專業(yè)人工智能心得（15篇）

專業(yè)人工智能心得（匯總15篇）人工智能心得體會

首先，自由意識是受者的感受，假如你于一臺放在黑屋子里的機器始終對話，并始終以為對方是人，那么，便可以說它或具有自由意識，這也就是所謂的人工智能初期想要達到的效果。

輻射的世界不缺機器人，他們能勝任不同的工作，有的單一，有的簡單，甚至有的還貌似進展出了自己的共性，那么他們是不是具有自我意識的人工智能呢？在輻射宇宙中，這些機器都是編程的產(chǎn)物，程序模擬的思維，和學習方式，并不能和ai(人工智能)比，這就似乎要拿把小黃雞說成是人工智能一樣。

共性化最明顯的是巧手管家，由于要服務(wù)的是人而不是機器，所以良好的用戶交互是必要的，這也就是為什么，3代的巧手管家會講笑話，但卻有些生冷。四代中的機器人管家會搞不清真實狀況，但卻始終能記得豬腳一家，船長是憲兵機器人，但卻有一套語言系統(tǒng)，這些機器人會很有共性，然而歸根結(jié)底，都是程序員的功勞，認真看，他們都有一個特點，就是對周遭的大變遷不以為然，那是由于它們多是戰(zhàn)前的產(chǎn)物，所謂的程序模擬學習，規(guī)律是固定的，并不能和自由意識掛鉤。

2.合成人與機器人的區(qū)分

許多人都知道合成人出自學院，但其實機器是大多也是，機器人在戰(zhàn)前便已經(jīng)開頭批量生產(chǎn)，而合成人的誕生，或多或少是學院對人類絕望的結(jié)果，他們分為3代，最原始的和機器無差別，之后，有了合成皮膚，甚至是血肉，這都是由于我開頭提到的那個自由意識的定義，也就是所謂的圖靈測試，假如受者認為他是個人，那么它就具備了所謂的自由意識，可見，它與編程了服務(wù)于人類的機器人的設(shè)計制造理念本身就是不同的，在輻射的宇宙中，真正具有自由意識的機器是解開代碼枷鎖后的合成人，而機器人只是人類的工具而已，這也就是為什么廢土客一般都會信任機器人，或者開槍就好，不會咒罵他們，由于沒有人會對手中的工具有過多的感情糾葛，而從人類的進化史上看來，每一次更強的自由意識的誕生，都伴隨著一個相近但較低才智的群體的滅亡，才智性自由意識，意味著威逼。

之后再看看，為什么說機器人的盼望只是場夢？

老憲法號是美國服役過的，照舊能夠航行的，最受人敬重的`海軍戰(zhàn)艦，可以說是美國的愛國標志之一。

并存在于自由之經(jīng)的“綠色"旅游線路之上，是波士頓的傲慢，之所以機器人背后的程序員會基于某種方式，愛護憲法號，并讓她升天，更多的是盼望能再一次的點燃人們的愛國心情，然而今日的廢土，勢力割據(jù)，每個都有自己得信仰，能記得憲法號所象征的自由與驕傲的，除了幾只尸鬼外，還會又有幾個人。

執(zhí)著的是程序，但選擇關(guān)機否的，的確只能是人類自己，夢很美，但已經(jīng)時過境遷了。

b社對《輻射4》布滿信念銷量將超《上古卷軸5》

對于即將在2022年11月10日發(fā)售的《輻射4》，bethesda是肯定的信念十足，其營銷副總裁在接受外媒采訪時甚至表示嬉戲的銷量會超越《上古卷軸5：天際》。

petehines表示：“我認為《輻射4》的銷量將會突破《上古卷軸5：天際》，這是一款更加壯麗的rpg嬉戲，精彩到無法形容，我的工作是負責推廣這款嬉戲，而嬉戲自身將打算它能夠走多遠，能造成多大影響力，這些目前都是不確定的，由于《上古卷軸5：天際》的影響力的確很大，但我們對《輻射4》有信念?！?/p>

