关于人工智能心得体会的论文
人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为20世纪50年代左右，大概历经了四个时代，以下是本站小编为大家带来的关于[人工智能讲座心得体会]关于人工智能心得体会的论文，以供大家参考![人工智能讲座心得体会]关于人工智能心得体会的论文《电脑人工智能日趋成熟》
电脑在二十世纪70年代末期开始广泛普及,当时,有些专家便预计说,电脑可以改变人们的日常生活,并且使社会文化随之改变。
现在,时间的车轮运转到了2000年,专家们的这些预想至少已经有一部分成为现实。今天,人们已经在开始讨论有关电脑会不会具有人类的某些智能。这类课题已经不是什么科学幻想,而是非常严肃的学术讨论了。
舍科尔教授是美国麻省理工学院的社会学教授,他是电脑心理学方面的专家,曾经撰写过关于电脑心理学的两本具有开创性的着作。
一本书的书名是《第二自我—电脑和人类精神》,另一本书是最近出版的,书的题目是《电脑屏幕上的生活—因特网时代的特征》。舍科尔教授现在是麻省理工学院科学技术和社会项目的教授。从70年代开始到80年代初期,舍科尔教授开始研究人和电脑的关系。
舍科尔教授说:“电脑的特征在物体和非物体之间。很明显地,电脑是物体,即使是孩子也知道电脑是一部机器。可是,在另外一方面,电脑又可以反馈,可以有行为,可以有理智,甚至有精神。
人们发现,自己和电脑之间存在着互动的关系,甚至感到电脑似乎在活着。”
舍科尔教授特别对儿童和第一代电脑,以及电子玩具之间的关系感兴趣。他发现,十来岁的少年主要用电脑来探索认知的问题;而青春期以前的儿童也就是八岁到十二岁之间的儿童,他们主要试图熟练地掌握机器和电子玩具。
舍科尔教授发现,电脑玩具对五岁到八岁之间的儿童来说,起到了激发他们的伦理性、推测性息维的能力。
舍科尔教授说:“这些电脑玩具促使我们考虑‘什么是生活’这一类的问题。电脑有生命吗?在电脑玩具的战斗中,搏杀者意味着什么呢?作为一种玩具,到底有什么特殊性呢?
讨论电脑到底和人类有哪些区别,就无疑地是一个重要的问题。
一个十二岁的男孩对我说,将来可能会出现和人类一样聪明的电脑。但是,人类仍然要做饭,要建立家庭,要开餐馆。人类可能是地球上唯一要去教堂的生物。
换句话说,电脑为人类留下的空间是感情、感性、家庭生活。模拟思维可能在某种程度上可以算是一种思维,可是,模拟感情却永远不能被看作是真正的感情。当然了,模拟爱情更不能算是爱情了。”
微软公司的视窗系统是舍科尔教授目前重点研究的课题。视窗操作系统可以允许使用者在同时执行几个相互没有任何关系的工作任务,并随意在这几个任务之间互相切换。
舍科尔教授说:“用鼠标器指一下这些长方形的图形,你可以先做一件事情,然后再做另一件事情。例如,你可以通过电脑先跟你的母亲聊会儿天,在跟你的母亲说再见以后你开始写你的论文。写累了,你可以通过电脑看看你的银行账户。
从某种意义上来说,人们可以在电脑上确定各人的位置。也就是说,使用者是电脑屏幕上所有的窗口,以及电脑所有的活动的总和。
显然,这是一场革新,因为微软视窗允许你同时在你的电脑上提出好几个指令,并且在这些活动之间不断循环往复。这已经具备了人类心理活动的某些特点。”
在80年代,人类可能通过和自己心理的比较试图理解电脑。而今天,舍科尔教授说,人类试图通过电脑的运行模式,来更好地理解人类的心灵。
舍科尔教授认为,现在研究电脑心理学的最热门的领域,是假设电脑到最后会真正地有感情。你的一部电脑会对你产生“爱情”,它们需要你的关怀,需要感情的忠实。这可能是未来研究人和机器之间互动关系领域里最新的潮流了。
目前,在电脑控制的玩具方面已经出现了一些突破。例如,去年圣诞节期间,出现过一种类似猫头鹰的玩具,这种玩具可以说几百句话,而且具有学习功能,甚至会骂厂。
日本索尼公司制造出一种电子宠物狗,名叫“艾卜”,也是这类电子宠物玩具的代表性产品。
除了玩具以外,在智能电脑方面,电脑能够听懂主人说话现在已经不算稀奇了。目前,美国麻省理工学院的媒体研究室已经研制出一种具有人工智能的计算机,计算机可以对使用者发出的非语言性信号做出反应,并且据此进行某种程度的调整。
舍科尔教授认为,未来的电脑发展趋势是生物化电脑,电脑越来越具有知性和感性,从社会学的角度上说,这将是一大飞跃,值得学者专家好好地探讨。
[人工智能讲座心得体会]关于人工智能心得体会的论文基于人工智能的人工情感发展综述
摘要人工智能技术的发展对于人类社会具有划时代的意义，而机器情感是人工智能的重要部分。基于此，本文论述了人工智能中与机器情感有关技术的发展。
关键词人工智能人工情感发展
中图分类号：TP311.13文献标识码：A
1人工情感概述
人工情感是人工智能里一个重要的研究领域。所谓人工情感，就是赋予人类式情感的机器。即用人工的方法和技术赋予计算机或机器人以人类式的情感，使之具有表达、识别和理解喜乐哀怒，模仿、延伸和扩展人的情感的能力。当然，实现上述目标是许多科学家的梦想，然而，与人工智能其他方面技术的高度发展相比，人工情感研究所取得的进展却是微乎其微，情感始终是横跨在人脑与电脑之间一条无法愈越的鸿沟。很长时间内，情感机器人只能是科幻小说中的重要素材，却很少纳入科学家们的研究课题之中。
不过，随着科学技术的发展，世界上越来越多的国家开始进行人工情感技术方面的研究。目前，在国际上，人工情感领域主要是进行情感机器人的研究。
2人工情感的发展综述
2.1情感计算
情感计算的概念是在1997年由MIT媒体实验室皮卡德(R.W.Picard)教授提出�A。她在自己的专著《情感计算》中提出“情感计算是关于情感、由情感引发以及意图影响情感方面的计算”。情感计算的目标是赋予计算机感知，理解与表达情感的能力，从而使计算机能够与人更加友好、和谐地交流。随后，情感计算领域成为了国内外人工智能专家研究的热点，世界各国都在情感计算领域进行着广为深入的研究。而关于情感计算，美国最早展开研究，而且美国人进行的最为深入，研究的成果也最先进。
