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第一篇：人工智能心得體會(huì)

在看李開復(fù)老師的《人工智能》之前，我有許多疑惑，人工智能是什么？是男是女，長什么樣兒？漂亮嗎？會(huì)不會(huì)生病？會(huì)不會(huì)老？人工智能聰明嗎？會(huì)下象棋嗎？會(huì)打麻將嗎？會(huì)玩dota或者王者榮耀嗎？會(huì)打乒乓球嗎？會(huì)打籃球嗎？會(huì)游泳嗎？人工智能有記憶嗎？能不能教他說話、拿筷子夾花生米？人工智能好玩嗎？怎么玩？怎么跟它交流？它會(huì)不會(huì)說話？能陪我唱歌嗎？要不要吃飯？要不要充電？人工智能有什么用？能幫我寫文章/搬磚/做報(bào)表/開車嗎？能用來賺錢嗎？人工智能怕什么？下雨天能出門嗎？天熱會(huì)不會(huì)出汗？從樓上摔下去會(huì)不會(huì)變形？能修好嗎？人工智能有什么危險(xiǎn)？會(huì)不會(huì)吃了我？它要是想傷害我，我該怎么辦？我該怎么了解人工智能？學(xué)習(xí)人工智能？和人工智能和諧相處？人工智能有什么愛好？喜歡聽什么歌？吃豆腐腦喜歡咸的還是甜的？會(huì)看書嗎？能不能體會(huì)“今宵酒醒何處，楊柳岸，曉風(fēng)殘?jiān)隆钡募拍汀白砼P沙場君莫笑，古來征戰(zhàn)幾人回”的豪邁？人工智能有感情嗎？會(huì)喜歡我嗎？我離開它的時(shí)候，它會(huì)不會(huì)難過，會(huì)不會(huì)想我？

通過學(xué)習(xí)李開復(fù)老師的《人工智能》，我獲益良多，很多問題也有了答案。我認(rèn)為這是一本很好的面向大眾的科普讀物，介紹了人工智能的基本理念，發(fā)展歷程和對未來的展望。

下面以問答的形式，記錄學(xué)習(xí)心得。

1.人工智能是什么？在哪里？

其實(shí)，人工智能已經(jīng)到處都是，什么都做：可以陪人聊天，可以寫標(biāo)準(zhǔn)新聞，能畫畫，能翻譯，能開車，能認(rèn)出人的樣子，能在互聯(lián)網(wǎng)上搜答案，能在倉庫搬貨，能送快遞到家。

人工智能是什么，眾說紛紜，一般有以下五種定義（可能有交叉）：1)在某方面特別聰明的計(jì)算機(jī)程序，比如AlphaGo，下圍棋下得特別好，世界冠軍也下不過它。

2)試圖像人一樣思考的計(jì)算機(jī)程序。但這事兒太難，人的意識，連人自己都搞不清楚，更別說教給自己編出來的程序了。

3)怎么想的不知道，行為方式倒是很像人，比如可以和人聊天的ELIZA。

4)會(huì)自己學(xué)習(xí)的，剛開始笨笨的，慢慢地就越來越聰明。AlphaGo也是因?yàn)轭^懸梁錐刺股，苦學(xué)了海量棋譜才變得這么厲害的。

5)根據(jù)對環(huán)境的感知，做出合理的行動(dòng)，并獲得最大收益的計(jì)算機(jī)程序。

這五種定義各有根據(jù)和局限，也可以認(rèn)為人工智能首先是感知，包括視覺、語音、語言；然后是決策，根據(jù)識別的信息，做出預(yù)測和判斷；最后是反饋，就像機(jī)器人或自動(dòng)駕駛。

我的理解：人工智能是高性能的計(jì)算機(jī)程序，或者使用了人工智能的產(chǎn)品、服務(wù)和應(yīng)用。

2.人工智能包含什么？

人工智能有很多分支，其中之一是機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)里面有一個(gè)分支是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)是當(dāng)今乃至未來很長一段時(shí)間內(nèi)引領(lǐng)人工智能發(fā)展的核心技術(shù)。

