《人工智能》读后感（精选20篇）
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当品读完一部作品后，大家对人生或者事物一定产生了许多感想，为此需要认真地写一写读后感了。那么读后感到底应该怎么写呢？下面是小编收集整理的《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，20xx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。20xx-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2“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3夕阳是一首悲歌，旋律涌进了黛青色的云际。独倚轩窗，窗外细雨纷纷，我又不禁忆起了那个夜晚，那间屋内……
独自一人坐在窗前，看了看手中的题目，百思不得其解。我捂住脑袋，闭目深思起来。乘三？还是除以三？亦或是乘四？“唉，到底怎么做这道题！。”苦恼起来，便离开座位，在房内徘徊。偶然间，我发现柜子上有一个手机。“不如就用手机查一查吧。”脑中很快萌生出这样的想法。但我转念一想还是作罢。不过看见作业上的题目，我又陷入了困惑。题目做不出来，妈妈回来指不定又该说教我了，与其被动让妈妈来训，还不如自己查一查写上答案呢。查，还是不查呢？查吧，万一妈妈发现了呢？不过也不一定会这么赶巧被她发现吧？抱着侥幸心理，我慢慢走向柜子，掂起脚，左顾右盼，仿佛做贼一般，拿下手机，回到座位。将摄相头对准题目，只一听，“咔嚓”一声，就得出了答案。正当我心中窃喜之余，妈妈却早已来到我身后，一掌狠狠地拍在桌上，瞪着铜铃般眼睛注视着我。我连忙低下了头。空气仿佛都凝固了，只有窗外的风呼呼掠过，嘲笑着我。房间里的寂静没过多久，就被妈妈那河东狮吼给打破了。
一句又一句的话，如刀子般冲破了耳朵的最后一道防线，直入我的内心。一阵怒火也涌上心来，“题目不会，我又能怎么办？不查手机就只能空着啊！”语罢，便怒气冲冲进了卧室，甩上门，跳上床便抽泣起来。
半个小时，一小时……怒火也随之渐渐熄灭。
下了床，望见书架上那本《装在口袋里的爸爸人工智能超人》，一幕幕情节映入眼帘：主人公杨歌在一次偶然的机会下认识了未来人工智能程序“Tiger”，受到了它的很多很多好处。但由于过度依赖，差点成为了它的傀儡。最终主人公在另一个人工智能程序的帮助下消灭了“Tiger”。转念一想，我不禁忘却了刚才的怒气。现在的科技的确发达，但我们也不能过度依赖于科技，否则福宝也会成为灾星，给我们带来灾难，所以自己的努力才是最重要的啊。
“你还有资格笑我，呵呵，也不想想自己！”脑海中传来的声音牵动了我的思绪。再回想起刚才的事，题目不会做，就该动脑筋，翻翻书上的例题，多方面思考，才能把这个题目真正弄懂，过度依赖于手机做题只会让我们的头脑越来越偷懒，越来越笨拙。
想到这，我的两腮渐红，鼻头一酸，冲出房门，站在妈妈面前，说道：“对不起，妈妈，我不应该向你发火，依赖手机做题是我的不对。”妈妈缓缓起身，嘴角微微上扬，露出了欣慰的笑容：“不要紧，明白了就好。”温暖的大手轻抚着我的脸庞，一股暖流涌上心头……
不知不觉间，皎洁的月光洒满大地，照亮了潺潺流水的小溪，照亮了远处群山，更照亮了我童年成长的路。
邀一轮明月，携一缕清风，带来万千思绪。是啊，祸福本相倚，只待细心辨。
《人工智能》读后感篇4AI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，今天非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20xx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5因为我本人硕士毕业论文用到的就是bp神经网络，所以我也是对人工智能的底层逻辑大体上了解一些皮毛。我个人觉得人工智能就是机器或者系统可以像人一样进行学习经验、思考判断，通过输入层，中间层，输出层来最终做出决策。而其中中间层是一个设定好规则的黑箱，里面具体运算方式其实很复杂，就像人类大脑，思考了哪些、信号怎么传递的，其实一般人也是不知道的，但就是能做出决策来。
这本书介绍了人工智能的历史，基本原理，需要关注的地方，对人类社会的挑战，以及各国做出的策略。
但是我认为本书最大的作用是让我对于人工智能开拓了视野，原来只是去考虑机器怎么思考，是有形的机器还是无形的系统。实际上人工智能的安全问题(战争机器人的出现、阿西莫夫机器人三定律)，伦理问题(是否要给机器人以人的地位)，道德问题(由于设计人员或多或少的原因导致机器识别黑人为黑猩猩这种道德问题)，法律问题(无人骑车撞人事件是处罚研发人还是拥有者还是机器本身)，对人类工作的挑战，可能会导致大多数人失业等问题。
我觉得对于人工智能的时代，目前来看还是炒概念，不可否认随着阿尔法狗的出现代表着新时代的人工智能算法层级的一大进步，但是人工智能如果想进入到目前各行各业还是要走很长时间的。但是很多专业领域可以操作使用，尤其在仅仅靠系统判断的领域，比如预测，投资等。因为真正需要作业的工作，不仅仅要系统智能还要硬件上可以配套。但是人工智能的时代可期，十年后应该可以渗透到人的身边。还有上面谈的法律伦理道德等问题。这些问题的抛出者一般是政府方面，我认为如果对于新兴事物政府要是全想到了社会的前面就不会有什么创新了。等发展起来再说，就是我的想法，当然政府需要制定个像机器人三定律的类似宪法底线的东西就行了。就像说无法判断无人车撞人是谁的错，有人驾驶的车能判断出来谁的责任，但是该撞还是撞了，汽车出现了100多年了，规则还是在修改和变动的。还有机器取代人工作的问题，很多人找不到工作的事情，这是肯定的，就像以前一艘不到1万吨的船上要有几十上百人，现在20万吨的船都不需要超过20人。那些船员干啥去了？时代会进步的，有些岗位自然会被取代，但是人作为可以适应不同环境的智慧生物，肯定可以适应新时代的。
总之科技的进步是无人可以阻挡的，为了不被时代的车轮压死就只能推着时代走。
《人工智能》读后感篇6关于机器能否拥有意识这个论题，其实是关于意识的本质的讨论，但目前对于意识，人类还没有一个明确的定义。二元论认为，意识是非物质的思维所具有的属性，而思维跟物质的大脑是相互独立的，机器不可能具有意识，除非它可以得到一个非物质的思维，而这是不可能的，所以，机器永远不可能有意识。
还有一些看法认为思维产生于大脑，大脑是一台数字计算机，而思维是一个计算机程序，这个理论又分为“强人工智慧”与“弱人工智慧”。根据“强人工智慧”，一台计算机只要有了正确的程序就可以拥有像人类一样的智慧与思维；而“弱人工智慧”理论，则认为计算机可以模拟人的思维，它们可以模拟一系列的思维过程，如思考、决策等。但是，不管它们做得多么出色，它们都不能创造真正的思维或者真正的意识，而只能做到“看起来像”有意识一样。意识尚未被定义，我们也没有鉴别意识的手段，所以更谈不上人工意识能否存在了。与其让这些巨大的难题挡住我们的去路，还不如加紧工作，看看我们究竟能做到什么程度，就像绝大多数机器人学家正在做的那样。我们几乎可以肯定，更好、更聪明的机器将不断出现，而关于它们是否拥有意识的讨论也会继续下去，对于人工意识的探索最终甚至有可能帮助我们理解意识本身的性质。抛开这些问题，回到电影本身，斯皮尔伯格的这部电影更多的是将科幻与伦理结合在一起，他对人工智能的未来作了一个深刻且悲观的预言。
“人工智慧”旨在用计算机来模拟思维，从而复制思维，产生智慧行为，那么我们是否可以说计算机或者机器人也会产生同人类一样的情感呢，如果机器拥有人类同等的智慧，人类会不会与机器发生情感、人类与机器人如何相处，这就涉及一些伦理道德等社会性的问题。影片中，人类对劣等机器人的猎杀充满了不人道。影片在此表现出一种荒诞的意味：人不像人，机器人才像人，拥有人性情感的他们不会对人类的暴虐熟视无睹，这场激战在斯皮尔伯格的电影中被两千年的沉睡一笔带过，但结局我们看到了，人类作为一个灭绝的物种被缅怀。当机器具有了人类的意识和思维，它们会爱，就会恨，会服从，就会反抗。如果机器人的智慧太高以至于超过了人类的智慧，那么我们就有理由相信它们就很有可能取代人类成为地球的主宰者，人类感受到生存受到威胁后，影片中的行为就不足为奇。有关于这个忧虑，我从相关书籍中了解到这样一点：“人工智慧不是人的智慧，更不会超过人的智慧”。
“机器思维”同人类思维的本质区别：
1、人工智慧纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程。
2、人工智慧没有社会性。
3、人工智慧没有人类的意识所特有的能动的创造能力。
4、两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后。如果是这样，那么我的担心就纯属多余了。目前人类对人的智慧的研究尚且有局限，机器人的智慧程度自然不敢企及，但随着科技的不断发展，会有怎样的奇迹发生我们也无从得知，人工智慧是否能超越人的智慧，现在还是一个遥远的、不可知的问题。所以，同样不确定的还有影片对未来的预言。
最后一点，正如影片开头告诉我们的那样，人类将会面临越来越严峻的生存环境，臭氧层空洞、温室效应、海平面的上升……谁也不能保证不会有世界末日的那一天，当人类已经无法适应环境，依照达尔文“物竞天择”的理论，被淘汰从而导致灭绝的将会是我们人类自己，而机器人将会因为极强的适应能力从而被环境选择。假设我们能将记忆和思维植入机器人中，那么机器人是不是就具有了“人类生命的延续者”这一神圣的使命呢？
《人工智能》读后感篇7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8翻开这本书读到的第一句话，就对这本书产生了好感……
“即使我们可以使机器屈服于人类，比如，可以在关键时刻关掉电源，然而作为一个物种，我们也应当感到极大的敬畏。阿兰・图灵”
这句话放在几年前，恐怕有太多人是不认同的，但是今日，人工智能已经走进每个人的生活，它似乎不止可以帮助人类，甚至要替代人类，这让大家不禁开始恐慌，当机器有了人的思想，世界将会怎样?