《上古卷軸5：天際》的全球銷量超過2000萬份，是rpg界的一個奇跡，首先讓我們看看《輻射》系列近期作品的銷量，《輻射3》銷量為920萬套，《輻射：新維加斯》為750萬套，前兩作的銷量已經(jīng)不錯，信任憑借玩家多年對于嬉戲的期盼，嬉戲大賣是毫無疑問的，但是否能夠達到2000萬還有待時間為我們公布答案。

《輻射4》是否能擊敗《老滾5》？

bethesda稱《輻射4》好到無法形容銷量要創(chuàng)新高

對于即將在2022年11月10日發(fā)售的《輻射4》，bethesda是肯定的信念十足，其營銷副總裁在接受外媒采訪時甚至表示嬉戲的銷量會超越《上古卷軸5：天際》。

petehines表示：“我認為《輻射4》的銷量將會突破《上古卷軸5：天際》，這是一款更加壯麗的rpg嬉戲，精彩到無法形容，我的工作是負責推廣這款嬉戲，而嬉戲自身將打算它能夠走多遠，能造成多大影響力，這些目前都是不確定的，由于老滾5的影響力的確很大，但我們對《輻射4》有信念。”

《上古卷軸5：天際》的全球銷量超過2000萬份，是rpg界的一個奇跡，首先讓我們看看《輻射》系列近期作品的銷量，《輻射3》銷量為920萬套，《輻射：新維加斯》為750萬套，前兩作的銷量已經(jīng)不錯，信任憑借玩家多年對于嬉戲的期盼，嬉戲大賣是毫無疑問的，但是否能夠達到2000萬還有待時間為我們公布答案。

人工智能心得體會

通過這學期的學習，我對人工智能有了肯定的感性熟悉，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必需懂得計算機學問，心理學和哲學。人工智能是包括非常廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能討論的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的簡單工作。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會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制造人工智能的地步，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，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都特別有限，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)于人工智能一個大家比較簡單接受的定義是這樣的：人工智能是人造的智能，是計算機科學、規(guī)律學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。

人工智能的進展歷史大致可以分為這幾個階段：

第一階段：50年月人工智能的興起和冷落

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

第三階段：80年月，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大進展。日本1982年開頭了”第五代計算機研制方案”，即”學問信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使規(guī)律推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此方案最終失敗，但它的開展形成了一股討論人工智能的熱潮。

第四階段：80年月末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速進展。

1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資漸漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速進展起來。

第五階段：90年月，人工智能消失新的討論高潮

由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特殊是國際互連網(wǎng)的技術(shù)進展，人工智能開頭由單個智能主體討論轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能討論。不僅討論基于同一目標的分布式問題求解，而且討論多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面對有用。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)討論與應(yīng)用消失了欣欣向榮的景象。人工智能已深化到社會生活的各個領(lǐng)域。

對人工智能對世界的影響的感受及將來暢想

人工智能心得體會

同學們都對刮獎特別感愛好，通過刮獎環(huán)節(jié)的設(shè)計，同學很快的融入課堂環(huán)境中，同學們樂觀參入，踴躍發(fā)言，學習愛好盎然，在寓教于樂額學習氛圍中學習新學問，把握新技能。

同學們利用之前所學程序可以計算出簡潔的價格，但是當問題漸漸增多，利用之前的方法就特別麻煩了，這時候引導同學提出問題，教給同學新的學問點-變量。

本節(jié)課同學參入度高，動手實踐力量強，設(shè)計的問題層層遞進，環(huán)環(huán)相扣，過渡環(huán)節(jié)都處理的特別到位，更多的是讓同學自己去探究，把課堂交給同學，不斷創(chuàng)新，發(fā)揮了同學的主體學習地位，讓其自主探究，合作學習，做到真正的把握一門技能。這也是培育同學不斷創(chuàng)新的.手段之一。

盼望以后能有更多這樣的學習機會，以便于在信息技術(shù)的教學上有更大的進步和提高。

人工智能心得體會

人工智能轉(zhuǎn)變了我們的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能教育要培育同學什么學問，什么素養(yǎng)，才能為社會進展供應(yīng)源源不斷的動力源泉。