深度學(xué)習(xí)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把計(jì)算機(jī)要學(xué)習(xí)的東西看成數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)丟進(jìn)多個(gè)層級的數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò)，然后檢查經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)處理的結(jié)果數(shù)據(jù)是否符合要求。如果符合，就保留網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)模型，如果不符合，就反復(fù)修改參數(shù)，直到符合為止。

書中舉了一個(gè)例子，非常形象生動(dòng)：把數(shù)據(jù)看成水流，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)看成多層水管網(wǎng)絡(luò)，通過調(diào)節(jié)管道和閥門，使輸出滿足要求。

3.人工智能的發(fā)展歷程是怎樣的？

歷史上有過3次AI熱潮，第一次因?yàn)閳D靈測試，第二次因?yàn)檎Z言識別，都熱了一段時(shí)間又沉寂下去。

目前，深度學(xué)習(xí)攜手大數(shù)據(jù)引領(lǐng)的第三次熱潮，處于技術(shù)曲線的攀升和成熟期，前景極為廣闊。

4.人工智能有什么用處？

人工智能不僅是技術(shù)革命，還與經(jīng)濟(jì)變革、教育變革、思想變革、經(jīng)濟(jì)變革、文化變革等同步，可能成為下一次工業(yè)革命的核心驅(qū)動(dòng)力。主要的商業(yè)應(yīng)用場景：

l.自動(dòng)駕駛：這個(gè)不用多說，Google，Tesla，百度。都在研究

2．智慧金融：量化交易與智能投顧、風(fēng)控、安防與客戶身份認(rèn)證、智能客服、精準(zhǔn)營銷

智慧生活：機(jī)器翻譯、智能家居、智能超市

智慧醫(yī)療：輔助診斷疾病、對疑難病癥的醫(yī)療科學(xué)研究

藝術(shù)創(chuàng)作：機(jī)器音樂、機(jī)器繪畫、機(jī)器文學(xué)創(chuàng)作

5.人工智能可能有什么負(fù)面影響？會(huì)不會(huì)失控，威脅人類的安全？可能會(huì)引起失業(yè)。根據(jù)開復(fù)老師提出的“五秒鐘準(zhǔn)則”，一項(xiàng)人從事的工作，如果可以在5秒鐘內(nèi)完成思考并做出決策，那么這項(xiàng)工作很可能會(huì)被人工智能取代。如保安、股票交易員、司機(jī)、新聞報(bào)道、翻譯。但人工智能也會(huì)帶來新的工作。

人工智能分三個(gè)層級：

1)弱人工智能：在某方面很聰明，但只在這方面聰明，別的事啥也不會(huì)。比如AlphaGo，下圍棋世界第一，別的方面就是個(gè)弱智，連棋子都得別人幫它拿。

2)強(qiáng)人工智能：人能做什么，它就能做什么。跟美劇《西部世界》里的機(jī)器人差不多，但它有沒有意識，不好說。

3)超人工智能：比最聰明的人類還要聰明100000000倍。都不止，它的NB，超乎你想象。我們不知道它是誰，不知道它在哪里，不知道它什么時(shí)候出現(xiàn)，也不知道它會(huì)干什么。

可能在某個(gè)時(shí)刻（奇點(diǎn)）之后，超人工智能就會(huì)天神降臨，整個(gè)世界籠罩在它無邊的法力之下。

也可能，因?yàn)槲锢韺W(xué)和生物學(xué)的限制，超人工智能永遠(yuǎn)不會(huì)來。

無論如何，人工智能，或者說，對人工智能的研究和使用，需要受到監(jiān)管和限制，也需要應(yīng)對轉(zhuǎn)型過程中對失業(yè)的沖擊。

6.哪些領(lǐng)域是今天的人工智能做不到或者做不好的？

跨領(lǐng)域推理，人類強(qiáng)大的跨領(lǐng)域聯(lián)想、類比能力，可以舉一反三，觸類旁通。不過遷移學(xué)習(xí)也正在發(fā)展，可以將計(jì)算機(jī)在一個(gè)領(lǐng)域?qū)W到的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)換到另一個(gè)領(lǐng)域