翻开这本厚重的书，我们可以从技术、产业、战略、法律、伦理、治理、未来，7个篇章中了解人工智能，可以说这事一本在人工智能上及其全面的书，它带着我从了解人工智能，解释人们对人工智能的误区，介绍人工智能的过去现在未来，到人工智能的产业，众所周知的自动驾驶、智能机器人、智能家居，还有在这些背后的一些问题，比如法律问题，当AI犯法，应该由谁负责，如何负责?等等等等……
作为一个外行，在人工智能刚刚进入大家的视野时，我们注意到的恐怕只有AI机器人、自动驾驶、智能家居……这些看似对生活产生便利的方面，但是读了这本书，我再次体会了，对于机器，要产生敬畏，同时，国家也一应该制定相关的法律法规。在互联网如此发达的今日，必须要把那些妄想利用AI犯罪逃脱法网犯罪分子扼杀在摇篮里。
希望在不远的将来，我们可以因为人工智能时代的到来而庆幸。
《人工智能》读后感篇9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10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11AI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，今天非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12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”。
就像很多的政治大斗争一样，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13自从谷歌研发的阿尔法狗(AlphaGo)对战世界围棋冠军李世石并最终以4：1取胜，引发了全世界范围的大讨论，为什么一场围棋比赛能引发如此广泛的关注?
“人工智能”这个buzzword，常常会因为营销或者新闻报道的需求而被赋予不同的含义，其外延有时等同于“机器学习”，有时不等同，所以最外圈的这个等号并不完全准确。不过在2016年被大家普遍讨论的这些“AI”，可以认为基本上就是机器学习。内部的四个小圈则是学术上有确定外延的四个概念，代表了当前最重要的四个问题领域，是需要明确的重点概念。
有监督学习让机器观测到一些输入，并告诉机器在这些输入下应该产生什么样的输出。机器通过这些数据学习出一个模型，之后给它新输入的时候，它能够根据模型预测应该产生什么样的输出。比如机器看到一个图片，可以判断图片中的物体属于哪一个分类。
无监督学习让机器观测到一些输入，而没有标准输出，让机器自行去总结这些输入数据有什么统计特征，并生成有意义的产出。例如自动把大批文章聚成相似的几类，又例如给计算机看一些小狗小猫的照片，让计算机自动生成一些新的(与看过的相似但又不同的)小狗小猫的照片。
增强学习让机器观测到一些输入，并让机器根据输入做特定动作(action)。这些动作导致机器获得收益或者惩罚(reward)。机器通过增强学习优化它的动作策略(strategy)，使得它的长期收益最大化。下棋就是这一类典型的问题，strategy就是行棋策略，reward就是赢棋。
深度学习事实上不是一类问题，而只是一种方法，一种通过多层神经网络来构建上述三种问题所需要的模型的方法。
人工智能已经来了，它就在我们身边，几乎无处不在。
人工智能技术正在彻底改变人类的认知，重建人机相互协作的关系。史无前例的自动驾驶正在重构我们头脑中的出行地图和人类生活图景，今天的人工智能技术也正在翻译、写作、绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试。
不管怎么说，努力应变吧，这本书讲得还算全面，算是一本入门图书。
《人工智能》读后感篇14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15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16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17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己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18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19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己。唯有人类能够做到这一点。
《人工智能》读后感篇20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[3]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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在机器人的发展过程中，赋予机器人以情感是最富有争议的，也是最后未能做到的事。下面是第一范文网的小编为你们整理的文章，希望你们能够喜欢
人工智能电影观后感
在科技高度发展的未来某一天，人类在机器人的制造方面已经炉火纯青，尤其是在人工智能领域里已经颇有成就。制造的机器人不仅能处理各种日常工作和生活，还既有了人类的智慧和一部分情感。
影片从梦尼卡一家开始讲述。梦尼卡一家本来是一个很幸福的家庭，但是由于儿子马克在一次意外事故中差点丢掉性命，处于昏迷状态。梦尼卡的老公为了缓解她老婆梦尼卡的抑郁情绪，给梦尼卡定做了一个和马克一模一样的机器人小孩子，名叫大卫。大卫很听话也很顽皮，起初很令梦尼卡头疼不已。但是随着时间的推移，一家人慢慢地建立了真挚的感情。大卫变的很听话很乖巧，梦尼卡也很疼爱它。大卫有一天突然问梦尼卡：妈眯，你到底可以活多少年?梦尼卡说大概再过五十年吧。大卫好奇地问：五十年不是很短吗?那五十年后我不就一个人了吗?多寂寞呀!大卫看过一些童话故事，据说如果剪下一个人的头发，就能和那个人永远在一起。所以有一次趁妈妈睡着的时候偷偷摸摸剪下她的头发。这一度让梦尼卡惊讶不已，一个机器人小孩子怎么会想这么多。若干年后，梦尼卡的真儿子马克竟然被治疗好了，梦尼卡惊喜不已。
但随之而来的麻烦也是始料未及的。两个小孩为了争得妈妈的宠爱经常打打闹闹、争风吃醋，有一次甚至差一点害马克溺水身亡。梦尼卡一家经过反复考虑后，决定将大卫放归森林让他自生自灭。梦尼卡谎称带大卫去外面兜风，大卫不知是计，开心极了。梦尼卡将车开到野外，塞给大卫一些钱，才把真相告诉它。梦尼卡泪流满面地对大卫说：妈妈很疼爱你，可是你毕竟不是真人，所以只能放弃你了，妈妈对不起你!大卫先是一脸的茫然，而后才大声哭喊：不、不，妈妈不要丢掉我，我不再惹您生气了好吗?我不再和马克争吵了好吗?求求您不要丢下我一个人!梦尼卡泪流满面强行驾车离开，看着后视镜里大卫孤独的身影越来越远，梦尼卡终于按捺不住嚎啕大哭!这样的场面任谁看了都要心酸的，毕竟也只是一个孩子啊!