人工智能簡稱ai，它是討論、開發(fā)用于模擬、延長和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學，在此次人工智能教育論壇中，黃錦輝教授對人工智能用更加利于理解的解釋是人工智能等于云計算、大數(shù)據(jù)、機器學習和5g技術(shù)綜合的產(chǎn)物，做好人工智能教育能實現(xiàn)不斷提升人們生活的質(zhì)量，在論壇中，劉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.著力點集中在算力、數(shù)據(jù)處理、算法以及場景化的學習，使同學對教材可以理解，教育情景可以感知，學習服務(wù)可以定制，使人工智能教育從智能增加，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苎a償，最終達到智能替代。

在實際過程中，許多學校沒有開展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步開展起來呢？人工智能開展過程中，主要面臨的問題主要有：

第一教材的缺乏，

其次師資的缺乏，

第三課程實施的場地缺乏，

第四怎么教的問題。

分為三個階段：

第一階段大班stem基礎(chǔ)教學，

其次輪實踐教學建立社團校隊，

第三開展項目式專訓，培育科技特長生，或者各班級班級培育同學人工智能教育的不同目標，學校低班級可以主要培育綜合素養(yǎng)，學校高班級跨學科應(yīng)用，學校形成目標方向，高中向目標方向進行討論。

人工智能心得體會

看了《人工智能》這個電影頗有些感動，但更多的是一些感慨。這是一部科幻與倫理相結(jié)合的電影。在電影的開頭，人類就被安置在一個極度嚴峻的生存環(huán)境下，溫室效應(yīng)導致冰川溶化，部分城市已經(jīng)被海水所沉沒，人類的科技卻極度發(fā)達，這無疑是對人類自身的一種諷刺。擬真電子公司的老板并不滿意于已經(jīng)開發(fā)出來的才智型機器人，而要進一步開發(fā)出一個會愛的機器人，一個有心智和情感的機器人，這種機器人擁有前所未有的潛意識，布滿暗喻、直覺和自發(fā)性推理力的內(nèi)心世界。當這個提議被提出的時候就遭來了同事的疑問，社會布滿著仇視機器人的氣氛，當前最重要的是要讓人去愛機器人，而不是讓機器人去愛人。但是真理總是難以被眾人所接受的。這個觀點并沒有受到重視，的確，假如一個機器人能真的去愛一個人，那么這個人對機器人又有什么責任呢?這就是影片所要探討的一個問題。斯皮爾伯格開門見山的點出了這個問題。

于是一個獨一無二的大衛(wèi)誕生了，伴著他愛的使命從始至終。沒有挨次的單詞開啟了大衛(wèi)的感情世界，于是他開頭永無止盡地付出自己的愛，只有殘酷的機器屠宰場才能終結(jié)大衛(wèi)的愛。

而大衛(wèi)最終成為了莫尼卡夫婦孩子的替代品與母愛發(fā)泄的對象。大衛(wèi)雖然是個人工智能的產(chǎn)物，但在有大衛(wèi)的日子里，他給這個家庭帶來了幸福與融洽，排解了莫尼卡的大部分憂愁。而這一切伴隨著莫尼卡的兒子馬丁由于醫(yī)學奇跡而發(fā)生逆轉(zhuǎn)。馬丁重新回到家中使原本安靜的生活被打破，大衛(wèi)也因此失寵，由于他終究是人類發(fā)泄情感的替代品。

這部電影有許多地方值得人們?nèi)ニ妓?。首先，人們制造出機器人卻為何要仇視機器人呢，這是不是對人類本身的一種諷刺呢?其次，人們既然賜予了機器人愛的權(quán)利，卻為何剝奪了機器人被愛的權(quán)利和不愛的權(quán)利，這是不是對人類本性——自私與貪欲的真實寫照呢?再次，既然人類賜予了機器人情感、思維方式以及豐富的內(nèi)心世界，那么為何還要把機器人看做是工具，這是不是高度發(fā)達社會與人類文明的對比呢?最終，當程序成為愛時，人們卻無法編寫出一段程序來遏制機器人對愛的渴望!這就意味著當程序成為愛時，就正在塑造著一段悲劇的開頭，卻沒有結(jié)束!電影中大衛(wèi)的形象深化人心，他程序被啟動后，他對任何事都布滿了新穎，沖咖啡、拿刀叉這些簡簡潔單的事卻呈現(xiàn)出一個孩子該有的天性。他單純可愛，惹人憐惜，尤其是被驚嚇時會說“愛護我”，是一個需要愛護的乖孩子。大衛(wèi)代表的是初生的孩子的純樸與和善。而與大衛(wèi)有著明顯對比的是馬丁，馬丁給人的感覺是厭惡的，他無時無刻不帶著社會的奸詐與邪惡，有點現(xiàn)在富二代的張狂與不肖，他虐待泰迪熊以及破壞玩具的嘴臉與現(xiàn)在社會的富二代破壞社會秩序與張狂有著極大的相像之處。所以說馬丁代表了被社會腐蝕所形成的那種邪惡。這是對現(xiàn)在高速發(fā)達社會的一個真實寫照。

