矩阵数据，对事件转移的概率进行统计分析，结果小则预示存在异常。

4结束语

人工智能的诞生与发展是20世纪最伟大的科学成就之一，也是新世纪引领未来发展的主导学科之一。人工智能相关领域的研究成果已被广泛地应用于国民生活、工业生产、国防建设等各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能技术正受到越来越广泛的重视，必将为推动科技进步和产业的发展发挥更大的作用。

参考文献：

[1]贾同兴.人工智能与情报检索[M].北京：北京图书馆出版社，1997.15-103.[2]胡勤.人工智能概述[J].电脑知识与技术，2010，（13）：3507-3509.[3]许万增，王行刚等.人工智能对人类社会的影响[M].北京：科学出版社，1996：21-73.[4]朱福喜，汤怡群等.人工智能原理[M].武昌：武汉大学出版社，2002.87-91.[5]邢传鼎，杨家明等.人工智能原理及应用[M].上海：东华大学出版社，2005.65-72.[6]张妮等.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械，2009,（02）：4-7.[7]亓慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑，2008,（05）：33.[8]蔡自兴，徐光.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.51-93.[9]王鸿斌，张立毅等.人工神经网络理论及其应用[J].山西电子技术，

推荐第8篇：人工智能

1、智能是什么？

形成和掌握含义的能力；全面考虑问题的能力和思维的效率；先天的、综合的和认识的能力；善于判断、理解和推理，运用知识解决问题；适当地行动、理智地思考、有效地适应环境的总体能力；人工智能的本质：试图使计算机具有人类在处理问题时需要的智能。

2、人工智能定义

定义1人工智能(智能机器)：能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。

定义2人工智能(学科)：人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。

定义3人工智能(能力)：人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为。

定义4人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试。定义5人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化。人工智能定义（理性思维）

定义6人工智能是用计算模型研究智力行为。

定义7人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。

定义8人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术。

定义9人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好。

人工智能定义（理性行为）

定义10人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科。

定义11人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支。

3、人工智能的三大学派及其认知观：

（1）符号主义：又称为逻辑主义或计算机学派，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。（2）连接主义：又称为仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。（3）行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知—动作型控制系统。认为人工智能起源于控制论。控制论研究动物和机器内部的控制与通信的一般规律,着重于研究过程中的数学关系。

4、人工智能的研究目标

近期目标：制造智能计算机代替人类的部分智力劳动

远期目标：揭示人类智能的根本机理，用智能机器仿真和拓展人类智能

5、人类智能与人工智能的关系：人类智能主要表现在人类认知活动中，认知活动可分为三个层次

最高层思维策略；中间层初级信息处理；最低层生理过程

6、人类的认知行为具有不同的层次

认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统的活动，是认知科学研究的底层。

认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略，是认知科学研究的顶层。

认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程，即由心理活动变为生理行为。这是认知活动的中间层，承上启下。

7、符号处理系统的六种基本功能

信息处理系统又叫符号操作系统或物理符号系统。所谓符号就是模式。

一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能：

(1)输入符号；(2)输出符号;(3)存储符号;(4)复制符号;(5)建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；(6)条件性迁移:根据已有符号，继续完成活动过程。

8、图灵测试：机器具有智能的实验

实验有测试者A，被测试人B，被测试机器C组成；测试者A与被测试人B和被测试机器C不可见，测试者A与B或C使用计算机相连；测试者A向被测试B和被测试C提出相同的智能性问题，但不能询问物理特征，B和C在回答问题时，应尽量让A相信自己是人,A区分机器和人。

实验结果表明，通过变换A和B，A区分出人和机器的概率小于50%，认为该机器具有了智能

9、模式识别：人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，研究的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。

模式识别采用方法：统计模式；句法模式；神经网络；模板匹配

10、人工智能的主要研究范围和应用领域：(1)专家系统(2)计算智能(3)机器学习(4)自然语言处理(5)模式识别(6)分布式人工智能(7)数据挖掘(8)机器视觉(9)机器人学(10)智能检索(11)智能控制(12)智能调度与指挥(13)

人工生命(14)人工神经网络(15)问题解决(16)机器证明

11、请把“房间”用框架表示出来例4.5下面是关于房间的框架:框架名:墙数x1:缺省:x1=4条件:x1>0窗数x2:缺省:x2=2条件:x2≥0门数x3:缺省:x3=1条件:x3>0

前墙:后墙:左墙:右墙:天花板:地板:门:窗:

条件:w1+w2+w3+w4=x2d1+d2+d3+d4=x3

类型:(，，，，，，…)

12、语义网络的概念：语义网络是由节点和边组成的一种有向图。其中节点表示事物、对象、概念、行为、性质、状态等；有向边表示节点之间的某种联系或关系。

13、语义网络分为七种类型：

(1)命题语义网（包括分块联想网络）；(2)数据语义网：以数据为中心的语义网络；(3)语言语义网：用于自然语言的分析和理解；(4)结构语义网：描述客观事物的结构，常见于模式识别和机器学习等领域；(5)分类语义网：描述抽象概念及其层次；(6)推理语义网：是一种命题网，但它已在某种程度上规范化，更适于推理；(7)框架语义网：与框架相结合的语义网。

14、语义网的表达能力（1）实例关系：实例关系表示类与其实例（个体）之间的关系。这是最常见的一种语义关系。例如，“小华是一个大学生”。其中，关系“是一个”一般标识为“is-a”，或ISA。（2）分类关系：分类关系是指事物间的类属关系。鸟是鸵鸟的上层概念节点，其属性是“有羽毛”、“会飞”，但鸵鸟的属性只是继承了“有羽毛”这一属性，而把鸟的“会飞”变异为“不会飞”。其中，关系“是一种”一般标识为“akindof”或AKO。

(3)组装关系：如果下层概念是上层概念的一个方面或者一部分，则称它们的关系是组装关系。其中，关系“一部分”一般标识为“apartof”。

(4)属性关系：属性关系表示对象的属性及其属性值。

(5)集合与成员关系：意思是“是……的成员”，它表示成员（或元素）与集合之间的关系。例如，“张三是计算机学会会员”。其中，关系“是成员”一般标识为“a-member-of”。(6)逻辑关系：

(7)方位关系：在描述一个事物时，经常需要指出它发生的时间、位置，或者指出它的组成、形状等等，此时可用相应的方位关系语义网络表示。(8)所属关系：所属关系表示“具有”的意思。例如“狗有尾巴”可表示为图5―10。

15、语义网络也能表示用谓词公式表示的形式语言语句。例如：

（1）x((student(x)∧read(x，三国演义))即“某个学生读过《三国演义》”，其语义网络表示为图5―12。

16、语义网络的推断主要包括网络匹配、继承推理和网络演绎三个方面的问题

17、语义网络表示法的特点

结构性：语义网络表示法是一种结构化的知识表示方法，它将事物的属性及事物之间的各种语义关系表达出来。

自然性：语义网络实际上是一种带有标示的有向图，符合人们的思维习惯。

自索引性：语义网络表示方式明确，通过与某一节点连接的弧可以很容易地找出该节点有关的信息，不必查找整个知识库。

联想性：语义网络作为人类联想记忆模型提出来，着重强调事物之间的语义关系。缺点

非严格性：以一个给定的语义网络的含义来于处理程序对其所进行的解释，通过语义网络所实现的推理不能确保其正确。复杂性：语义网络表示知识的手段是可选的，这给知识表示带来了灵活性；但也带来了表示形式的不统一，增加了处理的复杂性。

18、面向对象技术中的核心概念:对象和类。

19、基于知识的智能体的核心部件是知识库，当这些知识以逻辑形式表示并进行相应的推理时，就是逻辑智能体

采用命题和谓词演算进行推理的系统是一种典型的逻辑智能体

20、逻辑的分类

a:按照推理的逻辑基础

演绎推理：演绎推理是从全称判断推出特称判断或单称判断的过程，即从一般到个别的推理。演绎推理最常见的形式是三段论法。三段论由三个判断组成，其中两个判断是前提，分别称为大前提和小前提，另一个判断为结论。例如：（1）大学生都要学习计算机。（2）小明是大学生。（3）小明要学习计算机。b:按照推理的逻辑基础

归纳推理：归纳推理是从足够多的实例中归纳出一般性结论的推理过程，是一种从个别到一般的推理过程。常用的方法有枚举法和类比法。枚举法

A1具有f；A2具有f；A3具有f；……；An具有f

A1,A2,A3…,An都是A类中的事物，且都具有f特征

结论：A具有f特征类比法

A具有特征a,b,c,d,e；B具有特征a,b,c,d,结论：B具有特征e

在两个或两类事物的许多属性都相同的基础上，推出它们在其它属性也相同c:按照推理的逻辑基础

默认推理：默认推理是在知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。由于这类推理允许默认某些条件是成立的，这就避免了需要知道全部事实才能进行推理的要求，使得在知识不完全的情况下也能进行推理。在默认推理过程中，如果某一时刻发现原先的默认不正确，则要撤销所做的默认以及由此默认推出的所有结论。d:按照所用知识的确定性：

确定性推理：如果在推理过程中所用的知识都是精确的，推理的结论或者为真，或者为假，就称为确定性推理。

不确定推理：在人类知识中，有相当一部分属于人的主观判断，是不精确的。由这些知识归纳出来的推理规则是不确定的。基于这种不确定性的推理规则进行推理，形成的结论也是不确定的，这种推理称为不确定推理。e:按照推理过程的单调性

单调推理：在推理过程中随着推理的向前推进及新知识的加入，推出的结论呈单调增加的趋势，并且越来越接近最终目标。一个演绎推理的逻辑系统有一个无矛盾的公理系统，新加入的结论必须与公理系统兼容，因此新的结论与已有的知识不发生矛盾，结论是越来越多，所以演绎推理是单调推理。

非单调推理：在推理过程中随着推理的向前推进及新知识的加入，不仅没有加强已推理出的结论，反而要否定它，使得推理退回前面的某一步，重新开始。一般非单调推理是在知识不完全的情况下进行的，由于知识不完全，为使推理进行下去，就要先做某些假设，并在此假设下进行推理。当新知识的加入发现原先的假设不正确时，就要推翻该假设及其一切结论，应用新知识进行推理。由于情况不断变化，所以推理过程往往是非单调的。

f:按照推理中是否用到启发性知识

启发式推理：在推理过程中，运用与问题有关的启发性知识，即解决问题的策略、技巧和经验，以加快推理过程，提高搜索效率。非启发性推理：在推理过程中，不运用启发性知识，按照一般的控制逻辑进行推理。这种推理缺乏对求解问题的针对性，所以推理效率低，容易出现“组合爆炸”问题。

21、命题—能够判断真假的陈述句判断陈述句的标准：（1）真值唯一；（2）TorF；（3）可用二进制表示

22、合式公式：

单个常量或者变量的命题构成合式公式；联结词联结的合式公式的组合也是合式公式合式公式的有限次组合称为命题公式

命题公式：有限次合式公式组合的形式化描述，以大写字母标识。

23、基本联结(连接)符号

～非，否定,﹁；∧与，合取，AND的首字;∨或，析取，or；蕴含，式A：ab表示，如果a为真，则b为真;↔等价

24、联结符号的优先级～;∧;∨;→;↔

25、将命题从语言表述转换为命题公式

1、3不是偶数

令：p表示“3是偶数”，~p

2、教室里有30名男生和10名女生令：p表示“教室里有30名男生”，q表示“教室里有10名女生”，则p∧q

3、如果天下雨，出门带伞令p表示“天下雨”，q表示“出门带伞”，则p→q

4、只要不下雨，我就骑自行车上班

令p表示“天下雨”，q表示“骑自行车上班”，则~p→q

5、只有不下雨，我才骑自行车上班

令p表示“天下雨”，q表示“骑自行车上班”，则q→~p

26、练习：扫雷游戏

设Xi,j表示方格[i,j]中有一个地雷。

写出方格[1,1]周围恰好有2颗地雷的命题公

式

28、等值逻辑运算

逻辑等值，等号连接的命题公式等价交换率:A∧BB∧A；A∨BB∨A；结合率:(A∧B)∧CA∧(B∧C)；(A∨B)∨CA∨(B∨C)；

*分配率:A∨(B∧C)(A∨B)∧(A∨C);A∧(B∨C)(A∧B)∨(A∧C)；双重否定律：~~AA；等幂率：AA∧A；AA∨A；*摩根律：~(A∨B)~A∧~B；~(A∧B)~A∨~B；

吸收率:A∨(A∧B)A；A∧(A∨B)A；同一率:A∨0A;A∧1A；零率:A∨11；A∧00；排中律：A∨~A1；矛盾律：A∧~A0*蕴含等值式：A→B~A∨B；*等价等值式：A↔B(A→B)∧(B→A)；假言易位式：A→B~B→~A；等价否定等值式：A↔B~A↔~B；

归谬论：(A→B)∧(A→~B)~A；

29、任意命题公式都存在等值的析取范式和合取范式

30、合取范式与析取范式

简单析取式：有限个命题变元或其否定，析取联结符：p∨q；~p∨q；p；q

析取范式：有限个简单合取式，析取：p∨(p∧q)∨(~p∧q)

简单合取式：有限个命题变元或其否定，合取：p∧q;~p∧q;p;q合取范式：有限个简单析取式，合取：p∧(p∨q)∧(~p∨q)

31、例计算(p∧(q→r))→s的合取范式

(p∧(~q∨r))→s;蕴含等值式~(p∧(~q∨r))∨s;蕴含等值式~p∨~(~q∨r)∨s;摩根律~p∨(~~q∧~r)∨s;摩根律~p∨(q∧~r)∨s;双重否定律(~p∨s)∨(q∧~r);交换律

(~p∨s∨q)∧(~p∨s∨~r);分配律

32、计算((p∨q)→r)→p的合取范式(~(p∨q)∨r)→p；蕴含等值式~(~(p∨q)∨r)∨p;蕴含等值式(~~(p∨q)∧~r)∨p;摩根律((p∨q)∧~r)∨p;双重否定律(p∨q∨p)∧(~r∨p);分配律(p∨q)∧(~r∨p);等幂律

33、常用推理定律：附加：A=>(A∨B)简化：(A∧B)=>A

假言推理：((A→B)∧A)=>B拒取式:((A→B)∧~B)=>~A析取三段论：((A∨B)∧~A)=>B

假言三段论：((A→B)∧(B→C))=>(A→C)

等价三段论：((AB)∧(BC))=>(AC)

构造型二难：(A→B)∧(C→D)∧(A∨C)=>(B∨D)

34、如果今天下雨，则要带雨伞或雨衣。如果走路上班；则不带雨衣。今天下雨，走路上班，证明要带伞。

解：p:今天下雨；q:带雨伞；r:带雨衣；s:走路上班

前提：p→(q∨r)；s→~r；p；s求证：q

证明：

1、p→(q∨r)，p前提引入：

2、((p→(q∨r))∧p)=>q∨r假言推理：

3、s→~r，s前提引入：

4、((s→~r)∧s)=>~r假言推理：

5、((q∨r)∧~r)=>q析取三段论：

35、例：证明G是F的逻辑结论F1：P→WF2：~WG：~P

分析：已知条件为：(P→W)(~W)结论为：~P；则，逆否命题为：(P→W)∧(~W)

36、例：p∧(p∨q)∧(~p∨q)子句集为{p,p∨q,~p∨q}

38、例2：用命题逻辑归结原理证明：“人都是妈生的，张飞是人，所以张飞是妈生的”p:人都是妈生的q:张飞是人r:张飞是妈生的

(p∧q)→r；p∧q∧~r

39、例：现在课堂上的所有学生都在上人工智能课命题逻辑

s1:张三在上人工智能课s2:李四在上人工智能课s3:王五在上人工智能课………

40、命题是一个陈述句，它一般可分成主语和谓语两部分。有时还需要用到量词。主语：指独立存在的客体，可以是具体事物或抽象概念，也称为个体

谓词：描述个体词性质或个体之间关系的词个体域：表示个体变量的取值范围，常用D表示

常量：表示具体性质或关系的个体或者谓词变量：表示抽象或泛指的个体或者谓词。量词：表示数量的词。

任意量词∀：表示“任意”，“所有”，也称为全称量词

存在量词∃：表示“存在”

41、例：“关羽是人”，“张飞是人”

这是两个不同的命题，其主语（个体）不同但是谓词是相同的，“是人”

把谓语部分抽出来，假设Human(x)表示x是人

这两个命题都可以用这个谓词来描述Human(guanyu)；Human(zhangfei)其中x属于个体变量，guanyu和zhangfei属于个体常量

42、例：

1、所有的人都是要死的

2、有的人能够活到100岁

P(x)表示x是要死的，Q(x)表示x活到100岁

个体域D为人类集合

个体域D为总个体域集合引入特殊谓词R(x)表示x是人

43、例：我是计算机系的学生

1、确定并说明谓词：

方法一：Student(x,y)表示X是Y系的学生

2、个体域：X：学生的集合，y：系的集合Student(I,computer)

方法二：Computer(x)表示X是计算机系的学生

Computer(I)

注意：必须对谓词进行说明P(I,computer)

48、对于，x称为指导变量

A称为相应量词的辖域∃x(A(x))x在辖域A中的出现称为约束出现

x以外的变量在辖域A中的出现称为自由出现∃x(A(x,y))

49、例：人都是妈生的，张飞是人，张飞是妈生的定义谓词：

Mum(x)表示x是妈生的Human(x)表示x是人

前提：x(Human(x)→Mum(x)),Human(ZF)

结论：Mum(ZF)写出否命题：

50、人工智能本质：试图使计算机具有人类在处理问题时需要的智能。

51、人工智能的发展简史：

第一阶段：1921通用计算机系统组成输入设备，存储器，运算器，控制器和输出设备；1937图灵计算机模型；1946研制出第一台计算机ENIAC；1956提出人工智能术语人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯大学举行，标志着人工智能学科的诞生。第二阶段：1956逻辑理论机该系统是第一个处理符号的计算机程序，是机器证明数学定理的最早尝试，该系统是第一个实用的人工智能程序，象征着人工智能研究的真正开端；1960通用问题求解程序系统解决不定积分，三角函数等不同问题。从此，自动定理证明成为人工智能研究的基本课题之一。第三阶段：1965第一个专家系统DENRAL该系统有非常丰富的高质量化学知识，它解决问题的能力达到同专业化学家水平，该系统的问世，标志着人工智能开始向实用化阶段迈进，同时也标志着专家系统的正式诞生；1972开始研制医疗MYCIN系统；20世纪60年代自动定理证明王浩，鲁滨逊，吴文俊，曾宪昌等人第四阶段：20世纪80年代研制5代计算机，即知识信息处理计算机系统；1987神经网络国际会议，神经网络学科诞生，随后迅速发展起来。第五阶段：单个智能主体à分布式人工智能多Agent系统，人工思维模型，知识系统，遗传与进化计算，人工智能应用近十多年来，机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展，形成高潮。同时，不同人工智能学派间的争论也非常热烈。这些都推动人工智能研究的进一步发展。

52、人工智能的理论基础:知识表示、知识的内涵、谓词表示、产生式、语义网络、框架等表示法；逻辑推理方法、命题逻辑、谓词逻辑、置换与合

一、机器证明方法；搜索技术、状态空间法、盲目搜索与启发式搜索。

推荐第9篇：人工智能

人工智能

在影片的描述中，未来世界由于环境问题导致人类大量使用机器人，从而避免粮食和资源的消耗。人们制造了各式各样的机器人来满足人类的各种需求，甚至机器人情人也应运而生。新泽西的拟真电子公司并不满足于已经研发出的拟真机器人，研发出了会爱的机器人——机器人小孩戴维。影片围绕戴维和他的家庭由此产生了一系列情感、道德和伦理思考。亨利的孩子马丁患病成了植物人。亨利将机器人小孩戴维送给妻子梦妮卡，希望妻子能够走出伤痛。梦妮卡开始时无法接受戴维，在发觉戴维其实和人类小孩几乎没有什么区别以及戴维对她的依赖后，也渐渐地释放出自己的母爱。好景不长，梦妮卡的孩子马丁竟然奇迹般的战胜了病魔，最终康复了。苏醒后的马丁发现自己不再是母亲梦妮卡对马丁的母爱后，开始对戴维使用了一些小孩子的伎俩，希望使得梦妮卡不再爱马丁。毕竟戴维在生理结构上并不是人类的血肉之躯，人们始终是无法接受他的。在一些巧合的作用下，戴维和马丁掉入了泳池中，使得马丁差点溺死。梦妮卡决定不要戴维，但又不忍戴维就此销毁，于是将戴维抛弃。

戴维被抛弃之后经历了种种危险，机器人屠宰场的追捕、和机器人情人乔一起翻越山海、、、最终到达了自己的出生地。他的研发者告诉他自己不过是最新的一代机器人之后，戴维自沉在已经成为失落之城——曼哈顿的海底。

影片并未就此结束。在两千年后，人类已经灭绝，当外星人发现戴维时，戴维已经成为他们眼中的人类智慧结晶。外星人答应戴维利用梦妮卡的头发来复活她，但梦妮卡只能复活一天。戴维和梦妮卡度过了美丽的一天，特别是当戴维和梦妮卡双双入睡时，我想真人和机器人已经不分彼此、、、

推荐第10篇：人工智能

人工智能观后感

天的电影艺术赏析，老师放了一部科幻影片《人工智能》。起初，以为这只是斯氏影片《E.T.外星人》的姊妹篇，事实上，《人工智能》超越了好莱坞电影的教条与俗套，设置巧妙，情节丰满，用现实的笔触为我们制造出一面魔镜，照射出每个人内心的骚动、恐惧、渴求和憧憬。

为了更深入的了解这部影片，我特意到网上查询了相关资料，也正因如此，我看到了那张让我久久不能忘却的海报，特别是上面的那句宣传语：Davidis11yearsold.Heweighs60pounds.Heis4feet,6inchestall.Hehasbrownhair.Hisloveisreal.Butheisnot.正是这句话，使我脑海中再次溢满那一幕幕让我泪流满面的画面。在《人工智能》中，主人公是个名叫大卫的机器小孩，目光纯净、淡定。他的出生本身就带着巨大的争议。他的到来，被设定是爱，爱的程序启动的一刹那，关于影片主题的争议也像潘多拉的盒子被打开，再也无法收缩成一个贺卡词那么精致的答案。

大卫，一个被爱填充的机器小孩，无时无刻不在渴望得到妈妈的爱，然而现实中，妈妈却离他而去，他和泰迪熊终于被抛弃在森林深处，他哭泣哀求，像一个真正的男孩令人动容。但他信念不灭，他想：“等我变成了真正的小男孩，妈妈就会带我回家了”，好在有梦。看到这个情节时，我突然无法抑制地流泪，仿佛小男孩此刻内心的痛苦已全套的转移到了我的心中，我甚至笃定的猜想，妈妈会回头，带他回家，一定会的。然而现实中，什么都没有发生。他，依然是那个会做梦的机器小孩，我，也就是一个频频被泪水冲刷的平凡看客。“你能记得的第一件事是什么？”“一只鸟，他有一双翅膀，还有羽毛。”

这个情节，第一次看并没有多加注意，但看了几次后才发现，可悲的是，机器小孩如此深刻的记忆，却也是他最深刻的悲哀。被定义了的事实，无人能摆脱。这是否在告诉我们，生命的开始本身就是个可笑的错误。

“Iam,Iwas.”