1.抽象能力知其然，也知其所以然，了解事物運(yùn)行的本質(zhì)規(guī)律

2.常識

3.自我意識

4.審美

5.情感

不過，已經(jīng)有軟件可以吟詩作詞，而且相當(dāng)高明。比如這首根據(jù)遺傳算法生成的《清平樂-黃菊》：

“相逢縹緲,窗外又拂曉.長憶清弦弄淺笑,只恨人間花少.黃菊不待清尊,相思飄落無痕.風(fēng)雨重陽又過,登高多少黃昏.”平仄相符，語句通順，很有意境。

7.人工智能創(chuàng)業(yè)的形勢如何？

形勢一片大好：國家大力支持，業(yè)界投入巨大的人力和財(cái)力進(jìn)行研究，軟硬件技術(shù)都已經(jīng)成熟。

AI的商業(yè)路線分三步走：線上業(yè)務(wù)（3年）、線下業(yè)務(wù)（5~7年）和個(gè)人業(yè)務(wù)（10年以上）

AI創(chuàng)業(yè)的五大基石：

1)清晰的領(lǐng)域界限（業(yè)務(wù)場景）

2)閉環(huán)的、自動(dòng)標(biāo)注的數(shù)據(jù)

3)海量的數(shù)據(jù)量（千萬級）

4)超大規(guī)模的計(jì)算能力

5)頂尖的AI科學(xué)家（算法）

AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的六大挑戰(zhàn)：

1)前沿科研與工業(yè)界尚未緊密銜接

2)人才缺口巨大，人才結(jié)構(gòu)失衡

3)數(shù)據(jù)孤島化和碎片化問題明顯

4)可復(fù)用和標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)框架、平臺、工具、服務(wù)尚未成熟

5)一些領(lǐng)域存在超前發(fā)展、盲目投資等問題

6)創(chuàng)業(yè)難度相對較高，早期創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)需要更多支持

中國在AI創(chuàng)業(yè)中的優(yōu)勢：

1)中國人/華人處于人工智能研究的領(lǐng)先地位

2)中國有龐大的理工科學(xué)生基礎(chǔ)，數(shù)學(xué)知識扎實(shí)，具備人才優(yōu)勢

3)全球規(guī)模最大的互聯(lián)網(wǎng)市場，網(wǎng)民人數(shù)近8億

4)行業(yè)需求潛力巨大，

5)海量數(shù)據(jù)和充沛資金

對應(yīng)上面提到的五大基石，人才、海量數(shù)據(jù)、閉環(huán)標(biāo)注數(shù)據(jù)、應(yīng)用場景、計(jì)算力都有解決方案，再加上開復(fù)老師創(chuàng)立的微軟亞洲研究院和創(chuàng)新工場提供的人才和資金優(yōu)勢，我也覺得中國發(fā)展AI的前景一片光明。

另外，創(chuàng)新工場成立了人工智能研究院，這是專門面向人工智能的創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)基地和創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目孵化實(shí)驗(yàn)室。

主要工作任務(wù)包括：

1.對接科研成果與商業(yè)實(shí)踐，幫助海內(nèi)外頂級人工智能人才創(chuàng)業(yè)

2.培育和孵化高水準(zhǔn)的人工智能技術(shù)團(tuán)隊(duì)

3.積累和建設(shè)人工智能數(shù)據(jù)集，促進(jìn)大數(shù)據(jù)的有序聚合和合理利用

4.開展廣泛合作，促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展

未來AI是風(fēng)口。有人總結(jié)，只要以ai域名為后綴，融資過程都會(huì)比較快，或者融到的錢會(huì)比較多。

9.AI時(shí)代，我該怎么學(xué)？

借鑒了密涅瓦大學(xué)的“沉浸式全球化體驗(yàn)”教學(xué)方式和清華大學(xué)姚期智院士創(chuàng)辦的清華學(xué)堂計(jì)算機(jī)科學(xué)實(shí)驗(yàn)班（姚班）的教學(xué)模式，開復(fù)老師提出AI時(shí)代的學(xué)習(xí)方法：