高速的發(fā)達讓人們在奢侈的生活中漸漸腐蝕，丟失了人們應(yīng)有的最基本的道德與倫理。這不得不是發(fā)達社會的一處弊病。

在馬丁回來的日子里，莫尼卡夫婦重新找到了自己母愛和父愛的歸宿。只由于大衛(wèi)曾勸慰了莫尼卡的心，所以她還是客客氣氣的向?qū)Υ腿艘粯?。馬丁的戲弄讓莫尼卡夫婦感到他大衛(wèi)會給這個家庭帶來不利。

然而這一切只由于大衛(wèi)聽信了馬丁的話，信任他會得到莫尼卡更多的愛。在游泳池邊，由于大衛(wèi)受到驚嚇，導致意外發(fā)生，在眾人救馬丁的時候，卻獨自把大衛(wèi)一個人丟在游泳池底，池頂?shù)某臭[與池底的安靜形成了鮮亮的對比，大衛(wèi)的存在與莫尼卡家庭的利益相比也形成了鮮亮的對比。這也正顯現(xiàn)了人的天性——自私。

最終，人類的自私與貪欲還是戰(zhàn)勝了道德與倫理，大衛(wèi)被拋棄了，帶著他對莫尼卡深深的愛。假如說機器屠宰場終結(jié)了大衛(wèi)的愛，那么對大衛(wèi)來說也不行說是一件幸事啊!可是面對一個會求饒的小孩誰又會下的去手呢?最終大衛(wèi)和機器舞男逃脫了。為了自己能得到莫尼卡的愛，大衛(wèi)和機器舞男踏上了查找藍仙女的旅程。而最終機器舞男被抓走的時候他說了一句“iam”，仿佛是對全部機器人的一種確定，確定他們的存在或曾經(jīng)存在。童話故事究竟是不存在的.，誰又會信任一個童話故事。也只有單純的大衛(wèi)會信任偶然聽到的童話故事。所以查找藍仙女的旅途也注定是坎坷的!最終大衛(wèi)找到了藍仙女，當然不是真的藍仙女。伴著他真摯的祈求冰封2000年。不得不說這是人類的罪惡。

2000年后，人類滅亡了。外星人發(fā)覺了冰封在海底的大衛(wèi)，叫醒了沉睡的大衛(wèi)，也叫醒了他的夢。藍仙女雕塑在他的碰觸中破裂了，一如他的夢。一切的對愛的執(zhí)著變成了虛無，始終信任的東西遭到無情現(xiàn)實的敲打直至變?yōu)榉勰@是一種無法訴說的悲傷。

然而令人發(fā)思的是在人類文明社會屢遭唾棄的大衛(wèi)在人類滅亡后卻被外星人視之若寶。這是不是也是對人類文明的一種諷刺。不管是不是一種諷刺，但這時的大衛(wèi)其實比真實的小孩還要真實，由于他是唯一擁有著人類記憶的。在外星人眼里，他就是一個渴望愛的小孩。外星人賜予了大衛(wèi)想要的一切。這可以說是一種圓滿的結(jié)局啊!留給我們的事對現(xiàn)實的思索，當人類不斷進步的同時，是不是也要留意道德的提升;當人類給予其他事物權(quán)利的同時，是不是也想到了自己要應(yīng)盡的責任;當人類進步的同時，是不是也想到了怎樣處理與人類進步同生的社會沖突與卑視。