后来大卫为了找到传说中的蓝仙女让自己变成真人，冒着生命危险历经重重险阻终于在曼哈顿的海底找到了蓝仙女的雕像。大卫坐在潜艇里对着蓝仙女的雕像一遍遍地恳求着：求求您把我变成真人，这样我就能和妈妈团聚了!然而不管大卫千呼万唤，蓝仙女始终不发一言，面带微笑。它哪里知道，这只是一个传说中的故事罢了!画面在大卫痴痴的期待的眼神中定格，时间切换到了两千年以后!
两千年以后，人类已经消失，取而代之的是一群拥有极高智商的机器人。他们在冰封的海底发现了大卫，将它解救了出来。他们用大卫给的妈妈的头发复制了妈妈，但是告诉大卫梦尼卡只有一天的生命。大卫在这一天里终于和梦尼卡团聚，妈妈给它过了一个愉快的生日，最后安然睡去。愿望满足的大卫握着妈妈的手安静地躺在床上，闭上了眼睛!它的表情是快乐的，因为它又重新回到了妈妈的身边，它不再孤独了!
纵观整部影片，洋溢着浓浓的亲情，感人至深!当机器也有了人的思维能力和感情，我们人类到底应该如何去面对，这是将来的某一天我们可能要真正面对的问题!影片拍摄手法细腻生动，视觉冲击力极强，是一部近年来少见的优秀的科幻大片!
人工智能电影观后感
《人工智能》这部电影看完之后，我感触很深。
故事讲述了一个名叫大卫的机器人来到期梦妮卡的家，起初梦尼卡很讨厌他，认为自己的儿子马丁是不能用其他人替代的，但渐渐的，梦妮卡发现自己已经爱上了大卫，她已经把他当作第二个儿子了，她还把“超级玩具”泰迪送给了大卫。
可笑的是大卫对现实生活了解很少，再加上病好了的马丁蓄意刁难他，他闯了很多祸：吃人类的食品，剪梦妮卡的头发、伤害了马丁……终于，在家人的反对下，决定要把大卫送到科研所去，想把他拆掉，但梦妮卡不忍心，只好把大卫丢在公路旁，让大卫自己活下去，可怜的大卫认为他不是人类的小孩，所以妈妈不爱他。
大卫在丛林里呆呆的走着，心里一直想着蓝仙女，他想让蓝仙女像把小木偶变成人一样，也把他变成人，这样妈妈就会爱他了，他走着走着，碰到了许多机智人，他们都被“月亮”抓起来了，送到机智人屠宰场，他目睹了机智人被残忍的拆开，不过由于他的独特，他幸运的活了下来，他和另一个机智人一起去找蓝仙女，经历了无数困难，他终于找到了，在海底找到了!
他一遍遍的乞求着蓝仙女，可他并不知道那只是个雕塑，就这样他被冰冻了起来，一直过了两千年。两千年以后，外星人把他救了出来，他们查看了大卫的记忆，很同情他，于是便帮助他，让梦妮卡复活，可惜失败了，梦妮卡只能活一天，于是大卫和梦妮卡高兴地玩了一整天。
看完这部电影，我明白了，机智人也需要好好对待，他们也有感情，不要随意践踏他们。还有，我们要更执着地追求梦想，就象大卫，他成就了一个奇迹!
《人工智能》观后感
电影一开始，由一位女记者的发问引出一个问题：如果机器人被设计的拥有爱、我们人类需不需要去爱他们?梦妮卡的儿子马丁因患病被冷冻久久不能治愈，于是丈夫试图以一个具备了感情的人工智能的孩子外形的机器人——戴维、来疗治妻子的伤痛。清晨的阳光里，七道程序启动的指令，一声“妈咪”来得毫无防备，戴维蜷入梦妮卡的怀中，她的爱从此由他来承担......而当马丁奇迹般的康复后，梦妮卡却抛弃了戴维。她忘记了、是自己用母爱的誓言启动了机器人的程序。戴维明知自己已经被抛弃，但他仍天真的以为自己如果变成一个真的孩子、母亲就会爱他。他坚信着那个童话中的蓝仙女、一定能将他变成真的小孩子，于是他踏上了寻找蓝仙女的路......寻找仙女的路途危险重重，有机器人捕杀集团、专门猎杀机器人作为娱乐。看着机器人被电锯切得支离破碎，观众兴奋地大叫。那种描写人性的黑暗和残暴，让我大为惊骇!
戴维一直以为自己是独一无二的，可当他在哈比教授那看到无数的戴维机器人时，他绝望了。在世界的尽头，雄狮流泪的曼哈顿、他跳入深海。可此时思念的还是梦妮卡，他喊了声妈咪，便义无反顾的跳下去。于是看到了沉没在海底的蓝仙女雕像，以为找到了梦，可是梦也只是梦，注定幻灭的结局......他对着蓝仙女、一遍一遍的祈祷着，日复一日、年复一年......而蓝仙女的塑像、也在一直冲他微笑着。一直到20xx年后，那些高等生物、将被冰尘封的戴维和泰迪解救出来，并复制了戴维的回忆，让他所深爱的妈咪回到这里一天。他唤醒母亲，为母亲煮一杯咖啡，他为母亲盖上被子，同母亲一同睡去。他终于获得了母亲的爱，可两千年的等待竟只换来这短短的一天的幸福，我不知这应算一个甜蜜的还是悲伤的结局，但是，那一天爱确实超越了肉体或是机器这样的载体，戴维那一天终于露出了甜蜜的笑容......笑吧，因为那期待的忧伤面容已经凝结两千年。
《人工智能》观后感
《人工智能》这部电影，给人更多的情感冲突与困境。最要的情感冲突，发生在母亲蒙妮卡与机器人戴维之间。戴维是在太可怜，他是个机器人，是个有情感有记忆的机器人，是个会追求爱的机器人。假如他的生活很顺利，那么他会开心的生活一段。当然他也会陷入另一种痛苦——他的妈妈会衰老会死亡。假如她不在了，他将一个人怎样孤单的生活呢?一个人生活，只能靠着回忆生活，并且是无止境无变化的活着似乎也没有意义。这里已经展示了一个困境，拥有情感的机器人将如何处理亲人的离世呢?但是作品无意处理这个问题，而是引向另一个更复杂的尴尬处境。这也是戴维更痛苦的更现实的问题。他不是他妈妈唯一的儿子，他甚至不是真的人，自从亲生儿子马丁踏进房门的一刻开始，戴维的悲剧也就开始了。两个小男孩为了母爱也会争夺，何况是有些坏心思的真人与单纯的机器人;何况是十月怀胎的亲骨肉与买来的实验机器人之间;何况是一手抚养几年的儿子与儿子的替代品，这其中巨大的差距，都注定了戴维的悲剧。不管他多乖巧体贴，他也得不到母亲的爱抚，听不到母亲的睡前故事。他只能做在桌前呆呆看他们吃饭，模仿着动作，想象着味道。有次他在马丁的刺激下，大口吞食菠菜，得到的也是开膛破肚的修理。他只能在门外听母亲给马丁读故事，静静的听，听bluefair的故事。bluefair的故事对马丁来说是消遣，对小木偶来说是福音，而对戴维来说，是希望却也是绝望，他能像木偶因为善心就变成真的人吗?他以为他找到了他不被妈妈喜欢的原因，成为真人也就成为一生的追求。
经过两次误会后，他终于是消磨掉他的信任，完全丧失了他的地位，尽管他妈妈有些不舍，但还是为了他的“真”宝贝儿子，要把机器人儿子丢弃了。本来机器人只是要当替代品的，既然真品已经有了，替代品的意义就为零，更何况保留替代品是要冒着真品再度消失的危险了。于是戴维被丢弃。尽管他哭得很伤心，哀求得很凄惨，尽管他妈妈还是有些同情有些矛盾，他妈妈还是决绝地离开，一去不回头。听说这个镜头触动不少人心弦，赚得不少眼泪，我却在另一个镜头前潸然泪下。
科幻哀伤的童话故事，穿越时空的寻爱之旅;营造幻觉的伤感世界。机器智能的坚持执着，赤裸深刻的人性剖析;震撼感人的心灵洗涤。这就是整个影片中最精炼的东西......戴维、那个天真又纯净的孩子，来自他心底的那份对母亲的爱，深深的感动了我、我流泪了......