2008年4月美国麻省理工学院的科学家们展示了他们最新开发出的情感机器人“Nexi”，该机器人不仅能理解人的语言，还能够对不同语言做出相应的喜怒哀乐反应，还能够通过转动和睁闭眼睛、皱眉、张嘴、打手势等形式表达其丰富的情感。这款机器人完全可以根据人面部表情的变化来做出相应的反应。它的眼睛中装备有CCD(电荷耦合器件)摄像机，这使得机器人在看到与它交流的人之后就会立即确定房间的亮度并观察与其交流者的表情变化。IBM公司的“蓝眼计划”，可使计算机知道人想干什么，如当人的眼瞄向电视时，它竟知道人想打开电视机，它便发出指令打开电视机。此外该公司还研究了情感鼠标。可根据手部的血压及温度等传感器感知用户的情感。
然而，目前情感计算研究也面临着很多的难题，比如情感信息的获取，如何对其进行建模等等。
2.2人工心理
人工心理理论是由中国北京科技大学教授、中国人工智能学会人工心理与人工情感专业委员会主任王志良教授提出的。他指出，人工心理就是利用信息科学的手段，对人的心理活动(着重是人的情感、意志、性格、创造)的更全面内容的再一次人工机器(计算机、模型算法等)实现。其目的在于从心理学广义层次上研究人工情感、情绪与认知、动机与情绪的人工机器实现的问题。它的应用前景是非常广泛的。如：支持开发有情感、意识和智能的机器人;真正意义上的拟人机械研究;使控制理论更接近于人脑的控制模式;人工心理应用的另一大领域是符合人性化的商品设计和市场开发。目前国内外在人工心理领域进行了大量的研究，例如基于人工心理理论的商品选购专家系统，基于人工心理的智能化的E-learning系统研究等等。目前中国在人工理论领域上的研究总体来说比较深入。
2.3感性工学
感性工学就是将感性与工程结合起来的技术，是在感性科学的基础上，通过分析人类的感性，把人的感性需要加入到商品设计、制造中去，它是一门从工程学的角度实现能给人类带来喜悦和满足的商品制造的技术科学。它将人们对“物”(即已有产品、数字或虚拟产品)的感性意象定量、半定量地表达出来，并与产品设计特性相关联，以实现在产品设计中体现“人”(这里包括消费者、设计者等)的感性感受，设计出符合“人”的感觉期望的产品。
因为感性工学这一概念是由日本提出的，所以日本对此开展的研究比较早。日本从上世纪九十年代就开始了感性工学(KanseiEngineering)的研究。而且已经形成举国研究“感性工学”的高潮。1996年日本文部省就以国家重点基金的方式开始支持“情感信息的信息学、心理学研究”的重大研究课题，参加该项目的有十几个大学和研究单位，主要目的是把情感信息的研究从心理学角度过渡到心理学、信息科学等相关学科的交叉融合。每年都有日本感性工学全国大会召开。与此同时，一向注重经济利益的日本，在感性工学产业化方面取得了很大成功。日本各大公司竞相开发、研究、生产了所谓的个人机器人(PersonalRobot)产品系列。其中，以SONY公司的AIBO机器狗(已经生产6万只，获益近10亿美元)和QRIO型以及SDR-4X型情感机器人为典型代表。日本新开发的情感机器人取名“小IF”，可从对方的声音中发现感情的微妙变化，然后通过自己表情的变化在对话时表达喜怒哀乐，还能通过对话模仿对方的性格和癖好。
3总结
通过对国内外的基于人工智能的人工情感的研究分析，目前人工情感领域总体发展很迅猛，但是并没有太多的突破，而美国、日本等国家对这一领域的研究更为深入，研究成果也更为先进和领先。而中国对人工情感领域的投入也不断加大，中国在这一领域的某些方面的研究甚至处于国际领先地位。相信在不久的将来，通过国际社会的努力，人工情感将会取得重大突破，给人类社会带来福音。
参考文献
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[人工智能讲座心得体会]关于人工智能心得体会的论文人工智能现状和发展
摘要：人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为20世纪50年代左右，大概历经了四个时代，第一个时代为神经网络时代，第二个时代为弱方法时代，第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学，信息论，神经心理学，哲学，统计学等多种学科。至今为止，人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业，军事等领域。
关键词：人工智能发展;识别率;人脸识别;遗传算法
1智能计算机的发展
1.1人工智能简述
人工智能[1](ArtificialIntelligence，简称AI)是计算机学科的一个分支，属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一，最近几十年来，人工智能的发展非常的迅速，在很多的地方都得到了应用，尤其是在科学领域。
人工智能源自于对人的模仿，其最终目的是服务于人类，但是，就像世界上没有相同的两片叶子，也没有完全相同的两个人，也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样，人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业，一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势，甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化，企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步，不断完善自身。