人工智能心得體會

人，沒有熊一樣的`力氣，卻能把熊關(guān)進籠子，這籠子的鑰匙，叫才智。人類始終在思索如何讓自然界的其它事物為自己所用，而不是只想著如何獵取食物來填飽肚子，人類之所以會凌駕于食物鏈頂端，就在于對于資源的使用。為了減輕胃的消化負擔，人類開頭學會使用火，讓蛋白質(zhì)在進入胃之前就變質(zhì)而變得更好消化易于汲取。經(jīng)受了漫長的手工制造業(yè)歷程，為了提高生產(chǎn)效率，也為了減輕工人手工勞作的負擔，人們開頭了工業(yè)革命，很多的機器流水線取代了效率低下的廉價勞動力，也正是從今刻起，人類使用資源的力量有了質(zhì)的進展，由使用已有資源，到制造新的資源。第一臺計算機應(yīng)運而生，人類開啟了無限制造的時代。時至今日，計算機技術(shù)幾乎延長到了生活的每個領(lǐng)域，甚至成了人們的生活必需品。計算機能關(guān)心人們完成人類不行能完成的計算，但始終致力于制造的人們當然不會停止對計算機的要求。人們不光需要計算機做人類做不了的計算，還慢慢開頭要求計算機做人類能做的事，這便催生了人工智能。人類就是這樣一步步用自己的才智讓自己過上傻瓜一樣的生活。

人工智能目前還沒有在人們生活中普及，但是已經(jīng)消失萌芽。最典型是的一些語音識別系統(tǒng)，如蘋果公司的siri可能是目前人們接觸最多的基于人工智能和云計算技術(shù)的產(chǎn)品，信任這種人機交互系統(tǒng)的雛形經(jīng)過時間的磨練會在將來形成一套完善的從界面到內(nèi)核的智能體系。在社會生活方面，與數(shù)字圖像處理技術(shù)緊密結(jié)合的人工智能已經(jīng)開頭應(yīng)用于攝像頭的圖像捕獲和識別，而模式識別技術(shù)的進展則使得人工智能在更寬闊的領(lǐng)域得以實現(xiàn)成為了可能。一些大公司在人工智能領(lǐng)域的投入和討論對于推動人工智能的進展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免費搜尋表面上是為了便利人們的查詢，但這款搜尋引擎推出的初衷，就是為了關(guān)心人工智能的深度學習，通過上億的用戶一次又一次地查詢，來熬煉人工智能的學習力量，由于我的水平還很低，對于深度學習還不敢妄自拽測。但是，近年來谷歌公司在人工智能方面的突破一項接著一項，為人們熟知的便是智能汽車。不得不說，人工智能想要進一步進展，必需依靠這些大公司的討論和不斷推廣，由經(jīng)濟促創(chuàng)新。

縱覽時間長河，許多新生的技術(shù)在一開頭都是舉步維艱的，人工智能也不例外，但幸運的是，人們接受和學會使用新技術(shù)所需要的時間越來越短，對于人工智能產(chǎn)品的投入市場是有益的。因此，在我看來，將已開發(fā)出來但還需完善的人工智能產(chǎn)品投放市場，使其進入人們的生活只是時間的問題，但要想真正把握人工智能，開發(fā)出完全符合研發(fā)人想法的智能產(chǎn)品還需各方面的努力。至于現(xiàn)在爭論熱鬧的“人工智能統(tǒng)治人類”的問題，我的看法是，人工智能的開發(fā)和應(yīng)用是需要監(jiān)管的，但并不能阻擋人工智能即將影響世界的趨勢。

由于我對于人工智能的理解還只是皮毛，對于文中消失的紕漏和錯誤還盼望老師指正！

人工智能心得體會

今日上午線上參與了萊西市信息技術(shù)學科人工智能與編程教學研討會，觀摩了張老師《變量》一堂課，本課張老師精湛的業(yè)務(wù)學問和奇妙的駕馭課堂的力量讓我受益匪淺。下面我從幾個方面來談一下感受：