1.主動(dòng)挑戰(zhàn)極限

2.從實(shí)踐中學(xué)習(xí)

3.關(guān)注啟發(fā)式教育，培養(yǎng)創(chuàng)造力和獨(dú)立解決問題的能力

4．互動(dòng)式的在線學(xué)習(xí)將愈來愈重要

5.主動(dòng)向機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器越來越像人，人越來越像機(jī)器，隨著生物科技和量子科技的發(fā)展，人機(jī)融合，達(dá)到了生命的大和諧。

10.AI時(shí)代，我該學(xué)什么?

AI時(shí)代，程式化的、重復(fù)性的、僅靠記憶與練習(xí)的技能將越來越?jīng)]有價(jià)值。

最能體驗(yàn)人的綜合素質(zhì)的技能，將最有價(jià)值，最值得培養(yǎng)、學(xué)習(xí)，比如：

1.對于復(fù)雜系統(tǒng)的綜合分析、決策能力

2.對于藝術(shù)和文化的審美能力和創(chuàng)造性思維

3.由生活經(jīng)驗(yàn)及文化熏陶產(chǎn)生的直覺、知識

4.基于人自身的情感（愛、恨、熱情、冷漠等）與他人互動(dòng)的能力要想獲得以上這些能力，大部分都是個(gè)性化培養(yǎng)，而非大規(guī)模圈養(yǎng)教育系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，也要考慮到個(gè)性化、定制化、可持續(xù)化和公平。可能感性思維很難被機(jī)器取代，理性思維人類是干不過AI的。11.AI無處不在的年代，人生還有意義嗎？

開復(fù)老師通過自己康復(fù)的經(jīng)驗(yàn)，在書中進(jìn)行了富有哲理，詩意盎然的闡述。

我的答案：我思故我在。今天我坐在這里打完這份讀后感，說明我的人生就是有意義的。

AI不過是新的工具，正如小石錘、輪子、蒸汽機(jī)、航天飛機(jī)、計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)，不會(huì)取代，只會(huì)豐富。

第二篇：人工智能心得體會(huì)

人工智能主要研究用人工方法模擬和擴(kuò)展人的智能，最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關(guān)。邏輯學(xué)始終是人工智能研究中的基礎(chǔ)科學(xué)問題，它為人工智能研究提供了根本觀點(diǎn)與方法。

1、人工智能學(xué)科的誕生

12世紀(jì)末13世紀(jì)初，西班牙羅門?盧樂提出制造可解決各種問題的通用邏輯機(jī)。17世紀(jì)，英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后，德國萊布尼茲做出了四則運(yùn)算的手搖計(jì)算器，并提出了“通用符號”和“推理計(jì)算”的思想。19世紀(jì)，英國布爾創(chuàng)立了布爾代數(shù)，奠定了現(xiàn)代形式邏輯研究的基礎(chǔ)。德國弗雷格完善了命題邏輯，創(chuàng)建了一階謂詞演算系統(tǒng)。20世紀(jì)，哥德爾對一階謂詞完全性定理與N形式系統(tǒng)的不完全性定理進(jìn)行了證明。在此基礎(chǔ)上，克林對一般遞歸函數(shù)理論作了深入的研究，建立了演算理論。英國圖靈建立了描述算法的機(jī)械性思維過程，提出了理想計(jì)算機(jī)模型(即圖靈機(jī))，創(chuàng)立了自動(dòng)機(jī)理論。這些都為1945年匈牙利馮?諾依曼提出存儲程序的思想和建立通用電子數(shù)字計(jì)算機(jī)的馮?諾依曼型體系結(jié)構(gòu)，以及1946年美國的莫克利和埃克特成功研制世界上第一臺通用電子數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)ENIAC做出了開拓性的貢獻(xiàn)。

