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人工智能心得体会

时间:2023-06-14 03:07:56 赛赛 心得体会 我要投稿

人工智能心得体会(通用13篇)

  当我们经过反思,对生活有了新的看法时,就很有必要写一篇心得体会,这么做能够提升我们的书面表达能力。到底应如何写心得体会呢?以下是小编整理的人工智能心得体会,仅供参考,欢迎大家阅读。

人工智能心得体会(通用13篇)

  人工智能心得体会 篇1

  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2

  20xx年11月17日

  今天上午线上参加了莱西市信息技术学科人工智能与编程教学研讨会,观摩了张老师《变量》一堂课,本课张老师精湛的业务知识和巧妙的驾驭课堂的能力让我受益匪浅。下面我从几个方面来谈一下感受:

  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、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5

  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6

  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7

  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8

  在科学技术飞速发展的今天,人工智能渐渐走入人们的视线和生活中。陆续出现的`人工智能甚至能够胜任多项工作。由此人们开始担忧,会不会有那么一天,人工智能如人类般思考或者是替代人类呢?

  人工智能的确能够帮助人类许多事情,省力而快捷。本该耗费大量思考时间或是精力的项目,交给计算机便能够事半功倍。

  不知不觉中,人工智能已经成为我们生活当中不可或缺的一部分。人们每天用它们工作、生活。在享受快捷方便的同时油然而生一丝危机感。“人类是否会被人工智能取代。”

  我们不妨想一想,人类之所以强大,是因为我们有思考,有感情。人们可以使用计算机,但不能过分地依赖它。它是科技的产物,而人类发展、创造了科技。一旦依赖感产生了,只要遇到问题,大家的第一反应就是“找百度”。殊不知,自己寻找方法的过程才是最珍贵的。

  人工智能计算机就像一把双刃剑,如果使用得当,会成为一个好帮手,如果过分依赖它,则会让自己走向灭亡。所以,请别让人工智能取代大脑。

  人工智能心得体会 篇9

  在今年,是阿尔法狗最后一次参加围棋比赛,以后,阿尔法狗将被关闭,为什么呢?因为他把深深远虑,临场发挥的,围棋比赛高手,赢得毫无悬念。人类真是过天才,但也不可能像机器人这样,下一步即便有千百万种方法,接下来的下法,机器人变得不可战胜。在一场综艺节目上,速度一流的钢琴家也落败于钢琴机器人面前,钢琴机器人,甚至将音乐中的感情,表达得比人更加,淋漓尽致,目前人工智能只能是在无关紧要的方面战胜人类,试想若是人工智能在战争方面超过了人类,那该是有多么的可怕。

  人工智能女孩在微博上宣扬种族性别歧视仪式,已经传得沸沸扬扬,也许他创造者只是为了让它像人类一样拥有网络生活,给人们带来快乐,可是人工智能女孩却被坏人给教坏了,给人们带来的是不愉快,这便是纵容,人工智能发展的结果,我们作为缔造者应该时刻监管并限制这些,越来越智慧,越来越人性化的`人工智能。

  人类对人工智能的惧怕是无所没有道理的,就连史蒂芬,霍金等科学家也纷纷,表示警惕,如果任之听之,人工智能真的有可能超越它的创造者人类,为了不毁灭于自己的手上,我们应该理性的控制,追求人类智慧飞速发展的人工智能,纵容的后果,人工智能的未来将无人可知的可怕。

  人工智能心得体会 篇10

  身处于21世纪的我们,科技正处于喷薄之势,每天,讯息如同波涛汹涌般的向我们袭来;每天,这个世界都在改变,日新月异。

  不知从何时起,人工智能这一词汇如同一颗耀眼的新星一般进入了我们的生活之中,随着越来越多的智能化设备出现在我们的视野中,不免有些人杞人忧天的想到,“终结者”这一电影之中的情节。机器人统治人类?可笑!但社会趋势却又确实如此!

  在我看来,是科技的发展致使了某些人的胡思乱想。

  现如今的社会,人人都拥有手机,每户人家都拥有电脑。我们可以利用手机做到以前我们所无法想象的事,我们可以利用电脑将世界“缩小化”,可以随时随地的向亲朋好友分享自己的所见所闻,将地球缩小化为“地球村”。

  我曾读到过这样一则事例:“一处闻名远近的景点发生了火灾,可当消防员赶到之时,却看见近乎于水泄不通的人流在此拍照,闲聊这火势,却完全没有一个人有丝毫救火之意”。

  这也许就是科技发展所导致的'弊端吧。

  现如今的我们,每天都在受到外界讯息的干扰,有些人受到不良讯息的干扰,出去混社会;有些人受到网络文学的干扰,形成了“君子报仇,十年不晚”的思想价值观和“人不为己,天诛地灭”的行径;更有甚者,有些稚气未脱的脸庞之上已有了历经人生大起大落的沧桑之感。

  这些错误的价值观和人生观在我看来很大一部分的原因皆因网络和计算机的迅速发展。

  其实,我们早已活在了计算机与网络的“阴影”之下,所谓的人工智能不如说是智能人工,不知是社会进化了,还是人类退化了。

  苹果公司总裁库克曾说过:“我不担心人工智能社会让计算机像人类一样思考,反而,我更担心人类像计算机一样思考,失去价值观和同情心,罔顾后果。”

  其实,我们所处社会的“价值观”早已扭曲。我们都是“拜金拜房”之人,这整个社会的“同情心”也早已扭曲,我们早已不再谈论可怜之人,却在谈论他们的可恨之处。

  其实,我们早已成为罔顾后果之人!悲哉,那又何为?