乔被抓走前说的最后一句话。它是想告诉我们：每一种物质，无论是否是生命，都可以在空间和时间的隧道中找到自己的过去吗？在我的小时候，无忧无虑的小时候，也曾看过童话：匹诺曹的故事，小小木偶希冀着得到人类有温度的身体。世界尽头，住着蓝仙女。《人工智能》。海底。孩子注视着蓝仙女，祈祷，长达两千年的祈祷。我也在悄悄祈祷，生怕，电影告诉我：你已经长大，没有童话。当大卫拥抱海底的蓝仙女。苦苦寻了两千年的希望在顷刻间碎裂，童话碎了，梦碎了。大卫。起伏的浪涛，配合着他的故事。一点点铺陈，一段段展开，一层层推进，一寸寸深入人心。他的程序是爱，爱是他存在的唯一理由，但是他不会想到，对亲子已经付出了全部感情的Monica，从来没有把他当作真人看待。“让妈妈爱我”，成了他穷尽一生的时间，不惜等待两千年的一个达不到的愿望。斯皮尔伯格的镜头如同喃喃低语，屏心静息地讲述着。音乐仿佛辽阔背景下瞬息。最后，随着男孩的"复制品妈妈"沉入永恒的睡眠，这个小小的机器也第一次静静睡去。心中，只留一个字——爱。

后记：结束的灯光打亮的那一刻，试图掩饰已经哭红的双眼，想要赶快奔离这个过于开放的空间，蜷缩自己的悲伤。然而，我还是习惯的留了下来，坚持。

姓名：杜汉东班级：计算机一班学号：0967111120

第11篇：丁露读《人工智能》心得体会

一

读《人工智能》心得体会

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。

长江紫都幼儿园丁露

2018年2月22日

第12篇：丁露读《人工智能》心得体会

一

读《人工智能》心得体会

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。

长江紫都幼儿园丁露

2018年2月22日

第13篇：《人工智能》观后感

《人工智能》观后感

看过《人工智能》这部电影后，心里感到空空的。我认为这其实是一部残酷的电影，尽管导演斯皮尔伯格给了片子脉脉温情，但还是压不住它带给我的沉重感，让人看后心理不是滋味，却又不知该说些什么。

影片中的小男孩David是第一批被研发出来的能够感受感情的机器人之一，并且这样的感情永远保存在他的记忆芯片中。他被一对夫妇收养用来替代因病而成为植物人的儿子，他把自己全部的爱都倾注到了收养自己的妈妈身上。但当植物人儿子再次醒来时，妈妈对David的爱减弱了，并最终在百般无奈之下选择了抛弃David。万念俱灰的David却单纯的以为只要自己变成真的小孩，妈妈就会爱他了。于是他坚信着妈妈给他讲过的一个童话故事，以为找到了蓝仙女，自己便可以成为真人得到妈妈的爱。为此，他踏上了漫长的追寻旅程。他到过了恐怖的机器人屠宰场，在那里目睹了机器人的悲惨结局。幸好他遇到了一个机器舞男，最终帮助他来到了传说中蓝仙女所在的地方——已经被两极融化的雪水所淹没的曼哈顿。David来到曼哈顿后找到了制作自己的博士，然后他发现了令他感到恐惧的事实——他并不是独一无二的，他只是个机器人。于是他绝望了，跃入了水中，没想到在水下他看到了蓝仙女的雕像。在幽深的海底，他用纯真而坚定的眼睛凝视着蓝仙女，祈祷“请把我变成真人吧，请把我变成一个真正的男孩吧！”。看到这里，我想善良的人早就已经没把David看作一个机器人了，而只是当做一个需要妈妈疼爱的可怜的孩子。

两千年后当地球上的水都变成了厚厚的冰川，在地球上的外星生物终于找到了埋在冰川下的David，他们让David恢复了知觉，从他脑子里感知了关于早已灭绝的人类的信息和他一直在祈祷的那个愿望。他还是没有办法变成真正的小孩，但他却可以得到妈妈的爱，外星人还原基因把早已死亡的妈妈带回到了世上，虽然只能有短短的一天。镜头又回到了最初，柔和的光线印着母子俩暖意的笑容，一切都是那么平和，没有争吵没有猜忌，David找到了被制造以来从未有过的“快乐”。那天夜里，睡在妈妈的身边，他一生中第一次，到了美梦诞生的地方。

这部电影着实让我感触良多，在影片中导演将丰富的科幻、深刻的思考和人文的精神做了完美结合，让人可以从多个角度看这部电影。小主人公在片中的出色表演更是使观众感受到那个小机器人的心理变化，他那带着忧郁的眼神，显得那么柔弱需要保护，尤其是在面对蓝仙女雕像时期待的眼神是那么的让人为之动容。他用他的坚贞如一深深地打动了我们每一个人。

影片尾声，用了两千年的等待，却只换来了一天的快乐，或许有人会觉得这并不值得，但是David为人类呈现出的永恒的爱却是不可磨灭的。“让妈妈爱我”，这样一个简单到极点的愿望，在孩子蔚蓝的眼睛里闪烁，感染着每一个观众。就像付出的，总会得到回报；就像默默的不计较得失的爱情，总会得到回应；就像机器小孩David，虽然蓝仙女只是个童话，他却在漫长的等待后得到了一天的快乐。他笑了，笑的很甜蜜，很幸福，那是他用了他的一生去换的，是他生命中最幸福的一天。最后和妈妈依偎在一起的那一刻，我想他已经变成了一个真正的男孩了。

第14篇：《人工智能》观后感

大卫是谁创造了他?

作为机器人，他能做的很少，祈求的很少，希望也很少。

他唯一希望的就是能够有人关心他，有人爱他，而他自己也能够去爱别人，这样就够了。

妈妈，我只想得到你更多的爱

“当一个机器人全心全意地去爱一个人时，那么这个人又有什么样的责任去回报这份爱呢？”

大卫没有忘记他妈妈给他讲过的《木偶奇遇记》。

“蓝仙女把皮诺曹变成了真人，也一定能把我变成真人，变成真人后，妈妈就会爱我，我就能回家了。”

为了这个愿望，他经历了很多很多

他哭过，笑过，伤心过，悲哀过，

但是他始终没有放弃。

他的脸上充满着虔诚，充满着希望，充满着梦想成真前的欢欣，充满着对梦想的渴求他一遍又一遍真挚的祈祷

直到他闭上眼睛，永远睡去那一刻。

尽管，那时侯David在海底，

但我确信我看到了阳光

那束阳光叫做爱„„

带着阳光和爱，两千年过去了。

就因为是她，才会去爱，也正因为是她，才会爱他。

David选择了爱，那我们呢？

什么是真实的，什么是永恒的？

是爱.人类把自身看作是造物主的杰作，把自己的意志凌驾于万物之上，运用智慧制订了以自我为中心的行为准则。万物不能言，只有听凭人类的安排。但是，智慧又是什么？智慧能否被创造？当人类终有一天能够创造出智能生命，然后再用冷酷和无情把他们推向毁灭的时候，人类唯我独尊的自私也得到淋漓尽致的表现。

在这个科技高度发达的时代，人类压倒一切，在地球上无处不显着强势。

当这些人过着由机器人创造的全方位舒适生活时，他们是不是有权利把另一些人放在饥寒交迫之中，

我想这部电影正是想通过这样的场景来表达他对生命价值的理解，对科学与文明发展失衡的担忧，对人类社会伦理道德现状的无奈。

难道说人类社会的进步，只是科学技术的进步？而人类在自身道德领域，在对待其他生命形式的态度上，怎么会沉沦到这样令人不寒而粟的地步呢！

当机器人由于某些原因失去了为人类服务的价值时，他们在人类主导的社会上便失去了存在的意义，他们就必须被清理和消灭掉。无论这些非法的机器人是否有着活生生的生命表象，他们的机器身份已经注定了他们必须被毁灭的命运。

难道说人类社会的进步，只是科学技术的进步？而人类在自身道德领域，在对待其他生命形式的态度上，怎么会沉沦到这样令人不寒而粟的地步呢！

无论那时候的机器人被制作的如何逼真，人类都无法将他们当作整个社会的一分子。当人们需要他们的时候他们就是我们的朋友，不需要他们的时候便可以被遗弃被破坏。

这使我联想到了如今的克隆技术——如果人类将克隆人当成一种工具，那将是多么可怕的一件事情！

文明是反映人类社会发展程度的概念，它表征着一个国家或民族的经济、社会和文化的发展水平与整体面貌。

生命与爱，才是人类永恒的主题

马克思曾说过：“社会是人同自然界完成了本质的统一，才是自然界的真正复活”。不断追求人与自然的和谐，是人类共同的价值取向和最终归宿。

人类从洪荒时代走到了文明的世纪，人类的智慧创造了经济的奇迹，但无知与贪婪却留下了可怕的后果。

世界上的任何事物都是矛盾的统一体。我们面对的现实世界，就是由人类社会和自然界双方组成的矛盾统一体，两者之间是辩证统一的关系。

人类社会通过人类不断的对世界的认知向前发展，而这种发展的驱动力则是人类对知识的渴望，和追求对自身所处的环境的改善。

当人类不断的提高了自己的物质生活水平，利用不断发展的科技来满足自己，可是人类越来越认不清楚自己，天空变得越来越浑浊，绿地变得越来越少，人与人越来越冷漠，我们逐渐忘记了人类的感情，忘记了生命的本质，忘记了爱。

然而当人类已完全灭绝，当文明已成往事。只有一个小小的机器孩子，传承着爱的使命，延续着人类真正的灵魂。这不灭的人性精灵，深深烙印在数码密布的电路板上，凝聚在那双蔚蓝色的眼睛里，像天空一样寂寥，像海洋一般深邃。

这是一个讲爱的故事，真挚又残酷、纯粹而温暖、发人深醒。身处如今的时代，太多人只关心那些表面上的技术、理论、政治、利益、欲望，认为强权才是真理，欲望才是根本。却失去了本心，不屑甚至耻笑人类存在所最根本的——爱。

第15篇：人工智能_实验报告

实验一：知识表示方法

一、实验目的

状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。

二、问题描述

有n个牧师和n个野人准备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求无论在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。

三、基本要求

输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。

输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Succeed输出一组最佳方案。用三元组(X1,X2,X3)表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态->中间状态->目标状态。

例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000其中：X1表示起始岸上的牧师人数；X2表示起始岸上的野人人数；X3表示小船现在位置(1表示起始岸，0表示目的岸)。

要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如：

Pleaseinputn:2

Pleaseinputc:2SucceedorFailed?:SucceedOptimalProcedure:221->110->211->010->021->000

四、实验组织运行要求

本实验采用集中授课形式，每个同学独立完成上述实验要求。

五、实验条件

每人一台计算机独立完成实验。

六、实验代码

Main.cpp#include#include"RiverCroing.h"usingnamespacestd;

//主函数voidmain(){

}system("pause");RiverCroingriverCroing(n,c);riverCroing.solve();intn,c;cout>n;cout>c;RiverCroing::ShowInfo();

RiverCroing.h#pragmaonce#include

//船claBoat{public:

};

//河岸状态claStateBoat(intpastor,intsavage);staticintc;intpastor;//牧师intsavage;//野人

{public:

};

//过河问题

claRiverCroing{private:

};boolmove(State*nowState,Boat*boat);//进行一次决策

State*findInList(std::list&listToCheck,State&state);//检查某状态节voidprint(State*endState);//打印结果staticvoidShowInfo();RiverCroing(intn,intc);boolsolve();//求解问题std::listopenList,closeList;StateendState;State(intpastor,intsavage,intboatAtSide);intgetTotalCount();//获得此岸总人数boolcheck();//检查人数是否符合实际boolisSafe();//检查是否安全

Stateoperator+(Boat&boat);Stateoperatorboat.pastor,iSavage1);ret.pPrevious=this;returnret;Stateret(iPastor+boat.pastor,iSavage+boat.savage,iBoatAtSide+1);ret.pPrevious=this;returnret;

}openList.push_back(newState(State::n,State::n,1));while(!openList.empty()){

}print(NULL);returnfalse;//获取一个状态为当前状态

State*nowState=openList.front();openList.pop_front();closeList.push_back(nowState);//从当前状态开始决策

if(nowState->iBoatAtSide==1){//船在此岸

}//过河的人越多越好，且野人优先

intcount=nowState->getTotalCount();count=(Boat::c>=count?count:Boat::c);for(intcapticy=count;capticy>=1;--capticy){

}//把船开回来的人要最少，且牧师优先

for(intcapticy=1;capticy

}for(inti=0;i

}Boatboat(capticyi);if(move(nowState,&boat))

returntrue;}elseif(nowState->iBoatAtSide==0){//船在彼岸

//实施一步决策，将得到的新状态添加到列表，返回是否达到目标状态boolRiverCroing::move(State*nowState,Boat*boat){

//获得下一个状态State*destState;if(nowState->iBoatAtSide==1){

}destState=newState(*nowState1iPastoriSavageiBoatAtSide;if(st.size()>0)cout";cout

cout

七、实验结果

实验二：九宫重排

一、实验目的

A*算法是人工智能领域最重要的启发式搜索算法之一，本实验通过九宫重排问题，强化学生对A*算法的理解与应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。

二、问题描述

给定九宫格的初始状态，要求在有限步的操作内，使其转化为目标状态，且所得到的解是代价最小解(即移动的步数最少)。如：

三、基本要求

输入：九宫格的初始状态和目标状态输出：重排的过程，即途径的状态

四、实验组织运行要求

本实验采用集中授课形式，每个同学独立完成上述实验要求。

五、实验条件

每人一台计算机独立完成实验。

六、实验代码

Main.cpp#include#include"NineGrid.h"usingnamespacestd;

//主函数voidmain(){NineGrid::ShowInfo();

}stringstart,end;cout>start;cout>end;NineGridnineGrid(start,end);nineGrid.solve();system("pause");

NineGrid.h#pragmaonce#include#include#includeusingnamespacestd;

#defineSPACE'0'

#defineAT(s,x,y)(s)[(x)*3+(y)]

enumMove{};

//九宫格状态claState{public:

intmoves;//到此状态的移动次数intvalue;//价值

State*pPrevious;//前一个状态

State(string&grid,State*pPrevious=NULL);intgetReversedCount();//获取逆序数voidevaluate();//评价函数

boolcheck(Movemove);//检查是否可以移动stringgrid;//用字符串保存当前棋盘状态intx,y;//空格所在位置staticState*pEndState;//指向目标状态，用于评价h的值UP=0,DOWN=1,LEFT=2,RIGHT=3

};StatetakeMove(Movemove);//实施移动，生成子状态//重载==运算符，判断两个状态是否相等

inlinebooloperator==(State&state){returngrid==state.grid;}//九宫重排问题claNineGrid{private:

};

NineGrid.cpp#include"NineGrid.h"#include#include#includeusingnamespacestd;

State*State::pEndState=NULL;

/*=======================Methodsforcla"State"=======================*///构造函数

State::State(string&grid,State*pPrevious){this->grid=grid;NineGrid(string&start,string&dest);boolsolve();//求解问题//用于排序

staticboolgreater_than(constState*state1,constState*state2);staticvoidShowInfo();//显示信息boolcompareReversed();//比较逆序数奇偶性是否相同

booltakeMove(State*nowState,Movemove);//进行一次决策

State*findInList(vector&listToCheck,State&State);//检查某状态voidprint(State*endState);//打印结果vectoropenList,closeList;StatestartState,endState;clock_tstartTime;节点是否在列表中

public:

}this->pPrevious=pPrevious;if(this->pPrevious)this->moves=pPrevious->moves+1;this->moves=0;else

this->value=0;evaluate();for(inti=0;i

}for(intj=0;j

}if(AT(grid,i,j)==SPACE){

}x=i;y=j;return;boolState::check(Movemove){

}

StateState::takeMove(Movemove){switch(move){caseUP:

}returntrue;if(x1=3)returnfalse;break;caseDOWN:caseLEFT:caseRIGHT:

}intdestX,destY;switch(move){caseUP:

}stringtGrid=grid;chart=AT(tGrid,destX,destY);AT(tGrid,destX,destY)=AT(tGrid,x,y);AT(tGrid,x,y)=t;returnState(tGrid,this);destX=x1;break;destX=x;destY=y+1;break;caseDOWN:caseLEFT:caseRIGHT:voidState::evaluate(){

for(intii=0;ii

for(intjj=0;jjgrid,ii,jj)){

h+=abs(ijj);intg=moves,h=0;for(inti=0;i

for(intj=0;j

//if(AT(grid,i,j)!=AT(pEndState->grid,i,j))//++h;

if(AT(grid,i,j)==SPACE)continue;if(!pEndState)return;

}

}

}

}}}this->value=g+h;//求该状态的逆序数//逆序数定义为：

//

不计空格，将棋盘按顺序排列，

//

对于grid[i]，存在jgrid[i]，即为逆序。//

所有棋子的逆序总数为逆序数。intState::getReversedCount(){

}

/*=====================Methodsforcla"NineGrid"=====================*///显示信息

voidNineGrid::ShowInfo(){

}

//构造函数

NineGrid::NineGrid(string&start,string&dest):startState(start),endState(dest)cout

}returncount;

}if(grid[i]>grid[j])++count;intcount=0;for(inti=0;i

if(grid[i]==SPACE)

continue;if(grid[j]==SPACE)continue;for(intj=0;j

{

}

//当初始状态和目标状态的逆序数的奇偶性相同时，问题才有解boolNineGrid::compareReversed(){2;}

//解决问题

boolNineGrid::solve(){

}

//实施一步决策，将得到的新状态添加到列表，返回是否达到目标状态

}print(NULL);returnfalse;

}//从当前状态开始决策

for(inti=0;i

}Movemove=(Move)i;if(nowState->check(move)){

}if(takeMove(nowState,move))

returntrue;

openList.push_back(newState(startState));while(!openList.empty()){

//获取一个状态为当前状态

State*nowState=openList.back();openList.pop_back();closeList.push_back(nowState);cout

cout

boolNineGrid::takeMove(State*nowState,Movemove){

}

//检查给定状态是否存在于列表中

State*NineGrid::findInList(vector&listToCheck,State&state){

}

//根据达到的目标状态，回溯打印出求解过程voidNineGrid::print(State*endState){

cout

addSymptom(pDisease,strInput);}else{ioFile.close();returntrue;//添加一个疾病，返回此疾病信息的指针