以上經(jīng)典數(shù)理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學(xué)科的誕生奠定了堅(jiān)實(shí)的邏輯基礎(chǔ)。

現(xiàn)代邏輯發(fā)展動(dòng)力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動(dòng)。20世紀(jì)邏輯研究嚴(yán)重?cái)?shù)學(xué)化，發(fā)展出來的邏輯被恰當(dāng)?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強(qiáng)了邏輯研究的深度，使邏輯學(xué)的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀(jì)邏輯之后進(jìn)入第三個(gè)高峰期，并且對整個(gè)現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。

2、邏輯學(xué)的發(fā)展

2.1邏輯學(xué)的大體分類

邏輯學(xué)是一門研究思維形式及思維規(guī)律的科學(xué)。從17世紀(jì)德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲(niz)提出數(shù)理邏輯以來，隨著人工智能的一步步發(fā)展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產(chǎn)生。邏輯學(xué)大體上可分為經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯和現(xiàn)代邏輯。經(jīng)典邏輯與模態(tài)邏輯都是二值邏輯。多值邏輯，是具有多個(gè)命題真值的邏輯，是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。

2.2泛邏輯的基本原理

當(dāng)今人工智能深入發(fā)展遇到的一個(gè)重大難題就是專家經(jīng)驗(yàn)知識和常識的推理?，F(xiàn)代邏輯迫切需要有一個(gè)統(tǒng)一可靠的，關(guān)于不精確推理的邏輯學(xué)作為它們進(jìn)一步研究信息不完全情況下推理的基礎(chǔ)理論，進(jìn)而形成一種能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式的，靈活的，開放的，自適應(yīng)的邏輯學(xué)，這便是柔性邏輯學(xué)。而泛邏輯學(xué)就是研究剛性邏輯學(xué)(也即數(shù)理邏輯)和柔性邏輯學(xué)共同規(guī)律的邏輯學(xué)。

泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規(guī)律，建立能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式，并能根據(jù)需要自由伸縮變化的柔性邏輯學(xué)，剛性邏輯學(xué)將作為一個(gè)最小的內(nèi)核存在其中，這就是提出泛邏輯的根本原因，也是泛邏輯的最終歷史使命。

3、邏輯學(xué)在人工智能學(xué)科的研究方面的應(yīng)用

邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具，邏輯學(xué)的研究成果不但為人工智能學(xué)科的誕生奠定了理論基礎(chǔ)，而且它們還作為重要的成分被應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)中。

3.1經(jīng)典邏輯的應(yīng)用

人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統(tǒng)治地位的時(shí)期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機(jī)”數(shù)學(xué)定理證明程序(LT)。在此基礎(chǔ)之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問題求解程序(GPS)，開拓了人工智能“問題求解”的一大領(lǐng)域。經(jīng)典數(shù)理邏輯只是數(shù)學(xué)化的形式邏輯，只能滿足人工智能的部分需要。

3.2非經(jīng)典邏輯的應(yīng)用

(1)不確定性的推理研究

人工智能發(fā)展了用數(shù)值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統(tǒng)中每個(gè)語句或公式賦一個(gè)數(shù)值，用來表示語句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有：1976年杜達(dá)提出的主觀貝葉斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的發(fā)生率計(jì)算模型，以及假設(shè)推理、定性推理和證據(jù)空間理論等經(jīng)驗(yàn)性模型。

歸納邏輯是關(guān)于或然性推理的邏輯。在人工智能中，可把歸納看成是從個(gè)別到一般的推理。借助這種歸納方法和運(yùn)用類比的方法，計(jì)算機(jī)就可以通過新、老問題的相似性，從相應(yīng)的知識庫中調(diào)用有關(guān)知識來處理新問題。

(2)不完全信息的推理研究

常識推理是一種非單調(diào)邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論，當(dāng)人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結(jié)論。非單調(diào)邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀(jì)80年代，賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的NML非單調(diào)邏輯推理系統(tǒng)、摩爾的自認(rèn)知邏輯都是具有開創(chuàng)性的非單調(diào)邏輯系統(tǒng)。常識推理也是一種可能出錯(cuò)的不精確的推理，即容錯(cuò)推理。