《人工智能》观后感
通常机器人被视作为一个极其复杂的装置，人们认为他们不会具备感情。但是，现在有很多父母失去了自己的孩子，时代的需要就使这种可能性大大增加了。终于，CybertronicsManufacturing制作公司着手解决了这个问题，制造出了第一个具有感情的机器人，他的名字叫大卫。
作为第一个被输入情感程序的机器男孩。大卫是这个公司的员工和他的妻子的一个试验品，他们夫妻俩收养了大卫。而他们自己的孩子却最终因病被冷冻起来，以期待有朝一日，有一种能治疗这种病的方法会出现。尽管大卫逐渐成了他们的孩子，拥有了所有的爱，成为了家庭的一员。但是，由于他们亲生儿子马丁被救活，与大卫争夺母爱，虽然他的妻子也挺喜欢大卫，但是，始终还是亲生的更亲，最终把大卫丢在机器人屠宰场中。后来被人类发现，但人类与机器最终都无法接受他，大卫只有唯一的一个伙伴机器泰迪。他遇见了乔，乔带领他和机器泰迪熊开始了一系列寻找蓝仙女的冒险。他想找到人类童话故事《小木偶--皮诺曹》中的蓝仙女让自己变成真正的人类，从而重新获得妈妈的爱。他的坚持不懈最终感动外星人了，他们帮他实现了愿望，但因为时间已经过了两千年了，他妈妈早已不在人世，所以，他只有一天享受母爱的时间。
人工智能论文范文(5篇)
人工智能论文全文(5篇)时间：2023-04-1322:16:52
第1篇：人工智能论文范文
第一，植物的规格要确定好，要结合植物所适应的地质条件来对各种规格的植物进行协调搭配。一般来说，中型及其以上规格的乔木作为园林的架构之一，会对整个园林所呈现出来的景观效果起着重要作用，应当先进行安放，然后才是小型规格的植物的安放，保证在园林景观的细节处做好处理；第二，要合理组合植物的品种类型，落叶植物和针叶常绿植物之间在园林中所占的比例应当保持一定的平衡关系，对于植物如花卉、叶丛的颜色要协调好，一般以夏东两季的植物色彩为主色调，其他色调为辅，以保证视觉上能起到互相补充的效果。
2园林设计中人工智能应用现状
2.1系统操作方面
由于园林设计既涉及艺术方法也涉及到技术手段，因此，对操作人员的综合能力要求就比较高，也就是说，操作人员应当对建筑理论、园林绿植知识和计算机基础三方面综合掌握，而事实上，很多参与园林设计的人员并没有很强的工程操作能力，要求太高，难以实现。
2.2园林可重复使用性方面
目前来说，园林的重复使用性还是太低，因为每个地方的气候条件和地理环境都不相同，所以，针对一个地方所制作的园林设计并不能简单地复制到另一个地方，如苏州园林的设计不能直接用在辽宁的园林设计，原因在于北方相对南方来说，园林供水相对困难，山石种类不同，绿植花卉种类也不如南方园林的丰富，而且南北审美观不同，北方园林设计多采用浑厚石材，绿植多为松、柏、杨、柳、榆、槐，加上三季更迭的花灌木，呈现刚健雄浑的特点，而南方则因为花木种类丰富，布局特别，注重山石与水的搭配，独具精致淡雅的特点，由此可见，园林的可重复使用性不高。
2.3计算机辅助设计方面
计算机辅助设计即常说的CAD。目前来说，CAD并不能完全对口符合园林设计的需求，因为CAD只能呈现出单一的图形画面，既不利于设计者进行设计，也不利于客户对设计者的设计的理解，导致客户与设计者之间难免信息不对称，造成一定的信息偏差，影响之后园林设计出来的成果。
3加强人工智能在园林设计中应用的办法
3.1园林子系统的设计
作为整个园林系统的组成部分，园林子系统的设定概要应通过计算机实施建模，来对项目实施进行基本设定，在获得项目系统的自动生成规则之后，在对所收集到的园林基本数进行存档，来作为全局的运行参数，在一定程度上影响了计算机的运行结果。一般来说，存档信息有园林的设计规模、投资情况、发展需求以及相关的环境因素等，存档后，可能会对建筑的规模大小、选址、风格特点以及植物的搭配等造成影响。
3.2地形子系统的设计
地形子系统的设计应当是通过计算机对采集到的地质数据进行推理而后才进行的。一般来说，会采用规则引擎最为计算机的推理机，是基于专家系统的模式下进行推理的，工作原理是由机器来仿造人类在对事件进行考虑的思维和方法，通过进行试探性的方法来进行推理，并不断地对推理所得出来的结果进行解释和验证。对地质情况进行实时实地勘查是保证园林设计图纸正常输出的要求，这是不能单纯地依靠计算机来实现的，因为地质勘查涉及到很多复杂地形的勘查，只能依靠人工的方式。地质勘查可以分为前期阶段和后期阶段。前期阶段主要是设定园林工程的初稿，因此，只要对地质情况进行系统的粗略勘察即可。后期阶段主要是完成图纸设计要求，因此，对数据准确性要求更高，并勘查人员对此进行较为细致的处理。这以后才是通过对计算机智能系统软件的使用来将前期阶段和后期阶段所获得的数据进行智能化处理，完成相关数据的细化以及修正，然后通过系统推理得到一个初步的园林模型。
3.3主干道路子系统的设计
对地形子系统进行地形数据的输出即可得到主干道路设计，因为我们首先完成了地形的设计，因此，在接下来对道路进行设计的过程中就可以有效地避免其他的建筑和设施的干扰，这之后的设计才能按部就班地开展。推理的总体规则为：首先，由园林的建设规模、投资情况等来对道路的类型和所需费用等进行计算，得到相关数据；然后，结合之前的输出地形图来生成推荐道路图，并检查道路的密度是否符合园林的设计规范，接着根据道路建设定额表来对工程造价进行计算，看是否符合预期投资情况；最后，对道路图进行人工的调整，并反复验算。
3.4图纸和图表输出子系统的设计
第2篇：人工智能论文范文
“人工智能”一词最早是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能其英文全称为ArtificialIntelligence，缩写为人所共知的AI，它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。对于人工智能的定义义众说不一，一般有两种说法：一种是人工智能是关于知识的学科，即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学；另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种，它都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。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。对于“人工”，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。诞生对于“智能”，则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。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。人工智能的实现方式有2种方法。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineeringapproach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modelingapproach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。
2人工智能的发展
对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：问题求解的方法过度重视，却忽视知识重要性。第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。同时国际人工智能联合会于1969年成立。第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学但是的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。第五个阶段是20世纪90年代后。网络技术的出现于发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向到基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅只对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。