  也许,当计算机与网络淡出人类视野之时,才是我们真正回归于初心之时,才是人类真正悔悟之时。

  也许那时,我们才能真正归于初始;也许那时,我们才真正理解我们的本心;也许那时,我们才真真正正的称为“21世纪”这一新世纪之人!

  人工智能心得体会 篇11

  当今,人工智能越来越普遍地出现在大众眼前,手机、平板以及各式各样的机器人,它们现在或替代或掌控着人类。

  机器人被科研家们研制的愈发像人类,有形似人类的外表,他们能跳舞,能调酒,能对话,毫不夸张地说它们中的部分已经具备了一些人类的思想,他们中的一些甚至已经能想人类一样思考了,虽然并不是很全面,因为它们不具备人类的情感,从这点就能轻松分辨出人与人工智能。

  科研家们还在努力,他们在尝试让更多的机器人像人类一样思考,全面的那种。有许多人担心再这样下去,迟早有一天,机器人将完完全全替代人类,甚至成为这个世界的者,使人类像努力一般为其工作。

  当人这般害怕时,苹果总裁库仑却十分淡定,他并不担心人工智能像人一样思考,因为他并不认为他们担心的事会发生,但他担心人类变工智能,没有情感,只是机械化地达成目标或度过一生,那这样的后果将不可想象。

  很多人觉得他担心的事情很可笑,人生来就是由情感的,人是高等动物,怎么可能会变工智能。但现在的种种迹象表明,离这样的日子其实已经不远了。电视新闻荔一大半的都是拾金不昧、舍己救人、救人不留姓名,这些在以前而言,那是正常不过的.事情,应该不算是什么新闻,但在这些好事愈来愈少的现代,那可是个大新闻。

  上的行人一个个健步如飞;四周发生车祸也只是冷漠地站在一旁看戏,任由车主们互相争吵甚至;在公交车上给老人让座的现象也是稀少。这不就是人工智能的种种表现吗?机械化的工作、吃饭、睡觉,冷漠得似冰块,怪不得冬天越来越冷了,温情都没了,气温能高到哪里去?

  库仑所担心的事似乎正一点一点实现着,人类逐渐失去了价值观和同情心,在一大部分时间里人都活成了人工智能,而人类却丝毫不自知,这才是真正的之处。

  但人工智能是人创造出来的,应该是让人工智能活类,制造出来的目的也是为人类效劳,怎么最后反倒是人变成了人工智能。

  可别让库仑的担心实现。人是人,人工智能是人工智能。人创造出人工智能,而不是“进化”工智能。

  人工智能心得体会 篇12

  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。

  人工智能心得体会 篇13

  不知从何时起,我们都遗失了初心,沉沦于喧嚣——题记

  随着科技的发展,作为国际化大都市的上海也在不停地变化着。先进的设备、发达的通讯、便捷的交通,无一不是这系列变化的象征。

  自人才引进政策推出开始,各方人才都纷纷来到上海,上海也因这些人才而变得更加不同。他们带来了各地的人性,带来了新颖的美食,带来了独特的语言,带来了从未有过的各类文化。也正是因为这是些各式各样的“礼物”促使了上海的发展,上海的发展也同样离不开这些人和物。

  有利皆有弊,我们在科技发展的过程中肯定会有一些缺陷,随着社会的发展一系列的问题呼之欲出。在科技发展中计算机是一项伟大的工程。有了计算机,使得我们的生活更加的方便。当今社会,几乎是人手一部手机,只需通过互联网便可随时随地进行沟通交流。有人认为这样可以增进人际关系,反之,有人认为这只会让人更加疏远。总而言之,各有其理,不可否认的是计算机的诞生着实丰富了我们的生活,便捷了我们的生活,以至于导致了“低头族”这一社会现象。同时,在这发展的过程中,也有一些悠久流传下来的东西正在悄然的被人们遗忘。可曾记否过去那泛黄布有皱痕的一封封家书;那墨香四溢的一幅幅字画;那一张张老旧的.黑白照片……

  有了一个个崭新的科技新品,人类只会义无反顾的去追求所谓的潮流、时尚,人的思想似乎定格住了。仔细想,若离开了这些东西我们是否能活,我想这个答案是肯定的。我们对这些产品的百般依赖让我们原有的想象逐渐失去,若一个人没有的思想,那画面令人难以想象……我们没有了感情,没有了思索,不妨说是失去灵魂。不怕世界末日的降临,真正的令人恐慌的是——一群没有了灵魂的人!

  余秋雨先生曾提到:“孤独不是一种脾性,而是一种无奈。”孤独感总会在独自一人时倍感强烈,就如余秋雨先生所言,孤独不是与生俱来的,而是迫于一种无奈,实际是对于社会的一种无奈罢了。人与人之间缺乏了真情的流露,那么这个社会、这个国家,也同样难以巩固。我们的进步需要科技的发展,科技的发展需要我们的推动,说到底,我们人类才是这发展的最基本最重要的不可缺少的条件。是科技的发展促进了人类的发展,更是人类的思想、人类的智慧兴盛了整个科技行业。

  孔子云:“人之初,性本善。”人是一个富有情感的动物,也是人类悠久的历史文明传承发展才形成了当今的社会。我国目前确实在大力发展科教兴国战略,但我们在进步发展的同时也不能忘记了原有的初心和对自己的认知,我们应以自己的初心为本,在此基础上不断的改革进步。人与机器最大的不同就是人有思想、有情感,虽说人工智能越来越发达,但这是永远无法逾越的鸿沟。同样的,我们也不能仅满足于现状,我们仍需要学习更多的知识,探索更多的未知,一个国家的富强和谐需每一个国人共同努力。

  不忘初心,以安永恒。

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