此外，多值邏輯和模糊邏輯也已經(jīng)被引入到人工智能中來處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個(gè)典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統(tǒng)。模糊邏輯的研究始于20世紀(jì)20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關(guān)系合成原則，現(xiàn)有的絕大多數(shù)模糊推理方法都是關(guān)系合成規(guī)則的變形或擴(kuò)充。

4、人工智能――當(dāng)代邏輯發(fā)展的動(dòng)力

現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀(jì)末葉和20世紀(jì)早期，其發(fā)展動(dòng)力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動(dòng)。21世紀(jì)邏輯發(fā)展的主要?jiǎng)恿碜阅睦?筆者認(rèn)為，計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能將至少是21世紀(jì)早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要?jiǎng)恿υ慈?，并將由此決定21世紀(jì)邏輯學(xué)的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點(diǎn)不在于人腦所進(jìn)行的各種必然性推理，而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動(dòng)性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動(dòng)中包括學(xué)習(xí)、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，在不充分信息的基礎(chǔ)上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為，由此達(dá)到實(shí)踐的成功。于是，邏輯學(xué)將不得不比較全面地研究人的思維活動(dòng)，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動(dòng)性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強(qiáng)的可應(yīng)用性。

5、結(jié)語

人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展和邏輯學(xué)的發(fā)展密不可分。

一方面我們試圖找到一個(gè)包容一切邏輯的泛邏輯，使得形成一個(gè)完美統(tǒng)一的邏輯基礎(chǔ);另一方面，我們還要不斷地爭論、更新、補(bǔ)充新的邏輯。如果二者能夠有機(jī)地結(jié)合，將推動(dòng)人工智能進(jìn)入一個(gè)新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的，目前許多專家和學(xué)者又在基于其他邏輯的基礎(chǔ)上研究概率推理，使得邏輯學(xué)盡可能滿足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來說，一個(gè)新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個(gè)比較長的時(shí)期，那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進(jìn)行，各自發(fā)揮其優(yōu)點(diǎn)，為人工智能的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。目前，許多制約人工智能發(fā)展的因素仍有待于解決，技術(shù)上的突破，還有賴于邏輯學(xué)研究上的突破。在對人工智能的研究中，我們只有重視邏輯學(xué)，努力學(xué)習(xí)與運(yùn)用并不斷深入挖掘其基本內(nèi)容，拓寬其研究領(lǐng)域，才能更好地促進(jìn)人工智能學(xué)科的發(fā)展。

第三篇：人工智能心得體會(huì)

通過這學(xué)期的學(xué)習(xí)，我對人工智能有了一定的感性認(rèn)識，個(gè)人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。

人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時(shí)我們會(huì)要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。

這涉及到其它諸如意識、自我、思維等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關(guān)于人工智能一個(gè)大家比較容易接受的定義是這樣的：人工智能是人造的智能，是計(jì)算機(jī)科學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)交叉形成的一門科學(xué)，簡稱ai。

人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個(gè)階段：

第一階段：50年代人工智能的興起和冷落

人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。

第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay―ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會(huì)議

第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982年開始了”第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即”知識信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。

第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。

1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。

第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮

由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。

對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想

第四篇：人工智能心得體會(huì)

最近看了電影《黑客帝國》一系列，對其中的科幻生活有了很大的興趣，不覺有了疑問：現(xiàn)在的世界是否會(huì)如電影中一樣呢？人工智能的神話是否會(huì)發(fā)生。

在當(dāng)前社會(huì)中的呢？

在黑客帝國的世界里，程序員成為了耶穌，控制著整個(gè)世界，黑客帝國之所以成為經(jīng)典，我認(rèn)為，不是因?yàn)轱w來飛去的超級人物，而是因?yàn)樗底越沂玖艘粋€(gè)人與計(jì)算機(jī)世界的關(guān)系，一個(gè)發(fā)展趨勢。誰知道200年以后會(huì)不會(huì)是智能機(jī)器統(tǒng)治了世界？