1.2人工智能研究的发展概况
未来，随着计算机和其他科学技术的不断进步，人工智能的发展也将要不断面对越来越多的艰难挑战。在我们的日常生活中，人们对人工智能技术的期望一直都拥有着很高的热情和期盼，但是，在客观事实上，人工智能技术进步不但要考虑软件、硬件技术的限制，也还要考虑人们对自身能力理解程度的制约，因此未来人工智能技术将在不断限制的过程中不断突破不断成长，从而保持着逐步的发展。比如人脸识别技术，当该技术以一次问世时，人们对人工智能充满了信心，但当大多数人亲自使用时，却发现它对人脸的识别率还是不够高;
近年来，人脸识别技术得益于机器学习与大数据，又有了非常令人欣喜的进步，拥有足够的多的人力模型数据，计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练，就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别，并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平，对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计，所以，距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别，OCR、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众，用一份积极包容的心态，为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。
人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决，来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。人工智能在计算机领域内，得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。
人工智能是研究人类智能活动的可循规律，创建具有一定人类智能的电子系统，它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题，换而言之，就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如：繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的，但是，现今，计算机不但能高效准确的完成这种计算，而且还能够比人脑做得更加的完美，因此，当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”，由此可见，高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化，人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展，另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。
2人工智能的前沿
2.1智能信息检索技术
现今社会，智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用，主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。运用人工智能技术，可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。
2.2遗传算法
遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的，而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如，它决定了个体所要表现出的外部形状，如单眼皮，双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见，从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化，如二进制编码，在第一代种群产生之后，遵循适者生存，按照自然法则优胜劣汰，选择最优的结果，并借助交叉和变异，得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀，更加适者生存的种群。
3结束语
人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究，想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识，心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学，它包含了很多不同的领域，如机器学习，计算机视觉、软件工程、操作系统等等，总而言之，人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的，每个时代的科学发展也是不同的，希望在科学不断发展的今天，人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。
参考文献：
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[10]陈火旺.遗传程序设计(之一)[J].计算机科学，2005.22(6)：12-15.