3对人工智能的思考
3.1人工智能与人的智能
从哲学上的量变引起质变的角度来讲，人工智能在不断的发展过程中一定会产生质的飞跃。在最初，人工智能只具有简单的模拟功能，但是发展到现在已经具备了思考的能力（逻辑推理分析），这已经表明人工智能在不断量变的过程中已经发生了质变。有人认为有人会说人工智能不会超过人类的智能，理由是人工智能是人类创造出来的。但是现实中很多人类创造出来的东西已经在某一些方面超过了人类本身的能力，例如起重机的力气超过人类很多；汽车速度也远超过人类的速度。人类之所以会制造出各种各样的工具，其目的就是希望自身的能力能通过这些工具进行延伸和突破。人类研究人工智能就是希望人工智能帮助人类实现人类某些无法实现的东西。还有人认为人工智能是人类创造出来的，所以它一定存在着致命的弱点，也因此人的智能优于人工智能。但是殊不知人类与机器相比也有着十分明显的弱点，例如人类所需要的生存条件比机器更加的严格，人类思维会受到人的情绪所影响，而机器只是受到程序的影响，它们没有情绪的起伏。就目前的人工智能而言，它们在某一些领域比人类更强。但是目前我们必须正视人工智能的一些还没有办法改变的缺陷，那就是人工智能的学习能力与创新能力。人工智能的知识获取大部门都是人为的进行灌输，而无法像人类自身那样进行主动的学习。同时人工智能只能够利用已有的知识去解决一些问题，但是却还不能够创造性的提出一些新的东西。
3.2对机器人三大定律的困惑
美国最著名的科普作家艾萨克．阿西莫夫提出过比较著名的机器人三大定律：第一定律，机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为；第二定律，机器人应服从人的一切命令，但命令与第一定律相抵触时例外；第三定律，机器人必须保护自身的安全，但不得与第一、第二定律相抵触。虽然这只是科幻作家所提出的一家之言，但是也代表了人类对与人工智能发展的一种期望与担心。人们害怕自己所创造出来的人工智能会伤害人类自己。但是阿西莫夫所提出三大定律都是以人类为中心的，而忽视了人工智能本身。或许这是人类的一种天性，世间所有的事物都应该围绕人类自身来定义、发展。就好像人类自以为掌控了能够改变大自然的力量，最终却被大自然反噬一样。同时，随着科学技术的发展，人工智能已经不单单需要逻辑思维与模仿，同时还应该将情感赋予人工智能。因为随着科学家对人类大脑和精神系统的研究的深入，已经愈来愈肯定情感是智能的一部分。如果人工智能具有了情感之后，人类的自我中心又是否会伤害到人类自己创造出来的人工智能。
3.3对人工智能未来的思考
人工智能有着十分巨大的发展潜力，对于人工智能的研究虽然经过了很多年，但是这也仅仅是刚刚开始而已，继续研究下去在很多方面都会有重大的突破。自动推理是人工智能最经典的一个研究分支，它的基本理论是人工智能其它分支的共同基础。一直以来人工智能最热门的研究内容里面就有自动推理，同时在该知识系统中的动态演化特征及可行性推理的研究是一个十分热门的研究内容，很有可能取得大的突破。机器学习一直在致力于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。在过去的很长的一段时间内都没有取得十分显著的成果。但是许多新的学习方法相继问世，并且已经有了实际的应用，这充分的说明在这方面的研究已经有了很大的进步。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。在经过人工智能研究人员的艰苦努力之后，在该领域中已取得了大量令人瞩目的理论与实际应用成果，许多产品已经进人了众多领域。智能信息检索技术在Internet技术的影响下，近年来发展势头十分迅猛，而且已经成为了人工智能的一个独立研究分支。
第3篇：人工智能论文范文
关键词：人工智能；新闻生产伦理；道德困境
一、人工智能技术在新闻生产中的现状分析
诞生于1960年的计算机辅助新闻是人工智能在新闻生产领域最早的应用。2000年左右，计算机辅助新闻开始进入数据驱动新闻阶段。2006年，汤普森公司开始将新闻机器人运用于财经数据分析，并生产出新闻，这标志着现代意义上的人工智能新闻真正产生。当前，人工智能主要依靠自然语言处理、预测分析和机器学习三种技术。在新闻报道中，人工智能的运用大致可分为自动化生产、人机交互和智能推荐三种类型。
（一）数据挖掘和机器写作推动新闻的自动化生产数据挖掘和机器写作是一种打破了新闻人工作常规模式的特殊的新闻生产方式，依赖于庞大的数据资源，运用技术的手段化繁为简，省去了传统新闻出稿的步骤。因此，数据的积累和清晰的数据支撑是推动新闻自动化生产的关键。这种将采访、写作、编辑、校对、分发、反馈等新闻生产环节融合在一起的方式，节省了人力、物力和时间，大大简化了新闻生产的过程，进一步优化了新闻生产的流程。这意味着，在一些专业报道中，机器人挖掘的数据会比记者发现、找到的数据更为精确可信，人和机器展现出平等合作、相互理解、辅助的关系，在不同方面各显其能，互相配合，可以让记者从单调重复的工作中逃离，从而更加专注于挖掘数字背后的意义，去做更有创造力的事。
（二）智能音箱和聊天机器改变人机交互的传统模式2017年7月，国务院的《新一代人工智能发展规划》中提到未来我国几十年人工智能的发展蓝图，着重强调发展人机智能共生的行为增强与脑机协同及人机群组协同等关键理论和技术，并指出未来人机协同将成为主流的生产和服务方式。智能语音服务由两部分构成，一部分是硬件，一部分是智能语音助手。硬件为语音助手提供运行环境，从物理上接受声音指令，并进行反馈。因此，智能语音可以通过声音方便地与终端交流，不需要控制手机或者终端界面就能参与数字生活和工作的方方面面。社会学家戈夫曼的场景理论认为，媒介、场景和行为之间存在高度的关联与互动关系。“场景”作为内容、形式、社交之后媒体的又一核心要素，在定制化需求体验和实现用户价值匹配方面得到了极大程度的体现。从这个意义上来说，智能语音扩张了我们进行媒介消费的空间。
（三）基于兴趣的智能推荐助推新闻传播的个性化人工智能视域下的智能推荐是指通过技术手段介入信息内容和信息受众之间，更改内容的传播方式和路径，从而更好地利用用户行为大数据，在“千人千面”的背景下实现用户不同偏好的内容推荐，达到分析并改变信息受众阅读偏好的效果。2019年，尼曼实验室在预测新闻业趋势时选出的一个关键词是“Newsfatigue”（新闻疲劳症）。因此，基于用户兴趣的算法可以督促记者更加全面地考虑用户需求，增加新闻内容曝光量，唤起用户的更多互动，从而更加有目的地进行个性化的推荐，将信息精准地投向用户，节省时间，优化用户在人工智能视域下的新闻阅读体验。
二、新闻生产伦理在人工智能视域下面临的困境
新闻伦理学的研究对象除新闻工作者的职业道德外，还应包括新闻媒体的社会道德功能。无论是从社会和谐还是科技发展的角度，传统媒体一直遵循的生产伦理价值，如真实性、客观性、把关控制等，都在新媒体技术的冲击下不断地受到挑战。