Disease*Expert::addDisease(conststring&name){

}

//添加疾病的症状

voidExpert::addSymptom(Disease*disease,conststring&symptom){}

//诊断函数

voidExpert::diagnosis(){

cout请输入症状:（或"不确定"以开始模糊搜索）">symptomInput;//用户输入的第一个症状stringsymptomInput;//用户有的症状和没有的症状

vectorsymptomHave,symptomNotHave;//搜索的结果列表

vectorfindList;disease->symptomList.push_back(symptom);Diseasedisease;disease.name=name;m_DiseaseList.push_back(disease);return&m_DiseaseList.back();

for(vector::iteratorite=findList.begin();ite!=

boolremove=false;//是否从findList列表中排除本疾病

for(unsignedintj=0;jsymptomList.size();++j){

Disease*pDisease=*ite;if(find(symptomNotHave.begin(),symptomNotHave.end(),

//在symptomNotHave列表中找到此症状，直接排除remove=true;break;findList.end();){if(symptomInput=="不确定"){

}//添加所有疾病到findList列表中

for(unsignedinti=0;i

for(unsignedinti=0;i

}//添加输入的症状到symptomHave列表中symptomHave.push_back(symptomInput);Disease*pDisease=&m_DiseaseList[i];for(unsignedintj=0;jsymptomList.size();++j){

}if(symptomInput==pDisease->symptomList[j]){}findList.push_back(pDisease);findList.push_back(&m_DiseaseList[i]);}else{pDisease->symptomList[j])!=symptomNotHave.end()){}elseif(find(symptomHave.begin(),symptomHave.end(),

//在symptomHave，symptomNotHave列表中不存在这个症状，则询问if(optionSelect("->是否有症状""+pDisease->symptomList[j]+

}//询问得知有此症状，添加症状到symptomHave列表中symptomHave.push_back(pDisease->symptomList[j]);//询问得知没有此症状，添加症状到symptomNotHave列表中，并排除symptomNotHave.push_back(pDisease->symptomList[j]);remove=true;break;pDisease->symptomList[j])==symptomHave.end()){""?\n(y/n):")){}else{此疾病

}

}}}if(remove){

}//需要排除此疾病

ite=findList.erase(ite);//迭代器后移++ite;}else{cout

}cout知识库中未找到匹配的记录！"根据已有的知识库，可能的疾病为："

for(unsignedinti=0;i

}coutname;if(i!=findList.size()-1)cout

boolExpert::optionSelect(conststring&question){

cout>option;

switch(option){case'Y':case'y':returntrue;case'N':case'n':}returnfalse;

}returnfalse;

Disease.txt[疾病1]症状A症状B症状C症状D

[疾病2]症状A症状B症状C

[疾病3]症状A症状B症状D症状E

[疾病4]症状A症状C症状D

[疾病5]症状B症状C症状D症状E

[疾病6]症状A症状B

[疾病7]症状A症状C症状E

[疾病8]症状A症状D

[疾病9]症状B症状C症状E

[疾病10]症状B症状D

[疾病11]症状C症状D症状E

六、实验结果

第16篇：人工智能辩论

人工智能

正方一辩：人工智能是基于数学、逻辑学、统计学之上，通过经验积累得到学习能力，从而协助人们进行某项工作的操作系统。人工智能与人类智能有着本质区别和根本界限。人工智能是物理过程，而非生物过程；它是模拟人的某种行为，而不是人的行为本身，它不具备人类的自我意识，无法形成一个主观事件。人工智能的优势只不过在某些领域比人类更精确，更稳定，拥有更强烈的计算能力而已。接下来我方将从以下三点论证我方观点。

人类智能是人类科学技术发展的结果。从古至今，人类都在不停地发展。人类的发展伴随着人工智能的出现及其发展。阿特拉斯，最强人形机器人，NAO机器人，全球应用最广泛的机器人，Pepper，最接地气的机器人等等。还有前段时间的人机对战，阿尔法狗大胜韩国李世石。这无疑是人工智能发展的一个里程碑，同样也是人类发展的里程碑。所以说人工智能的发展就是人类的发展。

第一，人工智能让人类生活更美好。例如，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗。再说，先如今已经被广泛运用的无人驾驶不仅减轻了人们的负担，更是大大降低了事故率。再比如说，如今苹果系统的SIR手写版系统、生物识别系统都是人工智能的应用，都让人类的生活质量得到显著提高。第二，人工智能推动社会进步，实现人类进一步解放。人工智能应用后，各行业的生产效率大幅提高，人类财富以几何形式快速增长，为人类的美好生活提供了坚实的物质基础。人工智能将人类从重复的、无意义的工作中解放出来，从高危险的工作中解放出来，让人有了更多选择的自由，从而把更多精力投入到更有意义的领域中去。人工智能也让人类突破得以发展的瓶颈。例如，人工智能可以探索外太空、山海冰河这些人类无法企及的地方，可以让复杂的大数据得到高效的分析与合理的运用，让人们探索到更深层次的知识。所以人工智能使人类超越了自己本身的局限，实现了人类的进一步解放。第三，人工智能推动了人类的理性进步，可以反过来促进人类的发展。人工智能研发过程的本身就具有研究人脑认知与功能的需求和特性，而使人类在这个过程中就学习了学习的方法，从而增强人类的逻辑思维能力。人工智能更新了人类应对问题的方法，比如依靠大数据的分析，沃森医生可以提供对病人伤害最小的、全新的治疗手段和技能范围。比如，从而丰富人类应对各种问题的方法。人工智能也拓宽了人类知识技能范围，比如，人工智能根据对大数据分析得到各种新知识、新信息，使人们难以预测的洪水、地震等灾害的预报的精确程度大大提高，使人类在自然面前的约束变得更强大。

当然，与此同时有人担心工作会被人工智能替代而造成失业，其实正如工业革命之前，我们无法想象会产生火车司机、计算机工程这样的职业。人工智能的变革将带走一些岗位的同时，也带来了更多更新的岗位，把技术给人类带来的弊端降到了最低。人工智能给人类带来的发展是颠覆性的，它给人类带来的好处甚至超越了我们的想象。我们不应该对强加的对未知的恐惧而阻碍这一技术的发展。综上所述，我方认为，人工智能对人类发展利多于弊。

反方一辩：在场各位，大家好。对方辩友说辞着实漂亮，但漂亮说辞背后却隐藏着大大小小漏洞。首先我们先来明晰几点：

第一，我们今天题目是比较性命题，但是对方辩友从头到尾只提利不提弊，甚至连大小关系也没听清楚。而我方要论证的正是人工智能对人类发展带来的利端是可以取代，并且不必要的；而它给人类带来的弊端却是毁灭性，并且不可挽回的。

其次，人工智能分为强弱人工智能，最早是由赛尔提出的。弱人工智能是一种科技手段，是把计算机作为……（差二字）的有力工具。强人工智能则主张人工智能最终必能完全模拟人类心理与智能活动。而人工智能与其它人造工具最大区别在于，其具有自我反应外界环境的潜在能力，这种原本是只有人类具有的能力再次……人类发展，因为这是人类这个族群存在的内在意义。人类的发展具有必然性。最后提出一个问题，人类存在的价值是什么？人的价值在于满足自身需求，对社会做出贡献，根据马斯洛的需要层次理论，人的最高需求是自我实现。自我实现是指实现个人理想、抱负，发挥个人能力到最大程度，而追求这一需求的实现，这是人类存在的意义。好，基于以上几点，人工智能发展的最终结果与人类存在意义相违背，所以我方坚持观点：人工智能对人类发展弊多于利。从以下几方面论述我方观点。

首先，当前高度发展的是弱人工智能。而高度发展弱人工智能全方位对人类发生异化作用。异化作用最早源于马克思，是这样的，人的创造物同人这个主体相脱离，不仅摆脱了人的控制，而且反过来对人类进行反控制，违背人的意愿，从而成为奴役人、支配人的与人相对立的异己力量。难道这样的发展是人类所想要看到的吗？

其次，对方讲到失业潮，很好，我要告诉你，人工智能带来的失业潮比任何一次工业革命带来的失业潮完全不一样。它带来了失业潮，但是最可怕的是人工智能它自身产生足够巨大的商业利益，而人类不被人工智能供养着。人工智能供养着人类，人类达到马斯洛理论当中的基本需求，人类真的还有动力去追求更宏伟的目标吗？他们还有动力去追求自我实现吗？还是只是纯粹整天无所事事，而醉生梦死。

最后，根据人类发展的必然性，以及强人工智能的特性，即使人工智能毫无毁灭人类之心，它们也会由于人类的……（差二字）而逐渐发展，这种温水煮青蛙的发展到时候使它们逐渐、渐渐取代它们在社会中的主体地位。

我们今天题目是人类发展，那首先是什么是人类，人类的主体地位都被动摇了，我们还谈人工智能的利多于弊，对方辩友的想法不是很奇怪吗？更何况不能保证人工智能完全受人类控制。

综上，我方认为，人工智能对人类发展弊多于利。

正方2辩：首先看一下对方辩友非常精彩的言论究竟给我们提到了哪些论点。

首先对方辩友说人工智能是可以取代人类的东西，可是我们想一想，对方辩友全场是否论证的主体是人类智能呢？您方是否创造了一个神一样的物种呢？但是现实并不是这样的。我们说人工智能与人类智能最根本的区别就是它不具有自我意识，它的所有东西，它所执行的目的，它所要干什么都是人类这个创造者赋予它的，所以并不存在它不可控这一点，对方辩友可以完全不用担心。

第二点，对方辩友告诉我们说一个强人工智能的概念，那强人工智能这个概念是否已经，它不管有多强，就像今天我方三辩把头发披下来，我也把头发披下来，那是我模仿她，但是我永远不可能成为她。这就是人工智能的最终本质，它可以无限靠近人类，却无法真正成为人类。

第三点，对方辩友有一句话我非常认同，她说我们人类活着的最终、最根本意义是不断满足自身需求、实现自身的价值。可是我们来看一看现实生活中，人工智能在逐渐发展的过程中是不是已经在满足我们的需求了呢？是不是作为工具在不断帮助我们实现自身价值呢？举个例子，我们平时大家开车上班、上学，我开车需要

15、20分钟。但是这个时候如果有人工智能出现了，它代替了我们开车，第一点，它的安全性能更高了，有可能你困浑出现交通事故，但它不会，它是机器。第二，在它代替我们开车的过程中，我们是不是可以节省你出时间来阅读、听音乐、休息，这对于我们人类发展是不是更好呢？曾经我们“不知天上宫阙，今夕是何年”，但是有了人工智能之后，我们“可上九天揽月，可下五洋捉鳖”，这难道这种变化对方辩友依然认为不是人类发展吗？即使我们这一代人还无法深切体会到“锄禾日当午，汗滴禾下土”，可是我们有“千江有水千江月，万里无云万里天”的洒脱心境，这样子难道还不足以成为人类发展的动力吗？我们的动力是什么？我们在现有的生活中享受到了快乐，得到了满足，我们看到了有可以发展的空间，于是我们有了动力，开始发展了，所以说人工智能的出现不仅给了我们动力，满足了我们需求，还有可能让我们更好地完成一项工作，实现自我价值，所以说。

综上所述，人工智能工具而已，不用害怕。

反方2辩：刚才对方的主辩只说到了利多，举了大量的有利的例子，却丝毫不提弊的例子，这难道不是盲人摸象，有一叶障目的嫌疑吗？接着，对方的一副说强人工智能在未来不会出现，你们又是如何绝对认为强人工智能在未来不会出现，请对方辩友给我方有力证据。再者，自始至终，对方并没有证明这是比较命题，有证明利多于我方的弊吗？我想对方辩友忽略了以下问题：

第一.人工智能会反过来控制人类，人类也会被异化，真正可怕的不止是这些。人工智能分为强人工智能跟弱人工智能，当强人工智能发生到一定程度的时候，它会产生一种自我意识，促使自身不断发展，而谷歌研究总监说：人工智能的学习不是代码，更像是一个推动，而人类能稍微看到里面的一些东西，对里面的事情有一些些的了解，但是我们却看不到全面。那么我想请问对方辩友，你们无法全面地了解人工智能，如何发展？若有一天它发展到比你高级了，并且它要消灭比自己低级的人类的时候，当人类都不复存在的时候，对方辩友又凭什么说人工智能对人类发展利大于弊呢？

第二，马克思在《资本主义的六种技术悖论》中提到机器具有减少人类劳动，和使劳动更有成效的神奇力量，但也因此引起了过多的饥饿和过多的疲劳。在过去的工业革命中，劳动岗位的替代是在人与人之间进行的，但现在，现在的人类的岗位是由人工智能替代了人的岗位，那我想问问对方辩友，那些饱受困苦的人类，被人工智能所替代的人类，他们该何去何从，在有限的岗位内人类被人工智能替代了，这难道能说人工智能的发展对人类的发展是有利的吗？不过，下岗还不是最可怕的。因为人工智能会产生巨大的商业价值，它能养活那些下岗者，那些人类，那么我想再问问对方辩友，一旦到人工智能来养活人类，人类达到了马斯洛需求的最基本需求，那么人类还会有动力去追求更高的目标吗？还是会产生一种惰性醉生梦死，日渐颓废呢？作为人类，你们不觉得这样活着很可悲吗？第三，我们应该赋予人工智能人权吗？这是一个很值得深思的问题。当人工智能在岗位上工作的时候，或许它犯了一些小的错误，被无情地拔掉电源，剥夺了它的自由平等，这难道对它来说是公平的吗？其实在我们思考这个问题的时候，我们就已经赋予它一种人权，这难道是我们该思考的问题吗？最后，我想请对方辩友一一回答我方提出的问题。谢谢。

正方三辩：感谢主席，问候在场各位。首先呢对方辩友精彩的答辩中我发现了一个问题，就是对方辩友根本没有搞清楚人工智能的定义是什么。我方一辩一再解释它是人工智能，不是人类智能。刚才对方辩友说了那么多，给我感觉他们仅仅是科幻小说的爱好者。他们提到人工智能有一天可能会毁灭人类。但你们有没有想过人工智能它没有自主意识，没有主观世界，没有情感来源，也就是说什么人工智能相比于以前我们使用过的工具，只是它能模拟人类的思维罢了，这是不是代表它可以控制人类，不是的，对方辩友。

人工智能作为工具，是为人所用的，为人所谋福利的。我们都知道人有一个趋利避害的特性，它怎么会创造出一些威胁人类存在的东西出来呢？对方辩友过度夸大人工智能的定义范围。而且对方辩友一再说我方辩友没有强调利弊问题，我怎么清清楚楚听到我方辩友说到了他们说的失业问题呢？他们刚才还义正言辞地说这是个比较性命题，可是你们说了这么多，我们也没有听到利在哪里啊。而且对方辩友还说了工作问题，人工智能可能会取代人的工作，造成人的惰性，致使人只贪图享乐，请问对方辩友，你又在主观夸大人这一方面的惰性了。作为人类，我们是不是一定要“面朝黄土背朝天”地生活，还是我们应该追求一种“万里无云万里天”的自由。有了人工智能，我们可以从繁琐，甚至是一些复杂的工作中解脱出来，然后去追求人类所想有的自由，去追求人文价值，而且对方辩友说的期待性工作问题。我想说，他期待的只是一些理性的东西，人文的东西他是没有办法期待的。就像在座的评委老师，人工智能有可能评判一场辩论赛谁胜谁负吗？不会的。再者，对方辩友还说了就是人工智能是一个工具，那这个工具有没有可能统治世界？对方辩友，我方一再强调人工智能没有主观意识，也是就说，人工智能只是人类的一个工具而已。从1959年第一台下棋人机到埃尔法狗，再到最强大脑的小杜，我们都知道人工智能跟人类的关系是相学渐进的关系，我们在共同进步当中，我们打埃尔法狗打败……后，我们想要的是如何从埃尔法狗思维领域中寻求到一种新的方法去战胜埃尔法狗，再去突破人的理性思维。也就是说对方辩友提到的人类思维弱化这一点其实是不成立的，人通过人工智能，它可以作为一个工具促使自己的理性进步。综上，我方认为人工智能对人类发展利大于弊。

反方3辩：对方辩友一直都挑不出来弱人工智能的圈子，你们知道什么是强人工智能吗？你们知道什么是深度学习吗？科学的基本经验是什么？没有什么是不可以的，人类一切都是可以认知的，而对方明显把我们划入了不可知论，或者不可全部未知论，认为人工智能无稽之谈，那么绝无可能，请说明你们的依据。如果对方连未来的设想都没有，请问谈什么发展，我们说的无异于弱人工智能在我们现代的益处。如果一切的目光短浅的话，如果一切都只着眼于眼前的“一亩三分地”的话，不去考虑后代和未来人类的发展，我们要展望未来啊。而且刚才对方一直在讲经济发展，可是我们辩题是什么，是人类发展。联合国历年人类发展报告述评更加关注的是人的发展与人权的关系。所以我们下面讲的是，人不可忽视的是人权与伦理的关系，人是有道德、有思想、有原则的，我们不能在没有原则的基础下愚昧地追求财富和经济。在伦理人权的基础上的人类发展才能称之为人类发展，而不是动物的发展。那么我想问有一定程度支配的机器人能否给予人权呢？人工智能可以帮助人们解决难题，这是利处之一，可是你们有没有考虑过，它给人类制造了更多问题。人工智能机器人是人造出来的，那我们假设如果它出现了问题，我们的责任应该归给谁？是机器人，还是机器人的制造者，还是机器人的设计者，这些对方辩友没有明确的标准。

而且人工智能与过去的工具有本质的差异。以前的工具不过是工具，人类以最引以为傲的智能去操控它们，可是现在智能出现了强人工智能，刚才对方一直忽视的就是强人工智能，而一直在讲弱人工智能的利处。可是我们看问题要看全面啊，你怎么确定未来不会有强人工智能出现呢？你的依据在哪儿？对方怎么可以这么有把握地告诉我，人工智能的技术能够被我们一直牢牢地控制呢？对于异域可控性你有把握吗？

人工智能分为弱人工智能和强人工智能，而目前普及的都是弱人工智能，而对方刚才说的也都是弱人工智能。他们很厉害，直接否认了强人工智能的发展。所以我方坚决认为是弊大于利的。请对方回应我方问题。正方4辩：谢谢主席，问候在座各位。首先对方辩友不用担心，我们也很认真，但对方辩友是不是不够认真。为什么？因为探索深海，探索地核，探索外太空等就是强人工智能，甚至更进一步，它有可能是超人工智能。看你说人类可以“上五天揽月，下九洋捉鳖”吗？当然不行，我方一直在谈强人工智能，为什么您方听不懂，我想您方对人工智能的定义都搞不清。您方说人工智能可能会有思想和情感。我告诉你为什么这是不可能。这是因为人工智能是建立在数学、统计学与逻辑学基础上，它是用神经元网络进行分析、学习、预测的一项本质的人工开发的程序与软件。人的自我意识并不是生来就有，更何况一个工具呢？

今天对方辩友说人工智能让我们丧失也很多选择的权利。对方结辩同学你也不用担心，你要是想扫大街人工智能也不会拦着你，你要是想种地人工智能也不会拦着你，可是我想探索这个星系呢，想知道这个世界更多的奥秘呢？我只有和人工智能在一起我才能做到这一些。所以人选择权利在这个过程中其实是被扩大了的，而不是被缩小了的。今天对方辩友说马斯洛需求被满足后人就无法实现自我价值，可是对方辩友您如今这么健康地坐着我面前，您的马斯洛需求的基本需求没有被满足吗？那么今天您在这里同我辩论，难道您的自我价值没有得到实现吗？基本需求的实现与人的自我价值的不可实现根本不具有对等性。这点在座所有人都应该有共同认知。正是因为我们不想做温水煮青蛙，不想被外星人占领，不想被黑暗森林占领，我们不想守着我们眼前的一亩三分地，所以人类才要谈发展。而且对方辩友整场辩论中似乎都很担心人类会被替代这个问题，可你们忽视了人本身。人类的角色不仅来自于方法论，更来自于世界观，所以人类是建立在一定的伦理道德、社会秩序的基础上去运转的，而人工智能只是机器，它根本不存在伦理道德的问题。

今天我们讨论这种利弊比较，其实就是人在思考价值的多少，这是人才独有的价值判断。就人工智能单纯追求效率这一个属性而言，它永远不可能替代人类。大千世界不止有逻辑和规律，更有情感和关怀。这个世界关于爱，关于人与人之间的温度，逻辑永远不能解决，而人工智能也永远不能替代。