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人工智能产业体系日趋成熟，产业应用加速落地
顾卿华：
近来人工智能投资主要趋向于人工智能核心技术，包括智慧芯片、核心算法等，其相关的经济增长点，我们还是主要从数字产业化和产业数字化这两个角度来看。
首先，数字产业化。人工智能核心技术的发展和变革，必然会带动周围相关产业的增长。举例来说，高阶算法的发展会带来支撑算法的技术平台的创新、应用产品的创新，以及孵化这些技术产品的企业的发展。同时，算法必须有数据的支撑。数据在流转、交换、使用的过程中会带动数据处理、数据安全、隐私计算等新技术的发展。这些都将带来新的产业增长点和机会。
其次，产业的数字化。人工智能的技术与垂直行业之间的嫁接产生化学效应之后，带来了数字政务、数字油田、智能制造、智慧医疗等等产业应用和转型，这些产业变革将带来组织机制的转变、产业流程的优化、智能设备的更新、底层应用和平台的升级、数据层基础设施的重构等等，这些都会带来投资和增长机会。
第一财经：如何看待上海人工智能人才梯队的培育？
顾卿华：
人才无疑是人工智能发展的关键要素，我们在服务企业的实践中体会到人才培育的几项重要举措。首先，在数字化转型和人工智能的应用过程中，数字化领导力是不可或缺的要素，必须从组织的领导者开始，普及人工智能知识，掌握人工智能的业务价值，逐步组建学习型组织，才能带领团队打赢数字化转型的战役。其次，人才培育要有配套的政策和激励。上海在这方面一直走在前列，通过多层面的人才吸引和培育机制，能够把人才汇聚到上海这个高地来。第三，需要建立数字化行业标准、技术标准、人才技能体系。有了这一套体系，我们才能有评价、选拔、培育人才的准绳和标尺。
第一财经：后疫情时代，您怎么来看人工智能助力医疗数字化转型的发展？
顾卿华：
新冠疫情危中有机，对智慧医疗的发展起到了加速作用。其一，民众数字化意识的加速。此次疫情是对民众一次最广泛和深刻的数字化医疗的初步普及。大家开始了解远程医疗服务，初步接触到一些数字化技术，譬如人脸识别、影像识别等。其二，智慧医疗应用创新的加速。在诊前、诊中、诊后都应用到了人工智能技术，包括健康检测、电子病例、诊疗助手、手术机器人、康复辅助、远程随访等等应用。其三，创新医疗产品上市的加速。比如在新冠疫情过程中，有基于图形算法进行感染诊断和严重性评估的产品快速的获批上市。在后疫情时代，我们相信更多智慧医疗产品会进入到规模化和商业化的过程中。
对于医疗的数字化转型，我们认为最重要的是利用智慧化手段解决老百姓的三个痛点：医疗效率、医疗准确性和隐私保护。人工智能与医疗技术相结合，可以在健康管理、辅助诊断、生理监测、临床辅助、流行病预防等领域提高医疗的效率和准确性。同时，智慧医疗会涉及大量的个人隐私数据，数据在收集、流转、应用、建模过程中隐私保护和数据安全尤其重要。我们相信人工智能技术的发展和应用一定能够使医疗过程更便捷、更准确、更安全。
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