（一）新闻工作者面临的职业道德挑战1.人在技术裹挟下影响对新闻客观性的认识黄旦教授认为“客观性是指意识到新闻报道中的主观”，从而要求事实和价值分开的一种专业信念和道德准则。2019年两会期间，国内多家媒体都采用了时下流行的轻松、生活化的vlog报道形式。在传统新闻人看来，这种在生产过程中模糊新闻和娱乐、事实和意见的边界，无异于“国家和教堂间的界限”。随着技术的不断发展，算法成了大众传播中的“把关人”，控制着人类信息分发的权力，驱动着媒介生态环境的重构。这种信息生产、筛选与分发其实是一种有意识的信息“加工”行为。技术本身无好坏，但技术如何使用，算法按什么逻辑编写，界面如何设计等，都受到政治经济和人类心理的影响。2.科技的发展加剧新闻反转，影响新闻真实性真实是新闻的生命。近年来，“反转新闻”大量进入公众视野。闾丘露薇认为：“所谓的反转，只不过是公共舆论基于错误或者并不足够的信息而做出的价值判断，之后被更多的事实所证明是错误的而已。”“反转新闻”之所以出现，是由于传统媒体面临着互联网科技的冲击而陷入经济运营的困境，调查型记者的数量急剧锐减，越来越少的媒体机构有充足的时间、资源投入深入的调查。同时，在智能化算法的分发下，具有视觉冲击力、语言夸张的报道得到更多的推荐，使得真相或有用的信息隐藏在众多的声音中，用户更加难以把握事件的真实性。因此，信息不再是人们发现真相的帮手，而变成了认识世界的障碍，当用户无法获得优质的信息时，再多的信息也失去了意义。3.人工智能视域下新闻生产权力主体的转移法国思想家布莱兹•帕斯卡曾说，人的“主体性”指的是“与客体相对的主体所具有的特性，包括独立性、个体性、能动性以及占有和改变客体的能力”。但人工智能介入新闻生产与报道后会对部分职业新闻工作者带来冲击，担心一旦新闻生产的权力从人类手中交给机器，人类为了追求幸福快乐会放弃以人为中心的价值观，秉承以数据为中心的世界观，那么新闻生产者所谓的思想，即其引以为豪的创造天性也就逐渐逝去了，成了麻木的人、过时的人。但就目前来看，机器新闻取代的只是程序化、格式化的新闻报道，而这正是人的主体性得到释放的一种方式和渠道。然而需要承认的是，人工智能发展的脚步不会停止，只会被更巧妙地利用起来。在这种情况下，新闻生产者调和好工具理性与价值理性之间的冲突就显得十分必要了。
（二）新闻媒体面临的社会道德挑战1.个性化的推荐导致信息茧房和政治极化现象2006年，美国学者桑斯坦提出了“信息茧房”的概念，指的是人们根据不同的兴趣、价值观、身份、经历形成不同的部落，通过增强部落内部联系获得归属感。但由于每个人只接触属于自己的个人议程设置，就会出现和圈内人交流加剧意见极化的现象，而对外交流则很难进行沟通，从而使社会意见整合变得更加困难，公共生活更加难以协调，整个舆论生态环境不断恶化，有价值、有意义的信息难以得到有效的传递。如果说，过去我们评价一个新闻事件的影响力，看中的是它是否推动了制度变革，那么现在的评价标准或许就变成造就了几篇“10万+”。尤其是社交媒体中的机器人，运用算法，通过点赞、分享和搜索信息，将未经过筛选的假新闻传播力进行数量级扩大，导致受众缺乏社会责任感，难以认知自己所处的大环境，封闭于自我的想象中，使得极化现象在种族、宗教分裂原本就十分剧烈的发展中国家显得更加突出。尤其是对那些基础机构薄弱的国家来说，虚拟世界的愤怒激发的是现实世界中的暴力。而在经济结构稳定的国家，新闻生产的低门槛和低成本也使得假新闻泛滥，选民的自由意志被操纵，政治站位被重新定义。这一切都是技术缺陷在流量驱动商业模式下所带来的结果。2.社会资本的推动加剧了算法歧视和社会偏见技术和社会之间的关系是双向互动的。一种技术如何被使用、产生了怎样的效果，固然和技术本身的特性有关，但也会受到政治经济社会整体环境的影响。萨菲娅•诺布尔提到，Google搜索引擎的返回结果及其排序主要受到PageRank算法的影响，它会根据一个页面的超链接被其他页面引用的数量来决定搜索结果的排序。其背后的逻辑可以称为“引用多的即是好的或重要的”，这是一种价值判断，也是一种利益交换，遵循和延续了社会上的主流看法，但如果主流看法本身是带有偏见的，那么算法将延续这种偏见。这说明了算法并不是中立客观的，歧视就在眼前，但是披着中立的外衣，对社会上的边缘群体产生系统性的压迫。算法既可能复制主流社会对边缘群体的偏见，也可能受到商业资本的影响，将信息和知识商品化，从而加剧社会的不平等。3.人工智能扩大对数据的使用和隐私的侵犯信息社会的发展使得各国对隐私权保护的重心再一次发生了转移，促成这种变化的原因在于政府和商业组织搜集了太多受众自己都不知道的信息。因此，人工智能时代，我们每个人都生活在数据与算法中，无时无刻不在被“记录”和“监控”着。就像福柯所说的“全景监狱”，受众就是其中的一个个“囚犯”，而作为“狱卒”的媒体集团投其所好地向受众推送新闻，受众在享受人工智能带来的便利服务的同时，也会对自我控制权的丧失、个人信息的使用以及隐私的侵犯感到深深的忧虑。2019年1月，腾讯对各年龄层用户特征进行画像分析的大数据报告被网友质疑：微信“监控”了聊天数据。这不是社交媒体第一次遇到类似的质疑。即使腾讯声称所有数据均已进行匿名及脱敏处理，不涉及具体用户的隐私内容，但并不能完全消除公众的疑虑。当忧虑隐私近乎成为生活的一种常态，我们不禁要思考这样一个问题：我们到底是如何被技术力量裹挟着走到今天这一步的？又是在何时，我们开始认为体验了就要记录，记录了就要上传，上传了就要分享的这种行为模式再正常不过？
三、新闻生产伦理在人工智能视域下的发展策略
（一）从个人层面规范新闻生产伦理智能手机的迅速普及使新闻制作的门槛和成本降低，传统的新闻传播模式被打破，我们已来到一个人人均可发声的“去中心化”时代。作为人工智能时代的信息传播者，我们不仅要提高自我的媒介工具使用素养，还应不断加强在海量信息中筛选出有用信息的鉴别能力，从源头上降低新闻受失真、虚假信息误导的可能性。同时，在传受角色功能定位不断消弭的今天，提高传播者的媒介素养，使其拥有多元化的信息获取渠道、独立自主的思想意识和道德水平，给冰冷的算法和数据注入“温度”和人文关怀，不仅可以抵御经济快速发展带来的社会问题，也是净化舆论生态环境的需要。只有这样，人工智能时代的传媒业才能走得更远。此外，在智能信息时代，科学家、工程师不仅人数众多，而且参与社会重大决策和治理，他们的行为会对他人、社会带来比其他人更大的影响。他们在参与新闻生产的过程中通过合理的结构代码决定什么被看见，什么被隐藏，直接影响着新闻生产伦理。利用技术能做好事，也能做坏事，关键是被谁使用，如何使用。那么，要研究媒体技术在新闻生产伦理中的应用就不能忽视对开发应用这一技术的科技工作者的伦理道德规范。
（二）从组织层面规范新闻生产伦理与其他完全市场化的商品不同，媒体机构的公信力一方面承担着自身的发展前景，另一方面也关乎着国家社会的安全稳定。在人工智能背景下，新时代的媒体机构具有大众性和多元性等特征，覆盖的内容更加广泛，大多是靠广告获取收入，部分是通过付费订阅，且不同媒体机构间的竞争愈发激烈。但受众情愿买单的背后是对媒介机构的信任，一旦媒介机构肆无忌惮地利用受众的信任去欺骗受众，不遵守基本的媒介伦理，终会遭到受众的抛弃。因此，媒体机构要保证新闻的真实性、客观性，不断强化媒体机构履行社会责任的方式，推动社会的进步。在本质上，企业的社会责任和商业利益是一致的。当企业成长得足够强大时，“外部性”就会被内化。一个假新闻和低俗信息泛滥、全民娱乐至上、戾气十足的社会，不会为互联网的健康发展提供适合的土壤，所以要追究新闻平台的主体责任。平台在享受着杠杆规模效应的同时，更应该用高于法律和行业的标准来要求自己。另一方面，对于技术导致的部分问题，平台也可以通过技术的发展来解决。目前，“区块链+媒体”肩负着媒体人的夙愿，虽然这种模式对现有媒体生态的改变十分有限。但从“效率”转向“价值”，单一的技术思维转向立体的社会思维、公共思维来看，这是平台型产品发展壮大过程中的必经之路，也是以后互联网产业的重要动向。
（三）从社会层面规范新闻生产伦理在技术迭展的情况下，与新出现的人工智能相关的法律制定，在缺乏有价值的参照系下，很多方面的实施往往落后于新技术、新实践的发展。因此，我国于2017年开始实行的《网络安全法》对网络运营者在搜集用户信息、个人信息方面做出了规定，并对不当运用用户信息的行为给出了明确的处罚条例。人工智能媒体时代条件下，我们必须本着维护和发展的原则来实现人工智能的法律体系，慎重处理人工智能技术给社会带来的贡献，客观地看待它的价值和潜在的风险，尽快完善法律法规，适应新的媒体环境，特别是在人工智能技术无所不能的情况下，更要强调其价值理性，规范其行为，慎用公众数据，保护公众隐私，营造一个良好的新闻生态环境。
四、结语
人工智能与新闻传媒业的融合越来越成为行业人讨论的焦点。人工智能技术在改变着新闻信息生产、传播方式的同时，也要求着原有的新闻生产伦理做出调整，以适应科技的发展。除此之外，人工智能导致的在新闻生产领域产生的伦理问题，不是技术的失败，而是科学发展与我们对自身及他人在新闻生产过程中产生的伦理之间的深层联系。因此，探究人工智能在新闻生产伦理领域的发展及其带来的问题，不仅能够拓展新闻生产伦理与技术的研究视野，更有助于指导人工智能在未来不断变革的新闻实践。
参考文献：
1.张志强.新闻算法推送对“信息茧房”的构建探究[J］.新媒体研究,2018(14):24-25.