人類正向信息化的時(shí)代邁進(jìn)，信息化是當(dāng)前時(shí)代的主旋律。信息抽象結(jié)晶為知識，知識構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會(huì)發(fā)展的趨勢。

人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結(jié)合到科學(xué)技術(shù)的各門學(xué)科和社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域中，她的概念，方法和技術(shù)正在各行各業(yè)廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟(jì)效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進(jìn)性。

智能是一個(gè)寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對于什么是人類智能（或者說智力），科學(xué)界至今還沒有給出令人滿意的定義。

有人從生物學(xué)角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學(xué)角度定義為“進(jìn)行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復(fù)地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗(yàn)所測量的那種東西”。這些都不能準(zhǔn)確的說明人工智能的確切內(nèi)涵。

雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當(dāng)前信息化社會(huì)的迫切要求，同時(shí)研究人工智能也對探索人類自身智能的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智能技術(shù)的進(jìn)步都將帶動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)的大跨步前進(jìn)。如果將現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學(xué)的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合，并有一定的理論實(shí)踐依據(jù)，計(jì)算機(jī)將擁有一個(gè)新的發(fā)展方向。

個(gè)人覺得研究人工智能的目的，一方面是要?jiǎng)?chuàng)造出具有智能的機(jī)器，另一方面是要弄清人類智能的本質(zhì)，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學(xué)的范疇。通過研究和開發(fā)人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計(jì)算機(jī)更好的造福人類。

第五篇：人工智能導(dǎo)論

《人工智能導(dǎo)論》課程教學(xué)大綱

課程標(biāo)號：學(xué)時(shí)：32學(xué)分：2

先修課程：《計(jì)算機(jī)原理及應(yīng)用》、《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》、《計(jì)算機(jī)控制技術(shù)》、一． 課程性質(zhì)與目的本課程是自動(dòng)化專業(yè)的選修課。本門課程的任務(wù)是使學(xué)生對人工智能的發(fā)展概況、基本原理和應(yīng)用領(lǐng)域有初步了解，對主要技術(shù)及應(yīng)用有一定掌握，領(lǐng)悟到智能理論發(fā)展歷程中所包含的深刻的科學(xué)邏輯和方法論。啟發(fā)學(xué)生對人工智能的興趣。通過學(xué)習(xí)，學(xué)生能夠知道什么時(shí)候需要某種合適的人工智能方法用于給定的問題，并能夠選擇適當(dāng)?shù)膶?shí)現(xiàn)方法。

二． 教學(xué)內(nèi)容和要求

1.人工智能概述，包括人工智能的定義，人工智能的起源與發(fā)展，人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域。

2.概括地論述知識表示的各種主要方法，包括狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、結(jié)構(gòu)化表示法（語義網(wǎng)絡(luò)法、框架）、劇本和過程等。

3.討論常用搜索原理，如盲目搜索、啟發(fā)式搜索和消解原理等。

4.討論一些比較高級的推理求解技術(shù)，有規(guī)則演繹系統(tǒng)、系統(tǒng)組織技術(shù)、不確定性推理和非單調(diào)推理等。

5.探討人工智能的新研究領(lǐng)域，初步闡述計(jì)算智能的基本知識，包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、遺傳算法等。

6.比較詳細(xì)地討論人工智能的主要應(yīng)用，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、Agent、自然語言理解和智能控制等。對于應(yīng)用內(nèi)容，根據(jù)學(xué)時(shí)，有選擇地進(jìn)行講授。

7.簡要講述人工智能語言，有Lisp語言和Prolog語言。（根據(jù)學(xué)時(shí)需要決定是否講授。）

三． 教材和參考資料

教材：1.蔡自興，徐光祐。人工智能及其應(yīng)用，第三版，本科生用書。清華大學(xué)出版社，2003。

參考資料：廉師友.人工智能技術(shù)導(dǎo)論, 第二版.西安電子科技大學(xué)出版社, 2002 ；

溝口理一郎、石田 亨，人工智能，科學(xué)出版社，2003