人类与动物的本质区别是什么？历史知识考点都告诉我们在于人类对于工具的创造和使用。从刀耕火种到信息时代，从导弹核能到人工智能，我们每一个个体都在工具的使用中实现着对自我的突破和发展，我们创造了更多的价值才推动人类的发展。曾经“路漫漫其修远兮”，我们知道的事情很少，能做的事情很小，人类必须上下而求索。但人工智能的出现给我们提供了一种潜在的可能，接下我们现有的生存重任，去带领我们去探索未知世界。所以人类其实有了更多选择的权利和更大的自由，纵使任何新事物的产生都不可能完美，我方一直也在强调这点，人工智能也一定会有诸多弊端，但这些都是暂时的、可解决的，人工智能只是工具，我们一再强调是在人类道德基准范围内与人工智能一道实现对于工作种类上限的突破，从最大程度去解放人，从而推动人类的理性发展。“沉舟侧畔千帆过，病树前头万木春”，对方辩友，不要害怕，在技术的更新与进步中，人工智能对人类发展定是利多于弊。

反方四辩：我们为什么要辩这个辩题，不是为了争输赢，而是为了跳出来，跳出来审视一下这个时代正在发展的人工智能对我们的利、对我们的弊。难道说对方辩友举四个、举九个、举十一个利的例子，然后举一个弊的例子，就可以证明人工智能对人类发展是利大于弊的吗？可以吗？不可以。

我们先来审视一下这个东西。人工智能不仅仅是弱人工智能，它不是单纯的机器人，它未来可以有思想，可以有情感，如果你觉得它没有，你证明，如果你它不能证明，你连未来的事情都不知道，或者说你不知道它未来会发展到什么样子，你连一个工具它未来会发展成什么样子，或者说什么方向都不知道，太可悲了，我是很认真的。

为什么我们要辩人工智能，它现在是一个什么东西，它确确实实可以替代一些多重复、高劳力的一些简单的工作。那对方一辩说会促进社会发展，那人呢？你的父亲、你的母亲，我们大家，在座各位都不是被替代的人，所以我们可以很开心说出来他们代替那些多重复、低劳动力工作的岗位，但是那些被替代的人呢？而且这不是人与人之间的被替代，我有工业革命，你说没有关系，你有了新的司机，你可以开车，但是人工智能不一样，它代替了人之后，这个岗位对于人就彻底没有了，它拒绝了他，否定了人，人的价值在哪里？那些被代替的人，他们的价值在哪里？那我们呢？随着他们的发展，他们可以进一步代替越来越多的工作。而且确实现在的人工智能没有情感，但是人工智能越来越可以做很多很多跟人一样的事情，你可以把它当行为人，你会有情感的，你还会舍得让这些人去排爆吗？去下五洋捉鳖吗？去太空揽月吗？你舍得吗？

我们换一个点，我们讲它弊大于利，是因为我们承认它确实能促进经济发展，但这并不是对人。第一个点，它对隐私的破坏权，你有没有注意到，你的社会发展，你的生活中充斥着各种各样的人工智能，但你没有注意到，举个很简单的例子，网络浏览助手，它可以在线记录你的各种各样的喜欢的常去的网站，然后在下一秒你要输的时候跳出来，排个序，很开心，很人性化，你的技术也很智能化，很人性化，但是它会把这些数据传到远方的数据库里面去。但人工智能并不能智能地分别谁在使用这些数据，它仅仅是一个操控者。

我们可以再继续，它会动摇人的主体性地位，就是我们作为人的价值被它所替代。我们会失去我们的价值，是真真正正地失去。你譬如说它解放了人，把人从繁琐的劳动中解放了出来，你为什么不想一下，这个解放是我们愿意的解放吗？我们人之所以为人的根本是我们能够选择，选择我们不愿意或者愿意做的事情。但是人工智能它不一样，它代替了这个事情之后，这个选项就没有了，你不可主动选，以前我们可以主动选择，我可以不去扫大街，我可以不去看书，但是我可以去思考，我可以去做个选择。但人工智能普及以后呢？你只能选择去做一些文艺的工作，因为这些工作是人工智能所不能做的，也就是说你的价值、你的意义变成了我们只能做一些人工智能不能做的，我们人，人之所以为人不是这样的。很可怜。所以说人工智能对于世人，对我们主体性人，一定要动摇他的主体性地位，这才是它的弊端，这才是我们说它弊大于利的地方。

AI是一个技术，不是万金油，去思考如何打造好的产品，比思考如何AI更为重要。

换句话说，不应该只想着“我能做出来什么？”，而要去思索“这东西做出来有什么用？”，能不能解决真实的需求，而不是去强调产品的AI属性。

总之，AI技术在酝酿着一次变革，它或许是超级人工智能的觉醒，是大规模失业和产业升级，或是资本的吹捧下，另一个泡沫的膨胀。

AI仍处在阶段性的探索，有种种不完美，但这不能否定它未来的价值，它将带领我们，去探索技术的边界，临近人类智慧的终点。

与其担忧AI灭顶人类，更应该恐慌人性本身的阴暗面

人工智能发展的弊

科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者！如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。

任何的科学技术的发展最大的威胁就是失去人类的控制，人工智能亦是如此，无论人工智能如何发展，都必须保证始终受人类控制，在不伤害人类的情况下服务于人类。这样人类才会更加容易的接受人工智能。

人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。人工智能可以做什么？

以人为本，人工智能让生活更美好。不久前，央视播出的科技挑战节目《机智过人》第二季里，观众们看到了人工智能战胜各种“不可能”，看到了“以人为本，惠及民生”的大国智慧。无论是外骨骼机器人帮助高位截瘫女警站起来，还是脑控智能义肢助力断臂乡村教师圆“握手梦”，抑或是唇语识别等技术帮助聋哑儿童表达心愿，都让人感到人工智能解决痛点、提升生活品质的力量。

曾经，很多人认为人工智能是高精尖科技，与自己的生活关系不大。还有一些人对人工智能不屑一顾，认为人工智能技术尚在初级阶段，与人类的灵巧、智慧没法比，还需要很长时间才能达到媲美人类智慧的水平。

但是，随着“人机大战”轰动世界，阿尔法围棋（AlphaGo）战胜人类棋手，人们意识到，人工智能时代已经到来。《机智过人》第二季展示的项目，正是对人工智能广泛应用的浓缩。在教育、医疗、养老等领域，人工智能正在有效解决生活中的痛点，让生活更舒适、让人类更自由。

以人为本，也是国务院《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）的主题词之一：通过壮大智能产业、培育智能经济，落实以人民为中心的发展思想。

从农业时代到工业时代、信息时代，人类社会不断发展，持续用各种工具提高生产力、解放人力，人工智能时代亦是如此。可以预见，随着人工智能服务更精准化、更丰富多样，人们能够更便捷地享受到高质量的智能服务和个性化生活。一方面，当简单性、重复性、危险性任务越来越多地由人工智能完成，既能大幅提高生产效率、节省经营成本，助力产业转型升级，又能把人们从繁重的劳动中解放出来，去从事质量更高、创造性更强的工作，使个体创造力得到更大发挥。另一方面，人工智能的创新应用，将为公众提供更多个性化、多元化、高品质的服务。人们看到的、感触到的不再是冷冰冰的高科技物件，而是充满人性化的设计、极致安全的产品。比如，在医疗领域，人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，人机协同临床智能诊疗方案，将使医疗更智慧、更惠民。再如养老领域，视听辅助、物理辅助等智能家居设备，将大大拓展老年人的活动空间；移动社交和服务平台、情感陪护助手等，将有效满足老年人的社交需求。

人工智能让“以人为本”有了更多实现方式，“以人为本”则是人工智能良性发展的基础所在。人工智能可能带来安全风险挑战，因此，人工智能法律法规、伦理规范和政策体系仍待完善。只有坚持以人为本，调动全社会参与支持人工智能发展的积极性，我们才能最大限度降低风险，确保人工智能安全、可靠、可控发展。特别是对人工智能产品研发设计人员而言，需要明晰道德规范和行为守则，设置好防火墙，应对人工智能的潜在危害。

既促进人工智能研发应用、最大限度发挥人工智能潜力，又聚合全社会之力，使人工智能健康发展——以《机智过人》为代表的科技类节目，大有可为，也责任在肩。

微软小冰”

是微软（亚洲）互联网工程院

基于2014年提出建立的情感计算框架，通过算法、云计算和大数据的综合运用，采用代际升级的方式，逐步形成向EQ方向发展的完整人工智能体系。

第17篇：人工智能理论

人工智能理论

模块化开发，划分层次模块，提出理论，论证理论是否可行，编码实现。电影《异次元骇客》对计算机从业者的启发：

1、建造以三维数据(x,y,z)为基础的虚拟世界，并为每个点定义各种属性(x,y,z)(重量，连接性，等等)。。。。。单台电脑主机作为单个人工智能灵魂的运行载体，定义登录协议，在虚拟世界中穿行，磨练智慧。

2、建造人工智能硬件躯体，制定灵魂和躯体的对接协议，使单台主机中的灵魂很容易入住到硬件躯体中，这样就能实现灵魂和躯体两条线发展，灵魂工程师不需要懂太多动力学知识，硬件躯体工程师懂动力学的基础上，会嵌入式编程即可。

3、用sensor模拟出和虚拟世界相同的环境，例如视觉:用双目读取现实世界空间，构造三维空间供给运行在上面的智能，怕是灵魂都不知道运行在虚拟世界还是现实世界了。

建造虚拟世界需要实现的几大模块:

1、三维数据到二维数据的投影(就像在现实世界中的一个立方体，我们从任意角度去看它，也只能看到部分表面，总有部分被遮住)，目的是便于显示到我们现在所用的平面屏幕，可以很好的监督虚拟世界的状况，只要输入(x,y,z)边能以此点为视角点观看虚拟世界的状况。

2、码一个可以画三维数据云的软件，比如我们需要一个立方体，通过这个软件可以简易的画出三维数据云，描述了这个立方体的表面及其它数据，这样就能把这个立方体放到虚拟世界中去了。

3、规则解释器，在虚拟世界内部，这个立方体怎么被移动，能否被切割，等等。建造虚拟世界的意义:

1、可以debug人工智能，给人工智能一个超仿真的运动世界，已经发布的机器人想学习某种新的技能，可以登录到虚拟世界进行学习。

2、可用于其他商业目的，比如在里面开商店买衣服，三维的衣服要比图片更能反映现实中衣服的特性。

此文章主要讲述了，人工智能开发的大致框架，后续会发布，如何让人工智能理解自然语言，人工智能视觉的开发，感觉、嗅觉、以及如何用逻辑构造拥有思考力的机器。（如果你也是人工智能爱好者，欢迎加入我们，QQ群:345018918）

第18篇：人工智能导论

《人工智能导论》课程教学大纲

课程标号：学时：32学分：2

先修课程：《计算机原理及应用》、《数据结构》、《计算机控制技术》、

一．课程性质与目的

本课程是自动化专业的选修课。本门课程的任务是使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，领悟到智能理论发展历程中所包含的深刻的科学逻辑和方法论。启发学生对人工智能的兴趣。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。

二．教学内容和要求

1.人工智能概述，包括人工智能的定义，人工智能的起源与发展，人工智能的研究和应用领域。

2.概括地论述知识表示的各种主要方法，包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、结构化表示法（语义网络法、框架）、剧本和过程等。

3.讨论常用搜索原理，如盲目搜索、启发式搜索和消解原理等。

4.讨论一些比较高级的推理求解技术，有规则演绎系统、系统组织技术、不确定性推理和非单调推理等。

5.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经网络、模糊逻辑、遗传算法等。

6.比较详细地讨论人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、Agent、自然语言理解和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行讲授。

7.简要讲述人工智能语言，有Lisp语言和Prolog语言。（根据学时需要决定是否讲授。）

三．教材和参考资料

教材：1.蔡自兴，徐光祐。人工智能及其应用，第三版，本科生用书。清华大学出版社，2003。

参考资料：廉师友.人工智能技术导论,第二版.西安电子科技大学出版社,2002；

沟口理一郎、石田亨，人工智能，科学出版社，2003

第19篇：人工智能观后感

《人工智能》观后感

看完这部电影后，我的感触颇深。不仅是为人类在人工智能方面的伟大的研究所折服，更是因为那让我眼睛湿湿的机器人与人类之间的爱，不禁让我产生过“它们还是机器人吗？”这样的想法。

人工智能一直处于计算机技术的最前沿，它是研究、开发用于模拟、延伸人工智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。就像在影片中David的出现主要是为了填补将要崩溃的母亲Monica心中对身患绝症的儿子的空白一样，人工智能不仅仅能满足人类物质生活上的需求，在未来的发展过程中，更有可能像影片中一样，帮助人们填补情感上的空缺。

但是我认为未来智能信息处理对人类生活的影响必然是有利有弊的。

有利的一方面是很明显的，正如现在我们现在运用在空间站及军事领域的一些成果，它可以帮助我们去勘探未知星球，把精准的数据传递回来，供人类研究，避免人类探测所造成的不必要的损失。在军事上，人工智能能大大增强一个国家的军事战斗力量，减少不必要的人员伤亡，同时，高科技以及人工智能的应用能够最大程度地缩短战斗时间。在人类的生活方面，以人工智能为代表的机器人能代替人做日常生活的琐事，使人的生活更舒适，安逸。就像是电影里的David，他甚至可以代替真正的孩子安抚人们受伤的心，给人一个新的开始。弊的方面也很突出，正如我们所看到的电影中的情节一样，人们会担心我们自己生产出来的机器人会不会随着智能水平的提高而反过来统治我们。好像机器人的出现就是为了最终的消失，我会想机器人会活多少年，人又会活多少年，机器人会越来越多，而人却会生老病死，就像电影中一样，大批量的机器人被生产，然后被送到屠宰场，如果智能的机器人不满足自己的命运，我们又该怎么办？人性本来就有弱点，或者说人类是懒惰的，我们会不会懒到不去清理自己的“杰作”。一切又将是灾难。

另外，难道人类不会害怕，智能机的智能逐步提高，会不会有那么一天，智能机会像拍死一只蚊子一样拍死一个人。雨果在一个访谈上说，不会，因为人类会有公约，我也想问，法律对于任何人来说都不陌生，但是犯罪不一样存在吗？公约可以管得住人类那贪图利益的心吗?智能机器人所带来的道德问题也不容忽视，当我看到成批量的David挂在架子上的时候，禁不住毛骨悚然，怪不得David会动手宰了那个一摸一样的自己。还有，人类竟然会腐败到制造机器人情人，来满足自身的肉欲，试问有几人能接受这般道德的沦丧？我在上面提到，他会增强军事力量，但是这种力量一旦被拉登一样的恐怖分子利用，又会有怎样的后果？这都值得我们思考„

《人工智能》带给我们的不仅仅是视觉的冲击，更是心灵的震撼。人工智能，就想条变色龙，他的利与弊取决于我们给他的环境。科技本身并没有对与错，关键在于人类给他一个什么样的地位。让我们慎重行事，别让自己创造出的“孩子”最后伤了自己。是该怪“孩子”不孝，还是怪我们自己无能？

第20篇：人工智能论文

人工智能论文

摘要：本文主要讲述了《人工智能及其应用》的主要知识内容！总结与本书知识单元相关的主要内容、理论基础、代表性成果及方法。并以书中知识为基础，查阅资料，浅谈人工智能在自动化技术中的应用！

关键字：人工智能;自动化

《人工智能及其应用》主要内容

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是当前科学技术发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。

它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。

它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。《人工智能及其应用》一书主要介绍人工智能问题求解的一般性原理和基本思想，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识。

人工智能研究的基本内容有：知识表示机器感知、机器思维、机器学习、机器行为。其研究途径存有:以符号处理为核心的方法，其主张通过运用计算机科学的方法进行研究，实现人工智能在计算机的模拟。目前人工智能的大部分研究成果都是基于前者方法实现的。还有一种是以网络连接为主的连接机制方法。主张用生物学的方法进行研究，搞清楚人类智能的本质.该方法在模式识别、图像信息压缩等方面取得了一些研究成果。

人工智能的主要研究领域有：自动定理证明和博弈、模式识别、专家系统、机器人、机器视觉、自然语言理解、自动程序设计、智能信息检索、数据挖掘与知识发现、组合优化问题、人工神经网络、分布式人工智能、智能管理与智能决策、智能控制、智能仿真、智能CAD、智能CAI、智能操作系统、智能多媒体系统智能计算机系统、智能通信、智能网络系统。人工智能研究搏奕的目的并不是为了让计算基于人进行下棋、打牌之类的游戏，而是通过对搏奕研究来检验某些人工智能技术是否达到对人类智能的模拟，因为搏奕是一种智能性很强的竞争活动。

知识表示

知识是智能的基础。为了使计算机具有智能，使它能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。但知识是需要用适当的模式表示出来才能存储到计算机中去的，故许多人研究知识的表示方法！

知识的表示方法有：一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法。一阶谓词逻辑表示法多应用于自动问答系统（例如Green等人研制的QA3系统）、机器人行动规划系统（Fikes等人研制的STRIPS系统）、机器博弈系统（Filman等人研制的FOL系统）、问题求解系统（Kowalski等设计的PS系统）。语义网络表示法的应用也很广泛,例如Walker研制的自然语言理解系统，Garbonell研制的回答地理问题的教学系统，Mytopoulous研制的自然语言理解系统，Simmon研制的自然语言理解系统，Hays研制的描写概念的系统。一般把把一组产生式放在一起，让它们相互配合、协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，形成一个产生式

系统。动物识别系统就是利用产生式系统做成！

推理

推理是人脑的基本功能，推理也是人工智能的重要内容！

在人工智能中，认为推理是从已知事实（证据）出发，通过运用相关知识逐步推出结论或者证明某个假设成立或不成立的一个思维过程。其推理方法有确定性推理和不确定推理等。确定性推理方式分为演绎推理、归纳推理、默认推理。分为自然演绎推理和归结演绎推理！且归结演绎推理一般应用谓词公式化为子句集的方法，应用海伯伦定理和鲁宾逊归结原理，以及应用归结反演求解问题。其推理的方向分为正向推理、反向推理、正反向混合推理、双向推理。其冲突消解策略有按针对性排序、按已知事实的新鲜性排序、按匹配度排序、按条件个数排序、按上下文限制排序、按冗余限制排序、根据领域问题的特点排序。AI的研究对象,大多具有不确定性。大多用不确定性推理法。

人工智能定义不确定性推理为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结论的一种思维过程。不确定性推理方法有概率方法、经典概率方法、逆概率方法主观Bayes方法、可信度方法、证据理论、模糊推理方法。

搜索求解策略

搜索是问题求解的核心技术！

搜索求解策略分为盲目的图搜索和启发式图搜索策略，以及与/或图搜索策略。盲目的图搜索策略有分为回溯策略、宽度优先搜索策略、深度优先搜索策略。搜索方向分为双向搜索、盲目搜索与启发式搜索。

自动化

自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。实现机械的自动化,让机械部份脱离人类的直接控制和操作自动实现某些过程是自动化和人工智能研究的交汇点。积极运用人工智能的知识。

自动化设备和机器的关键就在于反馈的存在，正是有了他的存在，才使自动化成为可能。反馈就是自动化的奥妙所在。

如今自动化的前沿技术有：模糊控制、最优控制、自适应控制、鲁棒控制、线性控制理论纵横、PID控制、预测控制、故障诊断、专家系统、推理控制、集散控制系统（DCS）、人工智能。

人工智能在故障诊断中的应用

人工智能在故障诊断中的应用。随着现代科学技术的发展，故障诊断技术和方法也不断推陈出新，正走向智能化阶段。人工智能的发展为故障诊断提供了智能化的诊断方法．故障诊断专家系统不仅在理论上得到了相当大的发展．人工神经网络的研究也进入到了故障诊断领域，并大力发展，并已在许多实际系统中得到了很好的应用。此外．模糊理论、模糊逻辑系统也已经应用到故障诊断领域，并且与人工神经网络和专家系统互相结合，突显出其独特的优势，成为一种很有价值的故障诊断方法。

人工智能在电力系统运行控制中的应用

因为人工智能技术(AI)广泛应用于求解非线性问题中,在电力系统的控制、管理、运行等领域发挥着重要的作用。专家系统、人工神经网络、模糊集理论和启发式搜索等人工智能技术在电力系统中被广泛应用！

人工智能在智能传感器领域的应用

人工智能也广泛应用于智能传感器领域。大家都知道传感器在自动化信息系统中的重要性不言而喻,它的特性的好坏、输出信息的可靠性对整个系统的质量至关重要。结合人工智能的四个分支:模糊逻辑、人工神经网络、专家系统、遗传算法而广泛应用传感器领域。并而人类在人工智能方面取得的进展为人工智能与传感器技术的结合。造就了许多新型智能传感器的出现！