2.赵瑜.人工智能时代的新闻伦理：行动与治理[J].学术前沿,2018(24):6-15.
3.许向东.关于人工智能时代新闻伦理与法规的思考[J].学术前沿,2018(12):60-66.
第4篇：人工智能论文范文
陈宝鑫等采用蒙特利尔认知量表，制定中医证候观察表，通过采集中医四诊信息，研究血管源性认知功能障碍合并代谢综合征患者的中医证候特点，总结出血管源性MCI合并代谢综合征组痰、瘀最为多见，非代谢综合征组以阴虚、血虚最为多见。血管源性MCI的证候要素主要为阴虚、阳虚、痰湿、火热、血瘀、气虚、血虚等7个证候要素。张允岭等采用因子分析寻找血管源性认知障碍的常见证候要素，统计其证候要素分布特点，最终得出6种证候要素，按比例大小依次为气虚、血瘀、痰、阴虚、阳虚、火。余忠海等在对历代医家以及大量文献研究的基础上，总结出MCI中医证型可以归纳为肾虚证、血瘀证、痰浊证、气血亏虚证、热毒内盛证、腑滞浊留证、阴虚阳亢证、气郁证。赵明星等以中医证素辨证理论为指导，设心、肝、脾、肺、肾五脏为病位要素，以气虚、血虚、阴虚、阳虚、精亏、痰、瘀等为病性要素，初步发现肾精亏虚证、心气虚证、痰浊证、血瘀证是MCI常见证型。以上对于MCI的中医证候的研究，都是基于小样本，被研究对象大都在65岁以上，而近年来，随着生活方式的改变、社会压力的不断增大，年龄在65岁以下非老年人记忆力也有明显下降趋势，其中也不乏有非正常的记忆减退，即MCI患者，因此，对65岁以下MCI患者的研究应引起足够重视。
二、临床治疗研究
1.药物治疗
田军彪等根据MCI浊凝清窍，瘀损脑络的病机确立了化浊解毒活血通络法，方中石菖蒲辟秽化浊，黄连味苦性寒，苦能去浊，寒可清毒，郁金活血兼有清心开窍之功，三药合而为君。川芎为血中气药，地龙性善走窜，两药可通达脑络气血之瘀滞，丹参、赤芍凉血活血，当归养血活血，诸药共担臣药之职。茯苓健脾渗湿，使痰浊无以生成。泽泻渗湿泄热，使浊毒之邪从下而出，为方中之佐。川芎上行头目兼有引经之用，为方中之使。共奏化浊解毒、活血通络之功。区树阳等治疗MCI则以健脾益气、活血化瘀、通窍益脑为原则。选用半夏燥湿化痰，天麻、僵蚕熄风化痰，白术燥湿分健脾，黄芪、党参健脾益气，丹参、赤芍、桃仁、红花活血化瘀通经络；配合川芎理气通滞、黄精、益智仁补肝肾益智。从化痰通窍汤组成看，经现代药理学研究，方中党参、黄芪、益智仁、白术、黄精，能提高老年人体质和免疫功能，同时丹参、红花、川芎、赤芍、桃仁、半夏可降低老年人的血液黏稠度，对MCI患者的微循环有显著改善作用，对改善老年人认知功能障碍有明显疗效。
2.非药物治疗
针灸等非药物治疗在MCI治疗康复中起着重要作用，针灸是中医又一特色，但是目前研究较少。陈仿英等通过观察64名老年MCI患者，在药物治疗同时给予耳穴压豆（耳穴心、肾、额、皮质下、神门），结果表明耳穴压豆辅助治疗MCI简便易行、无创、无明显不良反应，易被老年人接受。推拿具有疏通经络、调和气血的功效，孙莉等通过推拿百会、风池（双）、翳风（双）、四白（双）、印堂对MCI进行干预，通过调和气血、醒脑开窍，改善脑动脉的血液供应和局部血液循环，从而改善下降的认知状况或延缓MCI进程。潘锋丰认为可以针对加重认知功能障碍的因素进行治疗，如睡眠障碍的评估和治疗在改善患者记忆和认知功能过程中是重要的因素；孤独也被看做是加重认知损害的因素，对于那些社交网络缺乏或相对局限的人群，其痴呆风险增加，而随着社会联系的增加，痴呆风险呈现下降趋势。因此认为，使MCI患者身心放松，保持积极畅快的心情对MCI防治也会产生积极作用，但尚需大样本研究以证实。
三、MCI的预防
随着生活方式的改变、社会压力不断增加，各类疾病患病率明显上升，而65岁以下非老年人患MCI的概率也在不断增大，但医务人员对这类人群的关注度普遍较低，这应引起研究人员重视。在舒缓精神压力的同时，更应该注意MCI的预防。目前，还没有合适的药物可以预防MCI发生，但是，从中医辨证角度来看，65岁以下非老年人的中医证候类型大多以痰浊、瘀血为主，早期进行干预可能会减少MCI发生，同时改变不良生活方式、积极干预危险因素，对减少MCI发生肯定会产生积极作用。
四、问题与展望
第5篇：人工智能论文范文
关键词：科技期刊；人工智能；数字化；同行评议
2021年，中共中央宣传部、教育部、科技部印发《关于推动学术期刊繁荣发展的意见》，指出学术期刊要加快融合发展，推动数字化转型，引导学术期刊适应移动化、智能化发展方向，推动融合发展平台建设。人工智能正推动社会从数字化、网络化向智能化转型，科技期刊是率先有效引入人工智能的领域，人工智能与科技期刊出版的融合是发展的必然趋势。人工智能技术正越来越多地被开发、应用来帮助作者和出版人员，如对海量文献进行检索和分析，提取有用的信息；协助组稿审稿、编辑加工、出版发行；检出学术不端、鉴别数据造假等。人工智能可提高期刊出版和学术交流的效率，保证客观公正性和质量控制，减少人为偏倚和编辑职业倦怠，未来甚至可以指导特定领域如何开展新的研究。科技期刊出版平台未来将不仅限于提供学术论文数据库服务，还可以提供更多的信息和服务，人工智能在科技期刊出版中的应用前景值得思考和探索。
一、人工智能在审稿中的应用
Dimensions数据显示，2019年有超过420万篇，与十年前相比翻了一番。辛巴信息（SimbaInformation）统计数据显示，每年有超过250万篇学术在28000余种英文科技期刊上，科技期刊同行评议的论文数量是这个数量的两倍以上。数量的增加意味着高质量同行评议审稿的需求增加，也带来了严格保持审稿高质量和高标准的挑战。数量如此庞大的学术论文交到数量相对较少的固定的学者间进行同行评议，势必造成审稿效率的低下和学术论文的延迟发表。同行评议过程还存在个人偏见，审稿人可能是稿件作者的竞争者或反对者，抑或是朋友、未来的合作者或资助者等，这些可能会影响审稿意见的客观性和公正性。在实际的期刊出版工作中，也缺乏对审稿人审稿质量，以及拖延审稿或无效审稿等不当行为的约束和监督。这种情况亟须人工智能等可用于决策支持的技术来保证海量论文得到严格、一贯且高效的审评。引入人工智能技术可以大大优化审稿流程、提高审稿效率、缩短审稿周期。人工智能可以从网络出版平台的专家数据库中快速匹配符合选题方向的审稿专家，帮助提高审稿的效率和成功率。人工智能可以在数据库中根据研究方向、审稿记录、审稿效率和其他预设条件等，自动筛选最合适的审稿专家，分析排序后生成审稿人列表；并根据审稿人信息自动完成审稿邀请邮件的发送，还可以实时监控审稿状态和审稿人反馈；一旦出现审稿超时，自动向列表中下一位审稿人发出审稿邀请；收到审稿人的审稿意见后，实时通过邮件、APP、短信等及时反馈给期刊编辑进行相应处理。人工智能还可以根据论文标题、摘要、关键词和正文内容等对来稿进行初审，对图文进行快速识别，对论文的真实性、合理性、逻辑性、科学性、创新性和规范性等做出判断，为编辑初审提供详尽精准的参考。人工智能可以对论文的学术价值进行初步判断，对其中的文字和插图等进行深度识别。