千文網(wǎng)小編為你整理了多篇相關(guān)的《《人工智能的未來》讀后感(合集)》，但愿對你工作學習有幫助，當然你在千文網(wǎng)還可以找到更多《《人工智能的未來》讀后感(合集)》。

第一篇：《人工智能》讀后感

也許這個標題應該叫：人工智能無法取代“部分人類”。

人工智能是很長一段時間以來人們喜歡討論的問題，而且這樣的討論一定還會很長時間地繼續(xù)下去，因為這關(guān)系到我們對自己的認知和對世界的認識。

人工智能無法取代人類這一點，是站在主體性上來說的，但如果要問為什么，回答就不是那么輕易的事情。如果要說我們有靈魂，而機器沒有，誰又見過我們的靈魂？如果要說我們有感情，而機器沒有，那些通過圖靈測試的機器，又怎么能知道他們沒有感情？

要回答很多困擾我們的問題，需要從人工智能的基礎學起，需要了解技術(shù)的發(fā)展脈絡，需要思考如果人工智能越來越多地滲入我們的生活，對我們的倫理、道德、社會規(guī)范，形成怎樣的挑戰(zhàn)。

這本書在做這樣的努力：梳理脈絡、提出問題、探索解決之道，盡管不是那么完美。對于想真正了解人工智能的人來說，是有用的。

第二篇：《人工智能》讀后感

關(guān)于機器能否擁有意識這個論題，其實是關(guān)于意識的本質(zhì)的討論，但目前對于意識，人類還沒有一個明確的定義。二元論認為，意識是非物質(zhì)的思維所具有的屬性，而思維跟物質(zhì)的大腦是相互獨立的，機器不可能具有意識，除非它可以得到一個非物質(zhì)的思維，而這是不可能的，所以，機器永遠不可能有意識。

還有一些看法認為思維產(chǎn)生于大腦，大腦是一臺數(shù)字計算機，而思維是一個計算機程序，這個理論又分為“強人工智慧”與“弱人工智慧”。根據(jù)“強人工智慧”，一臺計算機只要有了正確的程序就可以擁有像人類一樣的智慧與思維；而“弱人工智慧”理論，則認為計算機可以模擬人的思維，它們可以模擬一系列的思維過程，如思考、決策等。但是，不管它們做得多么出色，它們都不能創(chuàng)造真正的思維或者真正的意識，而只能做到“看起來像”有意識一樣。意識尚未被定義，我們也沒有鑒別意識的手段，所以更談不上人工意識能否存在了。與其讓這些巨大的難題擋住我們的去路，還不如加緊工作，看看我們究竟能做到什么程度，就像絕大多數(shù)機器人學家正在做的那樣。我們幾乎可以肯定，更好、更聰明的機器將不斷出現(xiàn)，而關(guān)于它們是否擁有意識的討論也會繼續(xù)下去，對于人工意識的探索最終甚至有可能幫助我們理解意識本身的性質(zhì)。拋開這些問題，回到電影本身，斯皮爾伯格的這部電影更多的是將科幻與倫理結(jié)合在一起，他對人工智能的未來作了一個深刻且悲觀的預言。

“人工智慧”旨在用計算機來模擬思維，從而復制思維，產(chǎn)生智慧行為，那么我們是否可以說計算機或者機器人也會產(chǎn)生同人類一樣的情感呢，如果機器擁有人類同等的智慧，人類會不會與機器發(fā)生情感、人類與機器人如何相處，這就涉及一些倫理道德等社會性的問題。影片中，人類對劣等機器人的獵殺充滿了不人道。影片在此表現(xiàn)出一種荒誕的意味：人不像人，機器人才像人，擁有人性情感的他們不會對人類的暴虐熟視無睹，這場激戰(zhàn)在斯皮爾伯格的電影中被兩千年的沉睡一筆帶過，但結(jié)局我們看到了，人類作為一個滅絕的物種被緬懷。當機器具有了人類的意識和思維，它們會愛，就會恨，會服從，就會反抗。如果機器人的智慧太高以至于超過了人類的智慧，那么我們就有理由相信它們就很有可能取代人類成為地球的主宰者，人類感受到生存受到威脅后，影片中的行為就不足為奇。有關(guān)于這個憂慮，我從相關(guān)書籍中了解到這樣一點：“人工智慧不是人的智慧，更不會超過人的智慧”。

“機器思維”同人類思維的本質(zhì)區(qū)別：

1、人工智慧純系無意識的機械的物理的過程，人類智能主要是生理和心理的過程。

2、人工智慧沒有社會性。

3、人工智慧沒有人類的意識所特有的能動的創(chuàng)造能力。

4、兩者總是人腦的思維在前，電腦的功能在后。如果是這樣，那么我的擔心就純屬多余了。目前人類對人的智慧的研究尚且有局限，機器人的智慧程度自然不敢企及，但隨著科技的不斷發(fā)展，會有怎樣的奇跡發(fā)生我們也無從得知，人工智慧是否能超越人的智慧，現(xiàn)在還是一個遙遠的、不可知的問題。所以，同樣不確定的還有影片對未來的預言。