人工智能在电气传动中的运用

人工智能在电气传动中也被广泛运用。智能技术在电气传动技术中占相当重要的地位，特别是自适应模糊神经元控制器在性能传动产品中得到广泛应用。电气自动化控制是增强生产、流通、交换、分配等关键一环,实现自动化,就等于减少了人力资本投入,并提高了运作的效率。人工智能是研究、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。随着现代控制理论的发展，控制器设计的常规技术正逐渐被广泛使用的人工智能软件技术所替代。

自动化技术在各行各业中被广泛应用！例如自动化技术在工业中的应用：自动化的制造业、电力系统自动化、建筑自动化、交通运输自动化、信息自动化、自动无极限。自动化技术在军事中的应用：新型自动化武器，军事指挥自动化。自动化在生活中的应用更是比比皆是！总而言之，自动化技术结合人工智能让我们的生活越来越美好！

参考文献

[1]:王万良《人工智能及其应用》（第2版）高等教育出版社，2008.6

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新一代人工智能的发展与展望

    随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。

    人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。

    当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。

    事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。

    未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。

人工智能学习心得

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第一篇、人工智能心得体会大作业

人工智能学习心得

我眼中的人工智能

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！

第二篇、对人工智能学习的感想

人工智能学习心得

学校：苏州科技学院

学院：电子信息工程班级：电科0812班

姓名：钟建峰学号：0820108224

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2000”，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！

第三篇、人工智能总结(精华版)

人工智能学习心得

行的起点，称为程序的目标。PROLOG就是一种基于Horn子句的逻辑程序。PROLOG程序的运行是从目标出发，并不断进行匹配、合一、归结，有时还要回溯，直到目标别完全满足或不能满足时为止。PROLOG程序的执行过程是一个(归结)演绎推理过程。其特点是：推理方式为反向推理,控制策略是深度优先,且有回溯机制。3、简述用A*算法求解问题时为什么会出现重复扩展节点问题，解决的方法有哪些？答：当问题有解时，A*算法总是找到问题的最优解结束。如果h函数定义的不合理，则当扩展一个节点时，不一定就找到了从初始节点到该节点的最优路径，对于这样的节点，就有可能被多次扩展。特别是如果这样的节点处于问题的最优解路径上时，则一定会被多次扩展。解决的方法一是对h函数的定义给出限制，使得h满足单调性。对于满足单调性条件的h，则一定不会出现重复扩展节点问题。二是对A*算法加以改进，使用修正的A*算法进行搜索，这样，随着经验的丰富，系统的性能自然就会不断改善和提高。24、机器学习的三个要素：信息，发展和知识。对应于机器学习的对象、方法和目标。25、基于学习策略的分类：符号学习和神经网络学习。26、决策树：也称判断树，它由对象的若干属性、属性值和有关决策组成的一棵树。其中的节点为属性，分支为属性值，从同一节点出发的各个分支之间是逻辑或关系，根节点为对象的一个属性；从根节点出发到每一个叶子节点的所有节点和边，按顺序串联成一条分支路径，位于同一分支路径上的各个属性-值对之间是逻辑与关系，叶子节点是这个与关系的对应结果，即决策。27、决策树学习首先要有一个实例集，基本方法和步骤：（1）选取一个属性，按这个属性的不同取值对实例集进行分类；并以该属性作为根节点，以这个属性的诸取值作为根节点的分支，进行画树；（2）考察所得的每一个子类，看其中的实例的结论是否完全相同。如果相同，则以这个相同的结论作为相应分支路径末端的叶子节点；否则，选取一个非父节点的属性，按这个属性的不同取值对孩子集进行分类，并以该属性作为节点，以这个属性的诸取值作为节点的分支，继续进行画树。如此继续，直到所分的子集全都满足：实则可以减少重复扩展节点问题。4、简述回溯策略与深度优先策略的不同点。答：回溯搜索策略与深度有限搜索策略最大的不同是深度有限搜索策略属于图搜索，而回溯搜索则不是图搜索。在回溯搜索中，只保留了从初始节点到当前节点的搜索路径。而深度优先搜索，则保留了所有的已经搜索过的路

径。5、不确定性类型按性质分：随机性，模糊性，不完全性，不一致性6、在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有纯文字的子句;含有永真式的子句;子句集中被别的子句类含的子句。7、图：指由节点和有向边组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为或图和与或图。8、合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的最一般合一（MGU）。9、人工智能的远期目标是制造智能机器，近期目标是实现机器智能。10、什么是产生式？产生式规则的语义是什么？产生式规则基本形式：P→或者IFPTHENP是产生式的前提（前件），用于指出该产生式是否可用的条件是一组结论或操作（后件），用于指出当前提P所指示的条件满足时，应该得出的结论或应该执行的操作产生式规则的语义：如果前提P被满足，则可推出结论或执行所规定的操作11、谓词公式G通过８个步骤所得的子句集合S，称为G的子句集。请写出这些步骤：1）消去蕴含式和等价式→，；2）缩小否定词的作用范围，直到其作用于原子公式:；3）适当改名，使量词间不含同名指导变元和约束变元。；4.）消去存在量词（形成Skolem标准型）；5）消去所有全称量词；6)化成合取范式；7).适当改名，使子句间无同名变元；8).消去合取词∧，用逗号代替，以子句为元素组成一个集合S12、人工智能的基本技术包括搜索技术推理技术知识表示和知识库技术、归纳技术、联、想技术13、产生式系统有三部分组成综合数据库，知识库和推理机。其中推理可分为正向推理和反向推理。14、在归结原理中，几种常见的归结策略并且具有完备性的是删除策略支持集策略线性归结策略、输入归结策略、单元归结策略15、归结法中，可以通过修改证明树的方法得到问题的解答16、开发专家系统所要解决的基本问题有三个，那就是知识的获取、知识的表示和知识的运用，在语义网络表示知识时，所使用的推理方法有AKO和ISA。17、α－β剪枝的条件是：α剪枝：若任一极小值层节点的β值小于或等于它任一先辈极大值节点的α值，即α（先辈层）≥β（后继层），则可中止该极小值层中这个MIN节点以下的搜索过程。这个MIN节点最终的倒推值就确定为这个β值。β剪枝：若任一极大值层节点的α值大于或等于它任一先辈极小值层节点的β值，即α（后继层）≥β（先辈层），则可以中止该极大值层中这个MAX节点以下的搜索过程。这个MAX节点的最终倒推值就确定为这个α值。18、知识表示的方法主要有逻辑表示法（谓词表示法）框架产生式和

语义网络，类和对象，模糊集合，因果网络，脚本，过程等19、知识的分类：（1）就形式而言：显示和隐式。显示知识是指可用语言文字符号形象声音及其他人能直接识别和处理的形式，明确的在其载体上表示出来的知识。隐式知识只可用神经网络存储和表示（2）就严密性和可靠性而言：理论知识和经验知识（3）就确定性而言：确定性知识和不确定知识（4）就确切性而言：确切描述的知识和非确切描述的知识。20、知识表示是指面向计算机的知识描述或表达形式和方法。具体的讲就是要用某种约定的形式结构来描述知识，而且这种形式结构还要能够转换为机器的内部形式，使的计算机能方便的存储、处理和应用。------知识表示是建立专家系统级各种知识系统的重要环节，也是知识工程的一个重要方面。21、基于谓词逻辑的推理主要是演绎方式的推理；基于框架、语义网络和对象知识表示的推理是一种称为继承的推理。22、机器学习：主要指机器对自身行为的修正或性能的改善和机器对客观规律的发现。（让计算机模拟人的学习行为，或者说让计算机也具有学习的能力）23、机器学习的流程：（1）对于输入的信息，系统根据目标和经验做出决策予以响应，即执行相应的动作；（2）对目标的实现或任务的完成情况进行评估；（3）将本次的输入、响应和评价作为经验予以存储记录。可以看出，第一次决策时系统中还无任何经验，但从第二此决策开始，经验便开始积累。例结论完全相同，而得到所有的叶子节点为止。这样一棵决策树就被生成。28、神经网络分为四大类：分层前向网络、反馈前向网络、互联前向网络、广泛互联网络。29、网络学习一般是利用一组称为样本的数据，作为网络的输入（和输出），网络按照一定的规则自动调节神经元之间的连接强度或拓扑结构，当网络的实际输出满足期望的要求，或者趋于稳定是，则认为学习成功。30、神经网络学习的规则是权值修正规则：相关规则和误差修正规则。31、神经网络学习方法分类：（外部影响）有导师学习，强化学习，无导师学习；（内部变化）权值修正，拓扑变化，权值与拓扑修正；（算法性质）确定性学习，随机性学习；（输入要求）基于相似性学习，基于命令学习。32、专家系统：应用于某一专门领域，拥有该领域相当数量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家级水平，像专家一样解决困难、复杂的实际问题的计算机（软件）系统。33、专家系统的基本要素：专家拥有丰富的专业知识和实践经验或者说拥有丰富的理论知识和经验知识，特别人工智能学习心得

是经验知识。34、专家系统与一般的软件系统开发无异，其开发过程同样要遵循软件工程的步骤和原则，即也要进行系统分析、系统设计等几个阶段的工作。但由于它是专家系统，而不是一般的软件系统，所以，又有其独特的地方，主要包括以下几个步骤：系统总体分析与设计；知识获取；知识表示与知识描述语言设计；知识库设计、知识库管理系统设计；推理机与解释模块设计；总控与界面设计；编程与调试；测试与评价；运行与维护。可以看出它有如下特点：知识获取和知识表示设计是一切工作的起点；知识表示与知识描述语言确定后，其他设计可同时进行；35、对涉及人工智能的一些问题的认识：首先人工智能把人脑更有效的扩大和延伸是人类智能扩大的延伸，人工智能的应用十分广泛：机器翻译、智能控制、模式识别、机器博弈等，运用智能技术解决很多的实际问题从而使现有的计算机更有效更灵活成为人类智能化信息处理的工具。人工智能用计算机模拟人的思维活动包含理解能力、学习能力、推理能力，主要是脑功能的结构模拟和功能模拟。然而人类不能赋予机器同等的情感，无法确保责任问题，此外生物物种灭绝新型细菌的出现，人类的未来难以预料37、能解节点定义如下：①（终节点）是能解节点；②若非终节点有（&uot;或&uot;）子节点时，当且仅当其子节点至少有一能解，该非终节点才能解；③若非终节点有（&uot;与&uot;）子节点时，当且仅当其子节点均能解，该非终节点才能解。18、局部图的耗散值定义如下：①若n是局部图的一个叶节点，则k（n，N）=（h(n)），其中（h(n)）表示节点n到目标节点集的最佳解图耗散值的估计；②若n由一个外向连接符指向后继节点{n1，…，ni}，并设该连接符的耗散值为Cn，则k（n，N）=（Cn+k（n1，N）+…+k（ni，N））。19、耗散值最小的解图称为（最佳）解图20、AO*算法是一种用于对（与或图）进行搜索的启发式搜索算法，该算法对目前找到的局部图进行评价，选择（耗散值最小）的局部图进行优先搜索，直到找到一个解图为止。当启发函数h满足（单调）条件时，在问题有解的情况下，AO*算法一定能找到最佳解图结束。21、所谓“图灵实验”，是为了判断一台机器是否具备智能的实验。实验由三个封闭的房间组成，分别放置主持人、参与人和机器。主持人向参与人和机器提问，通过提问的结果来判断谁是人，谁是机器。如果主持人无法判断谁是人，谁是机器，则这台机器具备智能，即所谓的“智能机器”。22/深度优先方法的特点是什么？属于图搜索；是一个

通用的搜索方法；如果深度限制不合适，有可能找不到问题的解；不能保证找到最优解。23/什么是置换？置换是可交换的吗？通常用有序对的集合s＝{t1/v1，t2/v2，?，tn/vn

第四篇、对人工智能学习的感想

人工智能学习心得

学校：苏州科技学院学院：电子信息工程班级：电科0812班姓名：钟建峰学号：0820108224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2000”，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。

第五篇、智能控制学习心得

人工智能学习心得

201*级硕士期末论文

《智能控制学习心得》

课程智能控制

姓名*******

学号专业

201*年*月**日

智能控制学习心得

这学期在老师的带领下，学习了智能控制课程。其中深入学习了启发式学习，专家系统，模糊控制，神经网络等内容。老师的教学方式很开放，打破了原来单纯老师讲学生听的旧传统，要求大家通过自己做课件，提高学习的自主性，对智能控制能够有更深入的了解。

当然自己做的课件也有不明白，讲不懂的地方，老师用他渊博的知识给我们把细节进行深入讲解，大家学得津津有味，对课程内容的，理解也更加深刻。通过智能控制的学习，不单单学习了新的内容，对以前的知识也做到了查漏补缺，老师深入讲解了PID控制和为什么系统要研究动态稳定性等问题，还举了通俗易懂的例子，介绍了系统辨识与自适应是怎么一会儿事。

由于我当时的作业做的事模糊控制相关的内容，所以这次心得主要介绍模糊控制的内容。

1.1模糊控制介绍

模糊控制是以模糊数学理论，及模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理等作为理论基础，以传感器技术、计算机技术和自动控制理论作为技术基础的一种新型自动控制理论和控制方法。模糊控制是控制理论发展的高级阶段的产物，属智能控制的范畴，而且也是人工智能控制的一种新类型。

模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确的数学模型，因而使得控制机理和策略抑郁接受与理解，设计简单，便于应用。基于模糊原理的模糊系统具有万能逼近的特点。

相比于常规控制办法，模糊控制有以下几点优势：

（1）模糊控制是在操作人员经验控制基础上实现对系统的控制，无需建立精确的数学模型，是解决不确定系统的有效途径之一；

（2）模糊控制具有很强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不大，可用于非线性、时变、时滞的系统，并能获得很好的控制效果；

（3）由离散计算得到的控制查询表，提高了控制系统的实时性、快速性；

（4）控制机理符合人们对过程控制作用的直观描述和思维逻辑，是人工智能的

再现，属于智能控制范畴。

1.2模糊控制理论的发展趋势人工智能学习心得

自1965年L.A.Zadeh提出模糊控制集合论以来，模糊控制无论在理论和应用方面都有很大的发展，而且正在迅速完善和发展。根据其发展过程，可以将其归纳成三个阶段。

1.2.1基本模糊控制

基本模糊控制的核心是基本模糊控制器，它是一种最简单最基本的模糊控制器，能够完成许多生产过程的控制。基本控制器的控制规则建立在总结操作者对被控过程进行的手动控制策略基础上，或归纳设计者对被控过程认识的模糊信息基础上，是按一定语言规则进行控制的。基本模糊控制适用于控制那些具有高度非线性，或参数随工作点变动较大，或交叉耦合严重，或环境因素干扰强烈的被控过程，而不适用与获得精确数学模型和数学模型不确定或多变的一类被控过程。基本模糊控制器的优点可归纳为：

（1）设计出的模糊控制器模拟操作人员的操作经验，控制规则不受任何约束，可以完全是不可解析的，便于同有实践经验的操作者一起讨论修改，可以定性地采纳好的控制思想；

（2）应用计算机实现模糊控制，便于采用自然语言对被控过程的运行施加影响；

（3）这种控制规则具有较大的通用性，通过较小的修改与组合就可适用于不同的被控过程；

（4）对系统内部参数的变化具有较强的适用性。

至今，在农业工程、环保工程、纺织工程、机电工程乃至生物工程、医学以及管理科学等领域得到了广泛应用。

1.2.2自调整，自组织，自适应模糊控制

上面论述了基本模糊控制器的许多优点，而且至今基本模糊控制器仍在广泛应用。但是在一些复杂的过程控制中，有时很难精确地确定、完整地总结出控制策略。由于被控过程的非线性、高阶次、时变性以及随机干扰等因素，基本模糊控制将模糊控制规则表现的有些粗糙或者不够完善，这都会不同程度地影响控制

效果。即使控制策略比较完善，若总是按一套固定不变的策略进行控制，其效果也不甚理想。为了弥补基本模糊控制的这些不足，模糊控制器要向自调整、自组织、自适应和自学习的方向发展。

自调整、自组织、自适应模糊控制的基本特点为：

（1）无须知道被控对象的数学模型，控制算法不固定，可以通过在线修改控制规则或改变某几个参数而产生变化；

（2）能直接利用模糊控制规则；

（3）模糊控制器的适应性不局限于某一对象，可通过自组织适应不同的对象；

（4）可以生产具有通用性、仪表化的模糊控制器。

1.2.3人工智能模糊控制

基本模糊控制器无法适应实时的大过程，自适应模糊控制器虽然能部分解决时变问题，但其适应性往往是有限的，往往允许调整的范围也不是很大。因此，寻求新的模糊控制方法，真正实现智能控制，使系统具有非常高度的智能是大势所趋，势在必行。

当代模糊控制的发展趋势主要可归纳为以下几个方面：

（1）硬件——模糊逻辑芯片和模糊计算机的研制

（2）高度智能化模糊控制理论与应用研究

模糊逻辑、专家系统、神经网络、混沌这些当代智能技术的新四步正在相互渗透、紧密结合，将是促使高度智能化模糊控制研究的关键。

1.3研究对象

模糊控制研究的对象一般具有三方面的特点：

（1）对象模型不确定，包括两层意思，一是模型未知或知之甚少；二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化；

（2）具有非线性特性；

（3）对象具有复杂的任务和要求。

1.4模糊控制系统结构

迷糊控制系统是一种经过改造后的自动控制系统，而且还是一种智能自动控制系统。它以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊辑推理为理论基础，是采用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的、闭环结构的数字控制系统。它的组成核心是具有智能功能的模糊控制器，这也是它与传统自动控制系统的根本区别之处。模糊控制系统是一个集合体，它通常由被控对象、传感器系统（或称测量装置）、控制器和执行机构等环节组成，如图1-1所示。

[4]

图1-1模糊控制系统结构框图

模糊控制器也称模糊逻辑控制器。由于采用的模糊控制规则是由模糊集合论中模糊条件语句来描述的，因此，模糊控制器也是一种语言型控制器，故也称为模糊语言控制器。一般的模糊控制器基本机构如图1-2所示。

图1-2一般模糊控制器的基本结构

其中各环节的主要功能如下：

（1）模糊化：这部分的功能是将输入的精确量转化为模糊量（其中输入量包括外界的参考输入、系统的输出或状态等），并将输入量进行处理，使其变成模糊控制器要求的输入量，接着进行尺度变换，使其变换到各次的论域范围，并进行模糊化处理，是原先精确的输入量变成模糊量，用相应的模糊集合表示。（注意：有时把模糊化部分作为模糊控制器的外部部分。）根据图1-2所示要求，若参考输入量为r，系统输出量为y，则计算e=r-y和e=de/dt

分别为控制器输入的

第六篇、对《人工智能》专业选修课教学的几点体会

人工智能学习心得

龙源期刊网.cn

对《人工智能》专业选修课教学的几点体会作者：高志峰林金星朱松豪

来源：《学周刊·A》2013年第09期

摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。

关键词：人工智能优选教材考核方式内容手段实践

人工智能（AritificialIntelligence，英文缩写为AI）是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。

一、优选教材

目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。

第七篇、《人工智能》学习报告

人工智能学习心得

《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

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。人工智能学习心得

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。人工智能学习心得

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，2005-7-1

第八篇、人工智能及其应用课程总结

人工智能学习心得

《人工智能及其应用》课程总结

20世纪40年代，计算机的发明揭开了人类发展的新篇章，使得人类追寻已久的脑力劳动机械化问题获得了解决的方法和途径。计算机能够代替人类大脑进行复杂的计算，并且能够根据计算对某些问题做出判断，从某种程度上代替了人脑的部分功能。而随着计算机计算机技术的发展，20世纪50年代人工智能(AI)这一新的学科门类的诞生，对人类的发展和进步有着重大的意义。

人工智能是指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可用某种智能化的机器来予以人工的实现。诸如机器编译、机器诊断、机器推理以及各种专家系统。随着人工智能技术的发展，引起了众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，并且发展出了若干个研究子学科，如计算机科学、哲学、生理学、社会学、生物学、信息学和计算机数学等，人工智能成为一门广泛的交叉和前沿学科。因此，《人工智能及其应用》课程的学习，对于计算机应用研究技术、机械技术以及本人的专业——农业机械工程的学习和科研工作中，具有十分重要的作用。《人工智能及其应用》课程所讲授的知识涵盖面广、内容较多，其中许多章节所设计的知识都可以单独作为一门课程学习。因此，通过本学期对《人工智能及其应用》课程的学习，我重点总结一下主要学习和掌握的几方面知识：