人工智能可以整句或整段地阅读释义，能识别出传统软件识别不出的同义表达，如此可减少学术不端，保证期刊的学术价值和品质。人工智能或许可以一定程度上遏制掠夺性期刊和掠夺性出版的泛滥。人工智能通过帮助编辑寻找新的审稿人并进行自动审稿等，大大提高学术和科技出版机构编辑出版高质量学术论文的能力，增加学术和科技期刊的论文接纳能力，也就减少了掠夺性期刊侵占学术资源的机会。人工智能还能对已发表的论文进行自动浏览回顾，基于掠夺性期刊的一些特征和标准，帮助筛选出那些不坚持标准的掠夺性期刊和出版商。Elsevier用人工智能软件EVISE取代了其过时的编辑系统，支持其编辑流程，提高了学术论文处理效率。EVISE可将来稿链接学术不端检测软件，从数据库中筛选推荐合适的审稿专家，链接其他项目资源对稿件内容、科学性和审稿人利益冲突等进行检测，自动生成与个人或机构的往来邮件等。开放获取期刊出版商Frontiers推出人工智能软件AIRA，对Frontiers的10万名编辑、审稿人和作者开放，能帮助他们自动评估学术论文的质量。AIRA可以阅读每篇论文，并在几秒钟内给出20条建议，包括对文字质量、图表的完整性、学术不端检测以及可能的利益冲突等。AIRA经过了Frontiers的审稿经验培训和测试，已完全融入Frontiers的内部工作流程，自动筛选和识别潜在的审稿人，加快审稿进程的同时，保证质量控制和客观公正，缩短了发表时滞，提高了出版效率。AIRA通过给出建议及半自动化检查的方式提供决策支持，仍然由相关领域专业人士做出最终决策，这种用户反馈被AIRA捕捉并进行学习和自我完善，这种人机协作有助于保证高准确性和高效率。
二、人工智能在策划选题中的应用
传统的策划选题依靠编委和编辑的经验、知识积累对学科发展方向的判断和预见，这种方式受人为因素限制，容易忽略有价值的选题且费时费力。未来，我们可借助人工智能的帮助，对已发表的海量文献、资源数据库进行检索分析，获取有用的信息进行相应的操作。人工智能可以从网络出版平台的专家数据库中快速匹配符合选题方向的作者，帮助提高组稿的效率和成功率。数据思维就是利用数据来深度挖掘和了解需求，了解存在和需要解决的问题，通过量化的数据来解决问题。人工智能基于大数据可以辅助选题策划选题、收集专家学者信息和研究方向，通过读者阅读信息和反馈来分析其关注点和需求，提供个性化的文献检索和信息传递服务等。人工智能可以通过对大数据的深度挖掘和学习，通过云计算技术，敏锐捕捉专业领域的新热点、新技术、新理论等；基于读者的阅读习惯、倾向及频率等进行量化分析，获取读者的需求信息；对国家自然科学基金等基金组织申报和资助情况、科技奖获奖情况、国际学术会议研讨热点等进行整合分析，对文献数据库等潜在信息进行挖掘和分析，快速推测出哪些内容具有独创性、前瞻性和话题性，生成选题策划资源库，帮助期刊编辑更精准高效的策划选题。基于人工智能的新型搜索工具Iris.AI，可以帮助学者从海量文献中筛选研究论文或专利等，提取关键的数据和要查找的信息。学术搜索平台SemanticScholar也是基于人工智能自主学习的学术搜索引擎，可快速筛选相关有用内容，并在一定程度上理解这些内容，展示相关主题历年文章发表情况及相关推荐内容等，可辅助期刊策划选题。
三、人工智能在编校加工中的应用
传统期刊出版工作中，编辑需要在细致琐碎的编校加工工作中花费大量时间和精力，编辑主观因素影响编校质量和效率，编辑易产生职业倦怠，传统编校模式难以应对现代出版工作快节奏和大体量的挑战。人工智能可以自动对稿件进行编校加工，帮助提高科技期刊的编校效率和规范编校质量。人工智能不仅能对错别字、语法等进行更正处理，还能对专业词汇的表达、参考文献的格式、引用是否合适等进行识别，还能检查出是否遗漏重要的研究部分、统计学分析方法是否有问题、是否为了达到想要的结果而改动过数据，还能理解图像和说明文字的逻辑关系，自动为插图补充描述性文字、为文字配上插图、为文本格式的文字生成曲线图等，还能完成后续的排版和校对。将机械、重复、枯燥的编辑工作交给人工智能完成，这将大大减轻编辑的工作负担，并大大缩短稿件的处理周期。IBM公司的智能机器人“沃森”曾为名为TheDrum的市场营销公司独立编辑出版了一整期杂志，这期杂志大部分内容的编辑、加工、排版和校对等都由人工智能独自完成。科技期刊内容的编校涉及对稿件内容的理解，但人工智能依然能很好地完成内容和格式的编校加工和规范化处理。人工智能还可以帮助编辑高效处理信息、调取和整合分析数据资源，优化期刊出版流程和期刊编辑的工作内容。编辑有望从原来繁琐的工作中解放出来，转到对专业性和方向性的把控上。
四、人工智能在推广发行中的应用
人工智能可以高效完成学术成果的推广和传播。人工智能程序可实时将科技期刊论文向所有大型学术论文数据库上传发送，并能根据读者研究领域、浏览阅读习惯、科研和社交平台动态等大数据进行实时监测分析。基于读者的信息需求，实现向相关领域读者的精准信息推送，大大提高学术成果的传播效率和影响力。人工智能平台还可通过对读者的需求信息进行分析，获取相关领域关注点，反馈给期刊审稿系统，增加对相关学术内容的收录建议。国家新闻出版署武汉重点实验室打造的开放科学计划（OSID计划），体现了利用人工智能实现多元化精准推送的重要性，打破传统出版模式编辑到读者的单向内容服务模式，为读者和作者提供了多维度交流空间，丰富了学术论文的传播交流方式，扩大了学术传播的广度和深度。TrendMD公司的内容推荐引擎，可以将科技期刊的稿件推荐到上千个科研网站。期刊网站安装TrendMD插件后，经过筛选的内容链接便会自动出现在网页的指定位置，通过数据挖掘算法对稿件进行自动推荐，将相关内容推荐给感兴趣的潜在读者，实现科技期刊学术资源的精准传播和高效共享。通过精准推送，科技期刊的论文曝光率和点击率都会增加，一方面为学者开展学术研究提供了新的资源和参考，另一方面实现了科技期刊传播推广的效率和精准度。
五、人工智能在论文写作中的应用
人工智能也被尝试用于论文写作，人工智能软件不仅可以实现识别和记录功能，还能学习掌握不同专业的写作方式和技巧，能高效地协助作者完成论文写作，甚至还能进行内容创新。例如，ManuscriptWriter软件可以从SciNote的ELN和开放获取杂志的相关文献提取数据，通过机器学习和人工智能技术，帮助作者生成一个论文初稿，供作者进一步编辑利用。Trinka是首款专为学术、科技和商业写作设计的人工智能软件，能纠正上万种复杂书写错误，且能纠正其他工具不能检出的复杂语言错误，尤其是学术和科技写作中的专业术语及专用表述等，对论文给出详细建议。但人工智能软件撰写的假论文事件一度引起人们对科技期刊同行评议制度的质疑，SCIgen软件生成的假论文骗过了斯普林格等知名出版机构和期刊。可能在收集相关资料用于背景的撰写方面，人工智能有一定的优势，但撰写后面的讨论部分，就需要研究者的智慧了。讨论部分是最具创造性和创新性的部分，最能体现研究者个性风格、行文习惯和思维方式的部分，每位学者都会将自己的专长和学识等融入讨论部分，这不是人工智能可以轻易取代的。