最后一點，正如影片開頭告訴我們的那樣，人類將會面臨越來越嚴峻的生存環(huán)境，臭氧層空洞、溫室效應、海平面的上升……誰也不能保證不會有世界末日的那一天，當人類已經(jīng)無法適應環(huán)境，依照達爾文“物競天擇”的理論，被淘汰從而導致滅絕的將會是我們?nèi)祟愖约?，而機器人將會因為極強的適應能力從而被環(huán)境選擇。假設我們能將記憶和思維植入機器人中，那么機器人是不是就具有了“人類生命的延續(xù)者”這一神圣的使命呢？

第三篇：《人工智能》讀后感

最近因為很想了解人工智能，在知乎、飯團上看到許多人十分推崇這本書作為入門的讀物，于是決定找來進行學習?！犊茖W的極致：漫談人工智能》是由集智俱樂部出版的，書中對于人工智能的歷史脈絡、內(nèi)涵、當前的困難和可能的突破方向等，都有較為通俗易懂、深入淺出的解讀，可以說十分適合我這種非技術(shù)背景的讀者。

通過閱讀本書，我了解到了人工智能的發(fā)展歷史、計算理論、計算機基本原理、怪圈與哥德爾定理、通用人工智能理論、神經(jīng)網(wǎng)絡（包括人腦）與深度學習、自然語言理解等知識理論。

當歷史的車輪回到1900年，數(shù)學家大會在巴黎召開，年輕的捷克數(shù)學家哥德爾發(fā)現(xiàn)了“哥德爾不完備定理”，阿蘭?圖靈則設想出了有名的圖靈測試，推動了后續(xù)的AI研究。直到1956年，人工智能這個概念在美國達特茅斯會議上被提出，這一年，也被公認為人工智能的元年。起初，人工智能專家們野心勃勃，試圖創(chuàng)造出不遜于人類之類水平的智能機器，但隨后人工智能的每一個新浪潮都經(jīng)歷了從盲目樂觀到徹底沮喪的輪回。通用問題求解器、感知機技術(shù)、基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡、概率圖模型、支持向量機、莫不如此。人工智能近60年所走過的曲折道路，諸如奇點臨近、超級智能機器人、人與機器的共生演化等激動人心的內(nèi)容并沒有出現(xiàn)。但盡管這條道路蜿蜒曲折，荊棘密布，但它卻在不斷發(fā)展壯大。

在20世紀的90年代，人工智能形成了三足鼎立的三個學派。分別是以傳統(tǒng)邏輯功能為主導的符號學派，通過模擬大腦的結(jié)構(gòu)（神經(jīng)網(wǎng)絡）為主的連接學派以及從簡單生物體與環(huán)境互動的模式中尋找答案的行為學派。

深度學習可以說是目前最熱門的一個AI詞匯，它屬于連接學派。簡單來說，機器學習是通過算法，使得機器能從大量歷史數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，從而對新的樣本做智能識別或?qū)ξ磥碜鲱A測。從20世紀80年代末，機器學習的發(fā)展經(jīng)歷了兩次浪潮，淺層學習和深度學習。根據(jù)不同的學習方式，機器學習可以分為全監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、強化學習、遷移學習等等。而根據(jù)是否應用了神經(jīng)網(wǎng)絡，機器學習又可以分為神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習和其他機器學習。更進一步，對于應用了多層神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習，被稱之為深度學習。即深度學習是機器學習當中的一個子集。當前，深度學習最典型的三個應用方向是：語音識別、圖像識別和自然語言處理。

自然語言處理是人工智能領域目前最核心的瓶頸。語音識別、圖像識別等感知層技術(shù)，已經(jīng)有了不小的進展，而自然語言處理，是將人的語言形式轉(zhuǎn)化為機器可以理解的、結(jié)構(gòu)化的、完整的語義表示。盡管深度學習已經(jīng)取得了相關(guān)的進展，但是機器仍然難以理解人類語言產(chǎn)生的過程，在閱讀或者加工文字時，經(jīng)過了怎樣的步驟，深度學習通過學習模型的“深層結(jié)構(gòu)”從而對數(shù)據(jù)中存在的復雜關(guān)系進行建模。

書讀完了，最觸動我的是艾倫圖靈這個傳奇科學家，他提出了偉大的圖靈測試。

假如有兩間密閉的屋子，分別關(guān)了一個人和一臺計算機。屋子外面，有一個人作為測試者，只能通過一根導線與屋子里面的人或計算機進行聊天。如果測試者在有效的時間內(nèi)，無法判斷出這兩間屋子里面，哪一個關(guān)的是人，哪一個是計算機，那么就稱這個計算機通過了圖靈測試，具備了智能。

這個測試標準推動了后續(xù)很多AI研究，比如iPhone上的Siri。圖靈的研究大大推動了人工智能的進展，而圖靈本人卻在1954年死于一個被氰化物注射過的蘋果，年僅42歲。據(jù)說，蘋果公司為了紀念這位計算機科學之父，特意用那個被圖靈咬掉一口的蘋果作為公司的logo。

能夠制造出向人類一樣思考的機器是科學家們最偉大的夢想，用智慧的大腦解讀智慧必將成為科學發(fā)展的終極。重要的是，人們對于人工智能的夢想永遠沒有破滅過，也許人工智能之夢將無法在我的有生之年實現(xiàn)，或許始終無法逾越哥德爾定理那個碩大無朋的“如來手掌”，但是，我相信人工智能之夢將永遠驅(qū)動著人類不斷前行，挑戰(zhàn)極限。