1．人工智能的研究与应用领域。在人工智能这门学科中，包含有多个研究领域，每个研究领域都有其特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语，它们包括：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。通过对这些研究领域的研究和应用介绍，我发现其中专家系统、机器学习、神经网络、模式识别、机器视觉和数据挖掘等方面的知识，是我所研究的专业领域和课题中，使用计算机软件进行数据处理和自动判别所需要的知识，对我课题的研究和完成将会有很大帮助。

2．知识表示与推理。本部分研究了传统人工智能的知识表示方法、搜索技术和知识推理。以符号和逻辑为基础的传统人工智能问题求解是通过知识表示和

知识推理来实现的。知识表示的方法有很多，包括图示法、公式法、结构化方法、陈述式表示、过程式表示、状态空间法和问题归约法等。表示问题是为了进一步求解问题，从问题表示到问题的解决有一个求解的过程，也就是搜索过程。因此，学习了图搜索策略和A*算法的方法和步骤。学习了消解原理这一用于一定的子句公式的重要推理规则，包括消解推理规则、含有变量的消解式、消解反演求解过程等。并且学习了规则演绎系统和产生式系统。它们是解决比较复杂的系统和问题的较为先进的推理技术和系统求解方法，能够解决搜索推理方法难以解决的一些问题。

3．计算智能。包括人工神经网络计算、模糊计算、粗糙集理论、遗传算法、进化策略、进化编程、人工生命、粒群优化、蚁群算法、自然计算和免疫计算。其中每一部分都可以作为单独的一门课程和知识进行深入的学习和研究。其中，我结合课程内容，重点学习和研究了人工神经网络。人工神经网络是模拟生物神经元的特性而产生的，是基于生物神经元特性的互联模型制造的算法及机器。包括有以下几个重要特性：并行分布处理、非线性映射、通过训练进行学习、适应与集成、硬件实现性。在本部分学习了神经网络是由基本处理单元——神经元及其互联方法构成的。其网络基本结构分为两类：递归网络和前馈网络。人工神经网络的主要学习算法有：有师学习、无师学习和强化学习三种。具体学习了自适应谐振理论网络、学习矢量量化网络、Kohonen网络、Hopfield网络，并且学习了基于神经网络的知识表示方法和推理方法。通过这部分的学习，了解了神经网络的应用方法和应用领域，由于其学习和适应、自组织、函数逼近和大规模并行处理等能力，因而在模式识别、信号处理、系统辨识和优化等方面有着广泛的应用。

4．机器学习。机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并实现现有知识的学问。在此部分，主要学习了机器学习的主要策略、系统的基本结构和各种机器学习算法，包括：机械学习、归纳学习、类比学习、解释学习、神经学习和知识发现。而其中的一些学习方法又与以前学习章节中的内容有所交叉，如神经学习和人工神经网络。介绍了各种学习方法的定义、结构、基本计算方法和流程等知识。机器学习广泛的应用于图像处理、模式识别、机器人动力学与控制、自动控制、自然语言理解、语音识别、信号处理和专家系统等领域。

通过对《人工智能及其应用》课程的学习，使我学习了人工智能的各种基本算法和思想，了解了各种方法的应用领域和适用范围。由于我的研究课题中，也需要对采集的数据进行处理和做出判断，因此必然涉及人工智能的相关知识。课程包含内容很多，涵盖的领域非常广泛，虽然学习深度有限，但是正是对人工智能知识的广泛了解，才能扩展我的研究思路，选定方向和研究算法，进行更深层次的研究。

本文来源：https://www.520zuowens.com/fanwen/923575.html

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人工智能学习心得

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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

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

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（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。

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

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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人工智能读后感（通用13篇）

人工智能读后感（通用13篇）

当认真看完一本名著后，大家心中一定有不少感悟，需要好好地就所收获的东西写一篇读后感了。那要怎么写好读后感呢？以下是小编精心整理的人工智能读后感，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。

人工智能读后感篇1

这本书我断断续续看了大约两三个星期，谁知微信读书统计我总共才花了8个多小时。我对新科技发展一向反应迟缓，对计算机科学也知之甚少，只有对Alphago和柯洁的大战以及无人驾驶车的前景等还算感兴趣，这本相当于人工智能科普的书正好适合我，难得的是还写得颇有趣。李先生像个人工智能的布道者，娓娓道来人工智能的来龙去脉，宏观地介绍人工智能在各个领域的发展现状和前景，大声宣告人工智能时代即将来临，并且敦促大家做好准备积极迎接它的到来，中间还穿插了人物的故事。

我对这本书中印象比较深的有如下几点:

1.人工智能，分为弱人工智能强人工智能，和超人工智能。弱人工智能就是能在特定领域内解决问题的人工智能，目前的大部分人工智能都属于这一类，佼佼者比如说Alphago，又比如我现在正在用的讯飞听写功能。第二类是强人工智能，这种也叫通用或完全人工智能，可胜任人类所有工作，目前还没有这种人工智能。最后一种是超人工智能，也就是比人还要聪明的AI,这个目前只存在于科幻小说里，在可见的未来不太可能会实现。那这三类人工智能，第一类，对人是没有威胁的，那第二类或者第三类，就难说了。

2.AI的出现将会带来人类的另一次大的产业革命，并且它可能比之前的蒸汽机带来的工业革命对人类社会和产业结构的影响还要巨大。据说，在人工智能时代，重复性的、机械性的工作将被机器代替。但是他们并不会使人类失业，而是使人们的工作内容形式发生大的改变。并且据说人类会被机器解放出来，有更多的时间和自由去追求自己的兴趣，发展自己的创造力等。

3.在这样的背景下，未来的教育方式和目标也会发生巨大的改变。教师要学会与机器协作，教学方式侧重于小组讨论，内容要侧重于培养学生的创造力、情感交流能力、综合分析能力、审美能力等等不能被机器所替代的东西。教单一一种知识技能――比如说语言――的教师，则很可能几年后就会被机器所替代。

除去以上几点，我还记得这本书里说到的人的故事。任何人类社会的发展都离不开个体的人，这本书里提到了很多形形色色的对AI发展有杰出贡献的人。其中我印象最深刻的是图灵，他的才华有多出色，他的命运就有多悲惨。他的结局让我不由想起一句话:悲剧就是把美好的东西毁灭给你看。

人工智能读后感篇2

作为语音识别领域的专家李开复博士出的这本《人工智能》为人工智能领域的科普书籍告诉我们诸多现实问题：我们真的知道什么是人工智能吗？个人应该做些什么，才能避免被AI取代？企业应该如何升级，才能在新的商业变局到来前抓住先机？

截至目前，已出现过3次AI热潮：第一次因为图灵测试，第二次因为语言识别，第三次因为深度学习与大数据发展与结合。

目前正处第三次热潮中，最大特点是：

AI在语音识别、机器视觉、数据挖掘等多个领域走进了业界的真实应用场景，与商业模式紧密结合，开始在产业界发挥出真正的价值。

人工智能是人类对科技无限探索和发展的智慧成果，将带领人类社会进入一个相对富足的丰产时代。

AI作为工具，对生产效率的大幅改进，对人类劳动的部分替代，对生活方式的根本变革，而必然触及社会、经济、政治、文学、艺术等人类生活的方方面面，将为我们创造巨大的价值，帮助我们降低甚至消除贫穷和饥饿、获得更多时间和自由是人类全新的一次大发现、大变革、大融合、大发展的开端。

在不久的未来，AI将取代人类50%左右的工作，AI会取代工厂的工人、建筑工人、操作员、分析师、会计师，司机、助理、仲介等，甚至部分医师、律师及老师的专业工作。

所以，人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成；

反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如，人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识等。基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力……这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。

我们不一定要做时代的弄潮儿，但是，随着时代、科技的发展，我们必须要赶上时代的步伐，不能被时代所抛弃。

AI只是一种新的工具，不会取代人类，只会丰富人类生活。未来是一个人类和机器共存，协作完成各类工作的全新时代。

我们无需担忧和恐惧这个时代的到来，我们所要做的，应当是尽早认清AI与人类的关系，了解变革的规律，尽早制定更能适应新时代需求的科研战略、经济发展布局、社会保障体系、教育制度等，以便更好地迎接这个时代的到来。

人工智能读后感篇3

身无彩凤双飞翼，心有灵犀一点通。

李商隐凄美的诗词，星光闪烁，和风习习，幽香沉醉，初见即永恒。然而诗人永远无法想到，在千年之后，这句诗会被用来形容古人无法想象的一个时代------人工智能时代。

今天的人工智能，解决的就是意义的自由流动问题。前三次工业革命，恰如“身无彩凤双飞翼”，因为没有翅膀，无法进行物理移动，也就无法进行现实空间的信息传输。但还有一个问题更加重要，即“心有灵犀一点通”，是意义的自由流动问题。机器是否能善解人意，是否会越来越像人？

毋庸置疑，这将是人类为之不懈努力的方向。有人说，人工智能终将统治人类。书中的结语很有意思，“如果机器圈养了人类”。不得不说，话语真的很重要。我们对事物的描述会影响我们的思考，我们总是会用过去的经历解读新的经历。王朝更迭，血腥杀戮深入脑海，于是人类觉得，人工智能终将敲响自己的丧钟，亦如皇亲国戚的篡权，蓄谋远久，一触即发。用现代的话语描述，就是“白眼狼”！若是深入想下去，甚是恐怖，陷入死循环，便成为哲学家了吧。但人都是被自己吓死的。

于是我们理应防着人工智能一些，一面利用，一面摧毁？经历过二战的科学家们认为，机器在某些方面已经超越了人脑。电影《模仿游戏》中，为了破解德军的密码，科学家阿兰・图灵力排众议，坚持用机器来实现人脑根本无法实现的目标。可这样的乐观主义情绪，足足被现实的残酷压抑了近乎半个世纪。

人类到底在防什么呢？怎么防呢？因为害怕自认为无法控制充满未知的未来，就去阻止未来的到来吗？太过悲观了吧。事实上，AI早就占领了我们的生活，搜索引擎，地图导航，如此种种因为互联网的到来而随之到来的东西。机器本身是多么笨拙的东西呀！让机器脱离程序产生类似人类的情感和自我认知能力更是杞人忧天。我们当下，不应“警惕人工智能毁灭人类”，而恰恰应该警惕“警惕人工智能毁灭人类”论。过分讨论富于科幻色彩的世界末日只会导致公众、决策者和科学家不愿投资支持人工智能的研究，这种固步自封阻碍未来到来的虚无保守主义要不得，想要利用人工智能违反伦理道德的思想更是值得警惕。

人工智能威慑分明。人类是好奇的，因而不断探索创新。人类亦是畏惧而易焦虑的，因而摸索着前进。这是一片荆棘丛中的桃花源，绝非悬崖。唯有恶意阻挡之流，利用棘刺，制造腥红。丧钟终究只会因人类自身而鸣。

人工智能读后感篇4

也许这个标题应该叫：人工智能无法取代“部分人类”。

人工智能是很长一段时间以来人们喜欢讨论的问题，而且这样的讨论一定还会很长时间地继续下去，因为这关系到我们对自己的认知和对世界的认识。

人工智能无法取代人类这一点，是站在主体性上来说的，但如果要问为什么，回答就不是那么轻易的事情。如果要说我们有灵魂，而机器没有，谁又见过我们的灵魂？如果要说我们有感情，而机器没有，那些通过图灵测试的机器，又怎么能知道他们没有感情？

要回答很多困扰我们的问题，需要从人工智能的基础学起，需要了解技术的发展脉络，需要思考如果人工智能越来越多地渗入我们的生活，对我们的伦理、道德、社会规范，形成怎样的挑战。

这本书在做这样的努力：梳理脉络、提出问题、探索解决之道，尽管不是那么完美。对于想真正了解人工智能的人来说，是有用的。

人工智能读后感篇5

AI复兴：深度学习大数据=人工智能

这一次人工智能复兴的最大特点是，AI在语音识别，机器视觉，数据挖掘等多个领域走进了业界真实的应用场景，与商业模式紧密结合，开始在产业界发挥真正的价值。

第三次AI热潮：有何不同？

AlphaGo与李世石的围棋人机大战刚刚尘埃落定，“人类是不是要被机器毁灭”这类的话题在普通人中流传开来。可大家千万不要忘了，这并不是人机对弈第一次激起公众的热情。1997年IBM的深蓝战胜卡斯帕罗夫的那一天，全世界科技爱好者奔走相告的场景丝毫不比今天人们对AlphaGo的追捧逊色多少。

几乎每一项新兴企业成功的技术，在真正成熟之前，都要经历先扬后抑的过程，并在波折起伏中通过积累和迭代，最终走向真正的繁荣，稳定和有序发展。

人工智能之所以有今天的成就，深度学习居功至伟。

图灵测试：假如一台宣称自己会“思考”的计算机，人们如何辨别计算机是否真的会思考呢？一个好方法是让测试者和计算机通过键盘和屏幕进行对话，测试者并不知道与之对话的到底是一台计算机还是一个人，如果测试者分不出与之的对话只是人还是机器，即，如果计算机能在测试中表现出与人等价或至少无法区分的智能，那么我们就说这台计算机通过了测试并具备人工智能。

语音识别的发展告诉我们，老一代研究者如果不能尽快更新知识储备，就只有面临被解雇的命运。

早在20世纪70年代，语音识别就曾经有过一些技术突破，有趣的是，今天异常成功的深度学习技术，当年曾在语音识别领域尝过失败的苦涩。而在近年来的第三次人工智能热潮中，语音识别领域发生了天翻地覆的变化，深度学习就像一个秘密武器，蛰伏多年，重出江湖，首先在计算机视觉领域，帮助计算机认识人脸，认识图片，视频中的物体，然后，拔剑四顾，冲入语音识别，机器翻译，数据挖掘，自动驾驶等几乎所有人工智能技术领域大展伸手。

语音识别系统在近年来突飞猛进，技术上只有一个原因--深度学习！

人工智能领域的研究者，几乎无人不谈深度学习。很多人甚至高喊出了“深度学习==人工智能”的口号。

深度学习能够大的伸手的两个前提条件―强大的计算能力和高质量的大数据，都是在2010年前后逐渐不成熟的。

国内的高科技企业，如百度，阿里，腾讯，华为，小米，搜狗，今日头条，都在近年纷纷建立人工智能研究团队，搭建类似谷歌大脑的大规模深度学习集群，而这些集群已经在诸多产品中发挥着深度学习的神奇效能。

AI的发现并不是被AlphaGo推向了风口，相反AlphaGo是人工智能的一个产物。的确，第三次人工智能正在复兴，这一次的规模会更大，范围会更广，语音识别就是一个活生生的例子，深度学习的加入，让语音识别的准确度，再上一个台阶。

人工智能读后感篇6

在一个月前就看了这部电影，当时是被震撼了，但是一直都静不下心来写一写心中的感受和体悟，直到今天，突然觉得心绪平静了，所以才想要把观后感写出来，留做纪念。

其实在几年前就听说过这部电影，但是一直不想看，原因是这个电影的名字。我也曾查过其内容简介，隐约记得有机器人小孩被人类母亲抛弃的情节，所以我固执的认为，这个故事就是从一个人类母亲领养机器人小孩开始，刚开始母亲无法从心里接受这个孩子，但经过长时间的接触，母亲已经完全认同了机器人小孩，可是又由于某种逼不得已的原因要将小孩抛弃。所以呢，没看电影之前，我已经认为电影就是要以母亲抛弃小孩为结局，来拷问人类的心灵，人类能否对机器人产生感情，人类抛弃有感情的机器人是否有道德过失。

但是，当我看完电影之后，我明白了，这部电影的编剧比我想象的高明的多，之前我设想的电影结尾，只能算是这部电影的开始，真正的故事发生在机器人小孩被抛弃之后。

故事中机器人小孩叫做大卫，同他一起被人类母亲抛弃的还有一只叫做泰迪的小熊，一个拥有低级人工智能的玩偶。大卫知道他为什么被抛弃，是因为他不是真的小孩，所以他就一心想找到蓝仙女，想让她把自己变成一个真正的小孩。大卫不知道，人类的童话是虚构的，只是人类美好的幻想，童话中将木偶人匹诺曹变成真人的蓝仙女在现实中是不存在的。所以，他心里对母亲的爱让他千辛万苦历尽磨难，他的目的只有一个，变成真小孩，回到他曾经的家，回到母亲的身边。当然，如果单单是一个简单的小蝌蚪找妈妈的故事，顶多会让我感动，却不能让我震撼。正是大卫在寻找蓝仙女的过程中经历的种种事情，将故事要表达的思想“残忍”的呈现出来。说“残忍”，是因为那里真的有很多残忍的镜头，或直接的或委婉的放在观众眼前。残忍镜头一：大卫和另一个逃亡的机器人乔被抓到一个露天体育场，或者可以说是一个修罗场，那里正上演着一幕幕疯狂的杀戮游戏，那是疯狂的人类在杀戮机器人。

看到许多奇形怪状残缺不全的机器人被用各种方式杀死，虽然没有一丝的血腥，但却让我发呕。我想到了人类之间的杀戮，就像这里人类把机器人当作异己残忍杀害一样，我们人类的历史上，过去现在未来，又发生过多少次比这要残忍百倍的排除异己的疯狂杀戮呢？杀戮场上打着强烈的白光，这种形式的灯光往往象征着躁动、不安，这里更深了一层，像是毁灭一切的力量，像是世界末日的迷幻疯狂。看到这里我又想到，人类残杀机器人的原因究竟是什么？是担心人工智能胜过人类吗？表面上看起来似乎如此。但我又发现，同样是人工智能，泰迪小熊却不是人类的毁灭对象，虽然它自己从不承认自己是一个玩偶，或者说，人类对于非人类外形的人工智能视而不见。所以，他们对于机器人的仇视，大抵是因为“人”，而非“智能”。

就像很多的政治方面斗争一样，同一领域内，可能超越自己的人都是敌人，都要毁灭。而对于其他领域的，对自己完全没有威胁的，即使再优秀，也可以置之不理。残忍镜头二：大卫和乔逃出杀戮场，在一片光影斑驳的树林中前行，泰迪小熊说他看到了月亮，但两人一熊却实在看不出那是真月亮还是假月亮，而假月亮正是捕杀机器人的飞行器的外观。本来大卫要朝着那个方向走的，虽然天空挂着的明月清澈明亮，但他却不敢走下去，返身朝另一个方向走去。月亮往往是美好梦想的象征，想想《e。t。》结尾时那明亮的月光，是多么的美丽寂静，但到了这里，那美丽的圆月反而成了恐惧的象征。这是大卫对于前路的迷茫和对通向梦想的道路的恐惧。

残忍镜头三：在曼哈顿水下，沉入海底的游乐园中，大卫对着木偶蓝仙女许愿。他一次一次絮絮叨叨，念着不可能实现的梦想，却又虔诚的相信，那是怎样的悲哀？镜头语言残忍的将一个假的希望放到大卫面前，又把这份悲哀和无奈放到观众眼前。而残忍的还不止这个，当你看到我们现实世界中辉煌的曼哈顿在电影中满目疮痍浸泡在海水之中的样子时，心里会做何感想。那虽是人类历史辉煌的见证，却也是人类文明的湮灭的表象，而造成这一切的恰恰是人类自己。这算是导演对于人类肆意破坏地球环境导致的后果的一种极端表现吧。

人工智能读后感篇7

时光易逝，白云苍狗，我们的世界无时无刻不在变化之中。科技是第一生产力，从第一次科技革命到第二次科技革命，再到现在的信息革命，科学技术曾给人类带来的无穷的变化。当谷歌人工智能“阿尔法围棋”人机围棋大战”中以4：1击败韩国著名棋手李世石九段后，人类不仅在感叹机器智能领域取得又一个里程碑式的胜利，也感叹一个新的时代―智能时代的到来。机器依靠大数据和智能算法“赢了”人类的大脑。"我认为任何一种对人类心灵的冲击都比不过一个发明家亲眼见证人造大脑变为现实。"-尼古拉特斯拉曾这么说。每一次科技革命，都会带来翻天覆地的变化，人工智能作为21世纪科技发展的最新成就和智能革命，深刻揭示了科技发展为人类社会带来的巨大影响，大数据与智能时代已经到来。

人工智能即AI，是计算机科学的一个分支，可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟，与人类智能相似，人工智能的产品上到宇航太空，下到深海潜艇，大若巨人，小若米粒，已经在不断延伸到各行各业中，有些早已深入日常家庭生活中。本书是著名媒体人杨澜的第一部跨界作品，杨澜以媒体人的身份，深入人工智能的科技领域，带领团队走访美国、英国、日本、中国等国家和城市，用媒体人的人文视角记录了那些改变世界的人和事，探寻人工智能的发展历史和未来道路。

英国狄更斯曾说过“这是最好的时代，也是最坏的时代”。在全球智能时代下，AI改变着社会和经济，一方面改善人类生活，带来各行各业的便利，极大地提高社会资源的利用率，是社会精细化发展;另一方面机器抢到了人的饭碗，失业随之而来，创造了无隐私的社会，也带来伦理上的冲突等负面作用。杨澜在书中记录了走访著名学府和国际性知名大企业，领略人工智能在视觉识别、语音识别、机器人制造、自动驾驶等领域的最新科研成果，也理性地指出人工智能在社会、经济、伦理等方面的观察与思考。

本书由腾讯一流团队与工信部高端智库倾力创作。内容全面，条分缕析，循序渐进的将人工智能前世今生，以及未来的发展预测呈现给读者。不仅展现了当下人工智能产业全貌和最新进展，也对人工智能给个人、企业、社会带来的机遇与挑战进行了深入分析。在阅读时候，一边感叹科技和智能革命带来的翻天地覆，也在思考智能革命的何去何从。

任何事物都有两面性，科技也不例外。科技技术是一把双刃剑，我们是人类，我们希冀于自己的人脑创造更强大更智慧的机器来帮助我们解决难题，而不是用机器来固化我们的大脑。如今的人工智能应用广泛，机器翻译、图像识别、辅助诊断等等，方便快捷了我们的生活，也应该警惕技术带来的挑战，人工智能就像一面镜子，照见人类智能的神奇与伟大。我们提出，拓展发展新空间，实施网络强国战略，实施“互联网+”行动计划，发展分享经济，实施国家大数据战略，提升制造业数字化、网络化、智能化水平，培育一批网络化、智能化、精细化的现代产业新模式。大到国家上层建筑，小到企业和我们个人，希望在人工智能革命的时代下能够大有作为。

人工智能读后感篇8

人工智能将是未来最有前景的科技趋势之一，人工智能将与我们息息相关。

随着互联网红利的消退，电商、网游等领域的增长速度将放缓，而随着计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别技术的深入发展，人工智能在技术上已经越来越深入。

现今互联网的信息爆炸，也积累了大量的数据、用户行为信息，为人工智能营销打下了坚实的基础。随着人们对生活品质的要求越来越高，各行业的市场竞争越来越激烈，我们都迫不急待地寻找一条更快捷、更有效、更智能的道路，以实现更高的目标。

而人工智能以其智能、个性、高效的特点，逐渐的被应用起来。数据越来越丰富，如何从繁杂的数据中整理出有用的信息，以指导我们在广告营销、用户分析的行动，这是值得我们重视的问题。面临用户越来越个性化的需求，如何高效地满足并取得用户的满意，是摆在我们面前的课题。

人工智能恰好能解决以上的一切。人工智能的很多技术已经被应用到企业营销，为企业营销提供出色的解决方案。如果能在人工智能领先别人，就能在激烈的竞争中站得更稳。

人工智能读后感篇9

最近读了李开复、王咏刚两位合著的《人工智能》这本书，写篇读后感。

对于人工智能我是有学习的欲望的，而且是强烈的愿望，因为后续所有的软件技术、产品一定都会和人工智能扯上关系，否则就会被社会淘汰，这是必然趋势，谁也抵挡不了。

先来介绍两位作者吧。

李开复：博士，1988年获卡内基-梅隆大学计算机科学博士学位，他的博士论文主题是关于世界上第一个“非特定人连续语音识别系统”，并于1988年由《商业周刊》杂志授予该系统“科学创新奖”。职业生涯开源于苹果，并官至苹果交互式多媒体部门副总裁。1998年创办微软中国研究院，同年他开发的“奥赛罗”人机对弈系统击败人类世界团体比赛冠军选手。而后，他转任微软全球副总裁、谷歌全球副总裁兼大中华区总裁，2009年创立创新工场。

王咏刚：毕业于北京大学，毕业后长期从事金融行业软件研发，任方正奥德公司技术总监。2006-2016年在谷歌公司任Staff

Engineer、资深技术经理等职，参与或负责研发的项目包括桌面搜索、谷歌拼音输入法、产品搜索、知识图谱、谷歌首页涂鸦(Doodles)等，在输入法、知识图谱、分布式系统、HTML5动画/游戏引擎等技术领域拥有深厚的积累。

这本书分为六个章节：

第一章是“人工智能来了”，这个章节主要介绍的是人工智能目前的应用场景和产品，并简单介绍了什么是人工智能，属于科普形式章节;

第二章是“AI复兴：深度学习+大数据=人工智能”，这个章节详细解释了历史上三次人工智能热潮的过程，李开复博士自己也感叹了一把生不逢时，不然他可能在学术上的成就更大。这一章节应该算是整本书里技术含量最高的一个章节，通俗易懂地解释了深度学习技术，如果你是想了解一些原理性知识，看这一章节就对了;

第三章是“AI真的会挑战人类?”，这章主要介绍了AlphaGo带给我们的启示，以及来自霍金等科学家的警告，并且介绍了人工智能还不能做什么。

第四章是“人类将如何变革?”，这章主要介绍了从工业革命到文艺复兴，也介绍了诸如自动驾驶、金融、生活、医疗、艺术创作等各个产业与人工智能的结合方式，主要还是从产品的角度讨论问题;

第五章是“机遇来临：AI先行的创新与创业”，这章主要介绍了未来10年的中国人工智能领域的布局;

第六章是“迎接未来：AI时代的教育和个人发展”，这个章节主要介绍了应该如何学习、该学什么、教育应该关注什么，以及有了人工智能之后人生还有什么意义等，这些内容。

总的来说这本书属于人工智能科普类书籍，不是针对专业人士的，对于搞软件的人，或是产品经理来说，这倒是一本入门书。

人工智能读后感篇10

最近因为很想了解人工智能，在知乎、饭团上看到许多人十分推崇这本书作为入门的读物，于是决定找来进行学习。《科学的极致：漫谈人工智能》是由集智俱乐部出版的，书中对于人工智能的历史脉络、内涵、当前的困难和可能的突破方向等，都有较为通俗易懂、深入浅出的解读，可以说十分适合我这种非技术背景的读者。

通过阅读本书，我了解到了人工智能的发展历史、计算理论、计算机基本原理、怪圈与哥德尔定理、通用人工智能理论、神经网络（包括人脑）与深度学习、自然语言理解等知识理论。

当历史的车轮回到1900年，数学家大会在巴黎召开，年轻的捷克数学家哥德尔发现了“哥德尔不完备定理”，阿兰・图灵则设想出了有名的图灵测试，推动了后续的AI研究。直到1956年，人工智能这个概念在美国达特茅斯会议上被提出，这一年，也被公认为人工智能的元年。起初，人工智能专家们野心勃勃，试图创造出不逊于人类之类水平的智能机器，但随后人工智能的每一个新浪潮都经历了从盲目乐观到彻底沮丧的轮回。通用问题求解器、感知机技术、基于规则的专家系统、遗传算法、神经网络、概率图模型、支持向量机、莫不如此。人工智能近60年所走过的曲折道路，诸如奇点临近、超级智能机器人、人与机器的共生演化等激动人心的内容并没有出现。但尽管这条道路蜿蜒曲折，荆棘密布，但它却在不断发展壮大。

在20世纪的90年代，人工智能形成了三足鼎立的三个学派。分别是以传统逻辑功能为主导的符号学派，通过模拟大脑的结构（神经网络）为主的连接学派以及从简单生物体与环境互动的模式中寻找答案的行为学派。

深度学习可以说是目前最热门的一个AI词汇，它属于连接学派。简单来说，机器学习是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。从20世纪80年代末，机器学习的发展经历了两次浪潮，浅层学习和深度学习。根据不同的学习方式，机器学习可以分为全监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、迁移学习等等。而根据是否应用了神经网络，机器学习又可以分为神经网络机器学习和其他机器学习。更进一步，对于应用了多层神经网络的机器学习，被称之为深度学习。即深度学习是机器学习当中的一个子集。当前，深度学习最典型的三个应用方向是：语音识别、图像识别和自然语言处理。

自然语言处理是人工智能领域目前最核心的瓶颈。语音识别、图像识别等感知层技术，已经有了不小的进展，而自然语言处理，是将人的语言形式转化为机器可以理解的、结构化的、完整的语义表示。尽管深度学习已经取得了相关的进展，但是机器仍然难以理解人类语言产生的过程，在阅读或者加工文字时，经过了怎样的步骤，深度学习通过学习模型的“深层结构”从而对数据中存在的复杂关系进行建模。

书读完了，最触动我的是艾伦图灵这个传奇科学家，他提出了伟大的图灵测试。

假如有两间密闭的屋子，分别关了一个人和一台计算机。屋子外面，有一个人作为测试者，只能通过一根导线与屋子里面的人或计算机进行聊天。如果测试者在有效的时间内，无法判断出这两间屋子里面，哪一个关的是人，哪一个是计算机，那么就称这个计算机通过了图灵测试，具备了智能。

这个测试标准推动了后续很多AI研究，比如iPhone上的Siri。图灵的研究大大推动了人工智能的进展，而图灵本人却在1954年死于一个被氰化物注射过的苹果，年仅42岁。据说，苹果公司为了纪念这位计算机科学之父，特意用那个被图灵咬掉一口的苹果作为公司的logo。

能够制造出向人类一样思考的机器是科学家们最伟大的梦想，用智慧的大脑解读智慧必将成为科学发展的终极。重要的是，人们对于人工智能的梦想永远没有破灭过，也许人工智能之梦将无法在我的有生之年实现，或许始终无法逾越哥德尔定理那个硕大无朋的“如来手掌”，但是，我相信人工智能之梦将永远驱动着人类不断前行，挑战极限。

人工智能读后感篇11

“不可思议的想象，不同凡响的夸张，不可复制的喜剧。”你知道这是对哪本书的高度评价吗？没错，它就是《装在口袋里的爸爸》系列丛书！我对这套书爱不释手，尤其是《人工智能超人》更是百看不厌。

你一定想象不到，这本书里的角色有多神奇！书中不仅有拇指大小天天待在杨歌口袋里却酷爱搞发明的杨歌爸爸，有来自一百年后的拥有狂人科学家思维的人工智能程序Tiger，还有来自一百年后的人工智能程序安琪……

你一定想象不到，这本书的内容有多么不可思议！这本书主要讲了杨歌意外地遇到了一个叫Tiger的人工智能程序。Tiger无所不能，它可以借助电脑、手机等电子产品教杨歌改造智能头盔，使杨歌成为了一个聪明绝顶的人。杨歌不仅学习成绩突飞猛进，而且还成为了人工智能方面的专家。此外杨歌还变成了“神算子”，帮妈妈算了好多账。Tiger还指导杨歌制造了机械臂、传感手套等可穿戴设备。穿上这些装备后的杨歌，变得力大无穷……Tiger让杨歌的能力得到了巨大提升，生活也变得丰富多彩：拿奖拿到手软，成为了“别人家的孩子”，是全国的焦点。因此，Tiger也深受杨歌的信任。

我好羡慕杨歌呀！如果我也有这样一位人工智能朋友该多好！它可以让我的学习变得轻松，还可以让我上天入地、无所不能！

但后来，事情发生了变化。狡猾的Tiger制造了一个“甲虫智脑”芯片，怂恿杨歌把芯片安装到后脖颈上。Tiger则通过芯片控制了杨歌的大脑，并妄图借助杨歌的身体统治全世界！如果杨歌反抗，Tiger还会通过黑客手段制造意外，企图让杨歌丧命！从此，杨歌变得脾气暴躁、冷酷无情，而且破坏力巨大。

看到这里，我不禁冷汗直冒，暗暗为杨歌着急，更庆幸自己没有这样一位人工智能“朋友”。

还好，这时安琪――一个来自一百年后的正义的人工智能程序出现了！它和杨歌爸爸联手制造出了人工智能战甲。经过激烈的搏斗，他们最终打败了Tiger，拯救了杨歌，也拯救了世界！

读到这儿，我禁不住抹了一把额头上的汗，提到嗓子眼儿的心也终于“咚”地落回到了原处。

但可惜的是，最后安琪牺牲了……

我的眼眶瞬间湿润了……

人工智能，能干好事也能干坏事，科技真的是一把双刃剑！一面可以造福人类，使人类变得更强大，让我们的生活更加丰富多彩；另一面也可以给我们的生活带来许多坏处，甚至毁灭世界！原子能的发明和应用不正好印证了这一点吗？

读完这本书，我深刻明白了这样一个道理：凡事都有两面性！我们在研究新科技、运用新科技的时候，不能仅仅看到它造福人类的一面，更要对它的破坏性有所估计和严格控制！

我们人类不仅要有“科学脑”，还应该拥有一颗“人文心”！

人工智能读后感篇12

碰巧在浦东图书馆听了刘韩老师的人工智能讲座，让人惊喜的是现场来了很多孩子们，越来越多的人开始关注人工智能。作者刘韩老师的介绍有助于更加透彻的理解书中的内容，《人工智能简史》成了我学习人工智能的第一本入门书。

下面谈论书中我感兴趣的一些话题，分享一下看书时我的体会，希望朋友们看书时能有更多的收获和感悟。

1、科技之旅

从1956年开始到现在，人工智能的.历史只有六十多年，但是引领了科技发展的潮流。这本书内容丰富，从多角度介绍了人工智能，包括达特茅斯会议、人机下棋大战、火热的深度学习技术、编程语言和工具、人工智能在不同领域的应用等等。贯穿于全书的就是对科学家们的介绍，重点讲述了他们的人生经历和对人工智能的发展做出的贡献。

让我们跟随科学家，参观闻名的学校和先进的名企，走进科学家的工作与生活，来一次真正的科技之旅。下图是我看书的一些收获，书中还有更多精彩的内容等待着你去发现。

2、历史事件

书中包含了众多的历史事件，有些历史事件之间有着紧密的联系，从中可以看出科学研究是如何一步步发展的。比如众所周知冯？诺依曼对计算机的发明做出了重大贡献，在书中追根溯源，会有很多新的发现。1938年香农的一篇硕士论文奠定了数字电路的理论基础，把布尔代数、二进制、电路系统联系在了一起；1937年图灵发表的论文中创造性的提出了图灵机，后来图灵机成为了电子计算机的理论基础；1854年乔治？布尔的经典著作中阐述了布尔代数；1679年莱布尼茨发明了二进制；1674年莱布尼茨改进了帕斯卡的加法器，制造了新的计算器，这对计算机先驱巴贝奇有很大的启发。最终在战火纷飞的二战中，冯？诺依曼对加入了研制计算机的莫尔小组，对计算机进行了重大改进，1945年完成了101页的《关于EDVAC的报告草案》；基于冯？诺依曼体系结构，全世界制造出了各式各样的计算机。电子计算机是20世纪最伟大的发明之一，它的发明过程让我们感受到了科技的神奇魅力。

3、良师益友

书中科学家人数众多，包括早期的数学家、早期的计算机科学家和人工智能科学家等等。对科学家的介绍是这本书的一大特色，寻找感兴趣的科学家，他们就是我们成长路上的良师益友，指引着我们一路前行。

我第一个想了解的科学家是冯？诺依曼，他是一位科学全才，在多个领域做出了贡献。良好的教育和科研环境，让冯？诺依曼天赋的才能得以充分的发挥。他丰富的人生经历吸引着我们，从有关他的大量资料中会发现很多有价值的信息。我整理了部分资料，如图所示，让我们一起来认识一下这位天才科学家。

4、寻找天才少年

书中有很多天才少年，冯？诺依曼就是其中的一位。他不仅天赋高，还受到了良好的家庭教育，上学时得到了老师的精心培养。冯？诺依曼的父亲培养孩子的好方法家庭餐厅研讨会，20世纪布达佩斯的精英中学教育，让冯？诺依曼从天才少年成长为了天才科学家。目前人工智能人才短缺，寻找人才并加以重点培养，值得人们期待。

刘韩老师在各地举办人工智能的讲座，和观众交流探讨有关人工智能的问题，引发了人们对科学的热情，同时还在寻找有志于在人工智能领域施展才华的天才少年。刘韩老师愿意做天使连接者，让人们有机会认识顶尖的科学家，为人才的成长创造良好的环境。对人工智能感兴趣的朋友们，期待你们早点和刘韩老师相遇，抓住人工智能发展带来的机遇。

5、名画插图

以名画作为书的封面，说明刘韩老师喜爱艺术。封面是达？芬奇的名画《岩间圣母》中的天使，前言中还提到了面对达？芬奇绘画中的天使进行冥想，可见这幅画对刘韩老师来说有着重要的意义。值得一提的是，达？芬奇还是一位科学家，有着广泛的兴趣爱好。

有关书中的一些名画插图，达？芬奇的《岩间圣母》两幅画孰真孰假，拉斐尔的《雅典学院》画中的人物都是谁，米开朗基罗的《创造亚当》绘画过程有多么艰辛，来寻找一下这些问题的答案吧。闲暇时欣赏名画，寻找名画背后的故事，会带来许多乐趣。

6、机器人

对于机器人，我们感觉并不陌生，最早熟悉的是科幻小说、科幻电影、动画片中的机器人。人工智能的发展让机器人走出了实验室，工业机器人在一些行业得到了广泛应用，日常生活中机器人也开始闪亮登场。

书中第6章介绍了电影与现实中的很多机器人，里面有你喜欢的机器人吗？书中第2章为我们讲述了人机下棋大战背后精彩的故事，第3章介绍了人工智能领域最火热的深度学习技术。让我们一起来探索人工智能的奥秘。

7、人工智能未来的发展

刘韩老师在前言中预测，未来50年里，人工智能、航天技术和基因技术等科技的发展将会实现质的飞跃。人工智能会像电力一样，成为无所不在的基础设施。为了降低人工智能带来的风险，附录1中给出了将“良知”注入机器人“内心”的初步思考。

六十年来，人工智能的研究三起两落。今天数据量够大，计算机够快，理论够清晰，人工智能的研究取得了突破性进展。未来人工智能将会无所不在，工作中只有勤奋是远远不够的。越来越聪明能干的机器人会让我们想办法提升创新能力，挖掘自身的潜能。让我们满怀憧憬，见证科技的发展，迎接人工智能新时代的到来。

人工智能读后感篇13

如何创造意识、思维，也许是人类认识自然的最后难题，是意识对自己的回归。作为著名发明家、作家、未来主义者，库兹韦尔关于思维的研究和观点独特而惊人。他认为不久的未来，计算机可以实现人类大脑新皮质功能并超越人类，人类将与机器结合成为全新的物种。

假想某个浸泡在营养液中的大脑，用细细的导线与躯干相连。大脑对躯体动作的意识，以及大脑发出的指令，通过导线双向传递――此刻，你会认为这还是一个生物学意义上的“人”吗？

库兹韦尔只是把“奇点”当作一个绝佳的“隐喻”。这个隐喻就是，当智能机器的能力跨越这一临界点之后，人类的知识单元、连接数目、思考能力，将旋即步入令人晕眩的加速喷发状态――一切传统的和习以为常的认识、理念、常识，将统统不复存在，所有的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态。

在库兹韦尔看来，人工智能的关键，并非通过物理手段制造出媲美、超越人脑的“非生物性智能机器”。这条路行不通。他给出的方法简单有效：将人脑与电脑“嫁接”起来。

在本书中，库兹韦尔用4章的篇幅（第3章：大脑新皮质模型；第4章：人类的大脑新皮质；第5章：旧脑；第6章：卓越的能力），精心构筑了支撑他伟大预言的第一块基石。这块基石的目的，就是试图将大脑新皮质作为“新脑”的重要组成部分，与旧脑区别开来。

智能可以超越自然的局限，并依照自身的意志改变世界，这恐怕是世间最了不起的奇迹了。人类智能可以帮助我们克服生物遗传的局限，并在这一进程中改变自我。唯有人类能够做到这一点。

人类智能之所以能够产生与发展，源于这是一个可以对信息进行编码的世界。物理学的标准模型会有数十个常量需要被精准限定，否则无法产生原子，也就不会有所谓的恒星、行星、大脑，更不会有关于大脑的书籍。让人不可思议的是，物理学定律及常数能够精确到如此程度，以至于允许信息自身得以演化发展。

我们的第一个发明是口语，它使我们能够用不同的话语来表达想法。随后发明的书面语言，使我们能够用不同形式来表达我们的想法。书面语言库极大地扩展了我们无外力援助的大脑的能力，使我们能够维持并扩充我们的认知基础，这是一种递归结构化的思想。

我们还开发了其他工具，通过利用这些工具，我们现在能用精确的信息术语来理解我们所属的生物群落。我们正以极快的速度利用逆向工程法分析生物群落的构成信息，包括大脑结构的信息。我们现在拥有以人类基因组形式存在的生命目标代码，这项成就本身也是指数级发展的一个突出实例。

现在有一项涉及成千上万个科学家和工程师的宏伟工程正在进行中，他们正致力于理解智能程序的最好范例――人类大脑。这项工程的目标是精确理解人类大脑的工作机制，然后通过这些已知的方法来更好地了解我们自身，并在必要的时候修复大脑，而与本书最密切相关的，就是创造出更加智能的机器。以前专属于人类智能的许多任务以及活动，现在能完全由电脑控制，更加精确，范围也扩大了。

理解、建模和模拟人类大脑的关键是对大脑新皮质实施逆向工程，而大脑新皮质是我们进行循环分层思维的地方。

大脑也是这样。它有一个类似的巨大的冗余组织，尤其是在新皮质结构中。化繁为简，揭开人脑最基本的力量，包括其基本智力系统如何进行辨识、记忆、预测。这些行为在新皮质里不断重复，产生了各种不同的想法。

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当今世界，人工智能、虚拟现实等技术快速发展，各种各样的机器人正一步步走进我们的世界。是欣然接受，还是退避三舍？我认为，不论态度如何，机器人永远无法取代人类。

诚然，机器人的出现给我们带来了许多便利之处。在家做清洁，有扫地机器人；给小朋友讲故事，有对话机器人；餐厅点菜，有服务员机器人。“世界潮流浩浩汤汤，顺之则昌，逆之则亡。”如果利用机器人，我们能得到更高品质的社会环境、更高效率的生活状态，何乐而不为呢？

但与此同时，随着机器人不断“拟人化”，不少人开始深思：我们的生活将要被机器人主宰了吗？阿尔法狗击败李世石余温未散，又有高度仿真的机器人索菲亚横空出世，我们担心未来的某一天，电影中机器人统治世界的局面成为现实。于是有人用消极的态度负隅顽抗。我认为，我们应在这之间保持理智：不使物役我，而使我役物。

小时候我们常常为这个问题困扰——电脑强大还是人脑强大？答案是绝对的——人脑。不论是怎样的机器人，都是人的创造。正如法国科学家苏埃尔所说，“机器人高度拟人化，将重新定义人的价值”。我们要做的，就是明白人的价值。帕斯卡尔在《人是一棵会思想的芦苇》中这样定义人的价值——人的伟大，我们对于人的灵魂具有一种伟大的观念，以致我们不能忍受人的蔑视，或不受别的灵魂尊敬。所以，在柯洁对战阿尔法狗时，我们看到他的皱眉，或扯头发，或有汗珠沁出眉间，虽然柯洁没有赢得比赛，但这就是人的价值，正是这种价值让我们不被机器人役使。

不久之前，诺贝尔文学奖获得者莫言在被问到“如何看待机器人写的诗歌作品”时，他答道：“从技术上讲没有问题，但就是没有感情，没有个性，这样产生的东西，不是真正的文学。”针对机器人，他又说：“一个活人写的诗，哪怕平仄全错了，至少还有一种要表达的感觉。机器人是不会犯错的，作者写的不如机器快，但这是人写的东西，是有‘人气’的。”所以即使机器人可能思考，可能更好地完成任务，但他们始终缺乏了一种叫“人气”的东西，正是这种“人气”，才保证我们在机器人愈发人化的同时，不被机器人同化。诚如苹果公司CEO库克所说：“我并不担心机器人像人一样思考，我只担心人像机器人一样思考。”我们应保有这样的人气，机器是死的，可人是活的。“机智者会跳出思维定式去思考，想象所有可能的办法去达到目标。”哈维·麦凯如是说。这大概就是人之所以为人的意义吧。若完全沉浸于科技带给我们的方便中，我们就可能被它奴役。

尼采说：“人之所以为人，便在于人是一个桥梁，人应当被超越。”机器人使我们更加成为人，更有超越自我的勇气，从而不使物役我，而使我役物

《人工智能利与弊》高中作文800字5篇

在现在这样一个科技发展突飞猛进的社会，我们身边的电子产品逐渐变得人工智能化，它们正变得像人类大脑一样灵活、聪明。这里给大家分享一些《人工智能利与弊》的作文，希望对大家有所帮助。

人工智能利与弊1

据报道，对于机器人的崛起，专家们曾发出警告，“机器取代人类劳动力可能致使人口冗余”，他们担心“这种超能技术的发展已经超越了人类的驾驭能力，”如今，一些人表示担忧，如果人工智能继续进化，我们会失去赖以为生的工作、丧失存在感，甚至会被“终结者”们赶尽杀绝。但事实上，这些恐惧与两个世纪以前人们对机械化和蒸汽机发展的讨论如出一辙，那时，人们针对机器威胁展开一场名为“机器问题”的讨论。而现在，一场关于人工智能利弊的辩论正在悄然兴起。

诞生初期，人工智能技术(AI)也经历过大起大落，但在过去几年的发展黄金期，AI技术突飞猛进，这都得益于“深度学习”技术开启的新篇章。深度学习旨在模拟人脑结构建立大规模(或者“深度”)神经网络，在充沛的数据支持下，神经网络可以通过训练来处理各种各样的事情。

其实所谓深度学习技术已经默默为我们服务多年了，谷歌搜索、Facebook的自动图片标记功能、苹果的siri语音助手、亚马逊推送的购物清单，甚至特斯拉的自动驾驶汽车都是深度学习的产物。但是这种快速的发展也引发了人们对于安全和失业问题的担忧。霍金、马斯克等科技大佬都公开发声，担心人工智能会失去控制，上演科幻小说中人机大战的情节，其他人则害怕认知工作的自动化会将会导致大面积的失业。两个世纪以后的今天，曾经的“机器问题”卷土重来，我们需要找出可行的解决方案。

“机器问题”和解决方案

启示人们最为担忧的是人工智能技术会破开牢笼，变得邪-恶而不可控。早在工业革命浪潮席卷全球时，人机矛盾已经出现，现在的矛盾不过是披上了人工智能的新外衣，人类的焦虑依旧，《科学怪人》及此后类似的文学作品都是这种担忧的映射。然而，尽管人工智能技术已成为一门显学，但是它们只能完成特定的任务。想在智商上战胜人类，AI还差得远呢。此外，AI是否真能超越人类还未可知。名为安德鲁的AI研究人员表示，对人工智能的恐惧无异于在火星殖民还未实现时就担心人口膨胀的问题。在“机器问题”上，人们更加关注人工智能对人类就业和生活方式的影响。

失业恐惧由来已久。“科技性失业”的恐慌在20世纪60年代(公司开始安装计算机和使用机器人)和80年代(个人电脑开始上市)都曾弥漫开来，似乎大规模的自动化办公马上就要到来，让人类下岗。

但事实上，每一次恐慌之后，科技进步为社会创造的就业岗位远多于它杀死的过时职位，我们需要更多人从事全新的工作。举例来说，ATM机替代了一些银行柜员，为银行设立分行节约了成本，让雇员进入了机器不能做的销售和客服领域。同样地，电子商务的出现增加了零售商的生存空间。而在办公中引进电脑则不是为了取代员工的位置，员工习得新技能后，会成为电脑的辅助。尽管此前曾有报道称，未来10年或20年间，美国47%的岗位将面临自动化，但是我们的研究显示，这一数值恐怕连10%都不到。

尽管短期内一些工作消失的弊端会被全新职位出现的长期影响完全抵消且带来更大的好处，但是19世纪工业革命的经验表明，转变的过程极其痛苦。从停滞不前的生活水平上反映出经济的增长需要几百年，而从显著的收入变化上来看只需几十年。人口从乡村大量涌入城市工厂，在当时的欧洲引发动荡。各国政府花费了整整一百年的时间构建新的教育和福利体系适应这种转变。

这一次的转变似乎更为迅速，当前科技传播的速度可比200多年前快多了。得益于技术的辅助，高技术工作者的薪资会更高，因此收入不平等的现象正在不断加深。这给用人公司和政府带来了两大挑战：如何帮助工作者学习掌握新技能;如何让后代做好准备，在满世界都是人工智能的社会求得工作机会。

聪明的回应

技术的发展使得岗位的需求产生变化，工作者必须适应这种转变。这意味着要调整教育和训练模式，使其足够灵活，从而快速、高效地教授全新的技能。终生学习和在职培训的重要性更加凸显，在线学习和电子游戏式的仿真模拟会更加普遍。而人工智能可以帮助制定个性化计算机学习计划，依照工作者技能差距提供新技术培训机会。

此外，社会交往技能也会变得更加重要。由于工作岗位的更迭变快，技术革新的脚步也逐渐加快，人类的工作年限越来越长，社交技能成了社会的基石。它能在人工智能主导的社会保持人类的优势，帮助人类完成基于情感和人际往来的工作，这是机器无法拥有的优越性。

对人工智能和自动化的担忧也催生了人们对“安”的渴望，有了它普通人就能免受劳动力市场动-乱影响。一些人认为应该革新福利系统，让每个人都享有保障生存的“基本收入”。但是在没有充足证据表明技术革命会导致劳动力需求锐减的形势下，这种做法并不可龋反之，各国应该学习丹麦的“灵活安全系统”制度，让企业裁员更加容易，但是在被裁员的职工接受再培训和再求职期间提供保障。这种制度下，福利、养老金、医保等应该跟随个体本身，而不是与职员身份挂钩。

尽管技术快速进步，工业时代的教育和福利系统并没有完全实现现代化，相关制度也不够灵活。革新势在必行，决策者必须行动起来，否则当前福利系统会面临更大的压力。19世纪40年代，约翰?穆勒(JohnStuartMill，英国经济学家)写道，“没有什么比立法者对这类人的照顾更为正当了”，他们的生活被技术的发展所累。在蒸汽时代，这是真理，在人工智能的时代，同样也是。

人工智能利与弊2

围棋博弈的人机大战，以机器的获胜而落下帷幕，而人工智能的利弊，再度引发了争议，但我想的更多的是，科技背后的那份渐行渐远的人文情怀。

围棋对弈，被列为琴棋书画四大雅事之一。而今，当人类与一个冰冷的机器，只争技术的优劣，只论智商的高下时，那份弈棋时的淡泊宁静的心境，那份“闲敲棋子落灯花”的情怀，又该置于何地?

科技的发达，让通讯变得便捷，于是，当下的我们很少再能写出“多情自古伤离别”的优美诗句，很少能体会“家书抵万金”的情谊万钧。

科技的进步，让农耕变得机械化，于是，当下的我们很少能吟诵出“带月荷锄归”的悠闲辞章，很少能感受“汗滴禾下土”的辛劳苦楚。

科技的演变，让社交变得多元，于是，当下的我们很少再能唱出“对影成三人”的独处情怀，很少能理解“执子之手，与子偕老”的至情专一。

正如木心先生所说：“从前的日色变得慢，车、马、邮件都慢，一生只够爱一个人。”科技带给我们便利、快捷的同时，也将我们原本质朴、美好的那份生活味道、人文的情怀稀释很多!

因此，让科技拥有人文的情怀，回归如璞玉般的美好生活，才是正途。

我国古代，那些璨如星辰的科技巨擘，无一不是既有科技头脑又有人文情怀。

东汉“科圣”张衡，“通五经，贯六艺，拟作《二京赋》，精思傅会，”文采斐然。但同时，他又“善机巧，尤致思于天文阴阳历算”，发明浑天和地动两仪器，且著有多部科学著作。

张衡的科技发明，就是插上了人文情怀的翅膀，才飞的更高更远!

众所周知，伟大的物理学家爱因斯坦，不仅拥有超人的科学头脑，还同时有极高的音乐修养，他擅长钢琴和小提琴演奏。他曾坦言，是音乐这位欢乐女神为他驱散了忧郁和喧嚣，驱走了混乱和邪-恶。是音乐让科学更美丽与和-谐。

无独有偶，我国科学家钱学森也曾说过：“在我对一件工作遇到困难而百思不得其解的时候，往往是蒋英的歌声使我豁然开朗，得到启示......我钱学森要强调的一点，就是文艺与科技的相互作用。”

可以窥见，古往今来，科学和人文，从来都是人类发展中相辅相成，不可或缺的两大重要力量。如果人类是飞翔的鸟儿，那么科技和人文就是一对，彼此依托的翅膀，缺了谁，都会产生不可预料的后果!

唯有科技的理性，人类会变得坚硬、冷漠、可憎;唯有人文的欢乐，人类会变得软弱、迷乱、醉生梦死。

让科技拥有人文情怀，人类才会走得更远、更久、更好!

放下手机，拿起书籍，在翰墨馨香、书册函影中，与智慧交流;

关掉空调，走出户外，在春花秋月、夏雨冬雪中，与自然对话;

停驻汽车，迈出脚步，在山川河流、花草树木中，与大地亲近。

人工智能利与弊3

现在的社会发展越来越快，科学家发明了一种新型计算机――人工智能。它能和人类“一样”思考。随着科技的迅速发展，计算机在普通生活中对于人们来说已经见怪不怪了。原本一些都需要人来完成的事，现在全部都可以用计算机来代替了，人们只要简单的操控它，便能轻松又准确的完成工作。而现在出现在人们眼前的是更高端的“人工智能”，它可以完全代替人来工作，它的思维和人一样，甚至比人的思维能力还要强。有些人类完成不了的事，它却可以完成。

人工智能虽说很厉害，但机器人就是机器人，它永远都代替不了我们人类。人工智能是人类费尽心思创造出来的，它有的是全是线路的脑袋，聪明才智也是人类做出来的，它比人类聪明但它没有人类身上的许多东西。人类可以自己思考，有自己不同的思维方式，有感情，有价值观……但人工智能不会有，它有的只是在某个方面能够迅速又准确的操作。

虽说人工智能现在比不上人类，但科学家们还在研究地更深入。这既是科技发展的好方法也是令人担忧的一件事。让人工智能变得越来越人性化，能更好的利用它来为世界做出贡献，是人类的生活水平得到提高，这是对人类社会发展的一大好处。如果在将来的某一天，科学家们研究发明了一个能够完全自主思考的人工智能机器人，然后肯定会有大批量的人工智能机器人被创造出来使用于各个方面，当人工智能有了能独立思考的能力后，它便会不再听命于人类，那个时候人类已经变得极度依赖人工智能，自己却什么都不会，变得跟机器人一样冷漠无情。那这个世界就变成了机器人的世界了，人类就销声匿迹了。

让科技发展是好的，但也不能不顾后果地大力研发，不然这个世界就太可怕了。

苹果公司总裁库克认为，我不担心人工智能计算机会像人类一样思考，我更担心地是人类会像计算机一样的思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。

我认为人工智能可以带给人类更舒适的生活，更优越的环境，但也可以给人类带来灾祸。对于人工智能的研发和使用我们要适可而止，谨慎使用。

人工智能利与弊4

生活中“扫一扫”难以逾越的鸿沟已屈指可数。在这样一个人工智能成指数型爆炸发展的今天，很难说是我们创造了人工智能，还是后者塑造了我们。

我曾羡慕人工智能的超强计算力，幻想有一天不再为数学而发愁，也在劳累不堪或是关键时刻掉链子时仰慕人工智能的永不劳累。

物质上，人工智能所带来的便捷前所未有，但精神上，它的存在让现代人似乎还不如生活朴素的古人。

“夕阳无限好，只是近黄昏。”。千年前的李商隐面对被晚霞染成绚丽色彩的天时，油然而生如此感慨。同样的场景防止今日恐怕结果会大不相同。一位衣着华丽，妆容整洁的女子登上古原，望着西边渐进地平线的夕阳，用心拍下照片后便坐在路边发起朋友圈炫耀着这一切，窃喜的数着有了多少赞，任由落日余晖打在身上。

人工智能改变了我们对于美的认知。从前，如“造化钟神秀，阴阳割昏晓，“”山川想缪，郁乎苍苍“这样的美景在现在我们的眼中已”沦落“为朋友圈攀比的工具，似乎还没有精致的下午茶来的惹人喜爱。

碎片化生活可以算是人工智能泛滥时代的必然产物。我想，碎片化所带来的弊端是其改变了我们对于情谊的认知。兴许近朱者赤，近墨者黑，人工智能的冷漠无情渐渐渗入我们的血液。

苏秦张仪的友谊是我所向往的。苏秦佩六国相印，组织中原六国合纵抗秦，而张仪身为秦相，身居庙堂之高。按理说二者选了相互敌对的路后，纵然师出同门，也应割席断交，可他们在当下政务后仍能相约山间饮酒作乐，畅谈往日同门之情。然，如今的情谊呢?所谓的相好闺蜜，似乎维持这份关系的是每日的互赞，是象征关系亲密的巨轮大火。假设有一天，网络停止了，我们又和现在的人工智能机器一样冷漠孤立无情。

人工智能的存在带来的还有信息的爆炸。比起古人来自战场的千里家书所带来的慰藉，现在这些·亲友间的问候交流如同浩渺银河中的一颗小星星可有可无。消息欣慰的获取易如反掌，发表看法的权利在被无限放大，而我们有基本没有改变。在繁杂的信息中迷失了自我。看到原本并非大事或是以前没多少人重视的负面事件在网上被夸大修饰，看到再平常不过的小事背后似乎充斥着种.种阴谋，看到这个时间并没有自己幻想的那么美好后，很难说我们能辨其真伪去筛选。过多负面的消息蒙蔽了我们的双眼让我们变得麻木。这一点上，人工智能改变了我们，而我们似乎变得连人工智能都不如。人工智能至少能够取其所需，就像阿尔法狗能在千万算法中寻找到最有算法击败围棋高手，而曾嘲笑古代居庙堂之高者竟如此易受谗言蒙蔽的我们却和昏君一样思考。

人工智能所带来的还有我们对于何为任义，何为是非的改变。

苹果总裁库克认为：我不担心人工智能会让计算机像人一样思考，我更担心人类向计算机一样思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。

《终结者》的故事让我们似乎畏惧人工智能，霍金也曾发文表达对人工智能对人类影响至深的担忧，但就算那一天会到来，在此之前还有很长一段路要走，而我们却已早早的如计算机一般可般无情麻木的做着要做的事，这样与在希特勒控制下穿同样制服没有独立思想只知道法西斯万岁的人们有什么根本的区别。如果我们变成如此，让我们的意识不再具有主观能动性，那在人工智能控制人类时，我们也将无力反抗，那是变真的会是人类终结之日。

人工智能利与弊5

近年来，人工智能成为了时代热词，二零一六年的人机围棋大战更是将其推到了风口浪尖，伴随而来的争议也从未停止。越来越多的人工智能产品，时时听闻的负面新闻，让大众常常“悲喜交加”，我们到底该不该欢迎AI时代的到来?而我认为，与其恐惧，不如主动拥抱，与AI一起共筑新时代，让AI真正变成时代大“爱”。

AI其实本质上与互联网、智能手机等科技相差无几，其终极目标都是为了让我们的生活更快捷方便，为何要拒绝AI的到来?正如腾讯所推出的新闻写作机器人，十多分钟便能完成上千字文章的撰写和编辑，大大提高工作效率，让新闻工作者从低效、重复的工作中解脱出来，去完成更高质量的工作，大众也能在最短的时间里获得最新的资讯，这难道不是我们每个人最愿看到的高效生活吗?在几十年前，我们没人能想像到如今的互联网科技能彻底改变我们的生活，同样地，我们也无法否认未来在AI时代我们的生活会再次被改变。拒绝AI更是对更美好未来的拒绝，唯有与AI同行，让复杂的世界更简单，我们才能迎来更好的时代。

其次，AI的诞生不是为了消灭、打败人类，而是要让人类不断突破自我，寻找新的可能。围棋天才少年柯洁迎战AlphaGo，结果却未能获胜，这更是引起许多人恐慌，柯洁也因“没有为人类争口气”而泪洒现场。而在之后的几个月里，柯洁潜心钻研计算机算法，在战败后的数个大赛中几乎全胜，此时的他一脸从容地说道：“与人工智能的对抗，无论谁赢都是人类的胜利。”“人工智能能帮助我们人类棋手取得更大进步。”诚哉斯言，正是有了AI的加持，我们人类才有更多的可能和进步的空间，新时代是我们与AI的时代。

在新时代中，AI更是为我们的生活注入了更多爱的元素。有智能机器人与孩子共度快乐时光，有AI帮助寻找走失儿童，还有手术台上人工智能给患者带去生的希望……在新时代里，人工智能已不再是冰冷的机器，它能给我们带来无穷的美好回忆，更是我们人类的得力助手。新时代，让我们与AI一起创造爱。

对于人工智能种.种令人担忧的事故，我认为那不应也不是我们拒绝AI的理由。正如AI专家李飞飞所言：“人工智能仅有60年历史，与物理学对比，人工智能可能还处于‘伽利略时代’。”人工智能的发展还只是起步阶段，技术的不完善也无可厚非，而为了尽可能避免这些事故的发生，科研人员更应担起这义不容辞的责任，真正让这项科技惠民惠国。

AI时代的到来，我们不必恐慌，而应主动拥抱AI，与AI共筑新时代，奏响新的时代华章。