同學們都對刮獎特別感愛好，通過刮獎環(huán)節(jié)的設(shè)計，同學很快的融入課堂環(huán)境中，同學們樂觀參入，踴躍發(fā)言，學習愛好盎然，在寓教于樂額學習氛圍中學習新學問，把握新技能。

同學們利用之前所學程序可以計算出簡潔的價格，但是當問題漸漸增多，利用之前的方法就特別麻煩了，這時候引導同學提出問題，教給同學新的學問點-變量。

本節(jié)課同學參入度高，動手實踐力量強，設(shè)計的問題層層遞進，環(huán)環(huán)相扣，過渡環(huán)節(jié)都處理的特別到位，更多的是讓同學自己去探究，把課堂交給同學，不斷創(chuàng)新，發(fā)揮了同學的主體學習地位，讓其自主探究，合作學習，做到真正的把握一門技能。這也是培育同學不斷創(chuàng)新的'手段之一。

盼望以后能有更多這樣的學習機會，以便于在信息技術(shù)的教學上有更大的進步和提高。

人工智能心得體會

同學們都對刮獎特別感愛好，通過刮獎環(huán)節(jié)的設(shè)計，同學很快的融入課堂環(huán)境中，同學們樂觀參入，踴躍發(fā)言，學習愛好盎然，在寓教于樂額學習氛圍中學習新學問，把握新技能。

同學們利用之前所學程序可以計算出簡潔的價格，但是當問題漸漸增多，利用之前的方法就特別麻煩了，這時候引導同學提出問題，教給同學新的學問點-變量。

本節(jié)課同學參入度高，動手實踐力量強，設(shè)計的問題層層遞進，環(huán)環(huán)相扣，過渡環(huán)節(jié)都處理的特別到位，更多的是讓同學自己去探究，把課堂交給同學，不斷創(chuàng)新，發(fā)揮了同學的主體學習地位，讓其自主探究，合作學習，做到真正的把握一門技能。這也是培育同學不斷創(chuàng)新的手段之一。

盼望以后能有更多這樣的學習機會，以便于在信息技術(shù)的教學上有更大的進步和提高。

人工智能心得體會

通過這學期的學習，我對人工智能有了肯定的感性熟悉，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必需懂得計算機學問，心理學和哲學。人工智能是包括非常廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能討論的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的簡單工作。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會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制造人工智能的地步，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，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都特別有限，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)于人工智能一個大家比較簡單接受的定義是這樣的：人工智能是人造的智能，是計算機科學、規(guī)律學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。

人工智能的進展歷史大致可以分為這幾個階段：

第一階段：50年月人工智能的興起和冷落

人工智能概念首次提出后，相繼消失了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但由于消解法推理力量的.有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。

第三階段：80年月，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大進展。日本1982年開頭了”第五代計算機研制方案”，即”學問信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使規(guī)律推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此方案最終失敗，但它的開展形成了一股討論人工智能的熱潮。

第四階段：80年月末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速進展。

1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資漸漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速進展起來。

第五階段：90年月，人工智能消失新的討論高潮

由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特殊是國際互連網(wǎng)的技術(shù)進展，人工智能開頭由單個智能主體討論轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能討論。不僅討論基于同一目標的分布式問題求解，而且討論多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面對有用。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)討論與應(yīng)用消失了欣欣向榮的景象。人工智能已深化到社會生活的各個領(lǐng)域。

對人工智能對世界的影響的感受及將來暢想

在當前社會中的呢？

人類正向信息化的時代邁進，信息化是當前時代的主旋律。信息抽象結(jié)晶為學問，學問構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此，信息化到學問化再到智能化，必將成為人類社會進展的趨勢。人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深化的結(jié)合到科學技術(shù)的各門學科和社會的各個領(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)濟效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進性。

智能是一個寬泛的概念。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），科學界至今還沒有給出令人滿足的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的力量”，甚至有人同義反復(fù)地把它定義為“獲得力量的力量”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能精確?????的說明人工智能的準確內(nèi)涵。

雖然難于下定義，但人工智能的進展已經(jīng)是當前信息化社會的迫切要求，同時討論人工智能也對探究人類自身智能的神秘供應(yīng)有益的關(guān)心。所以每一次人工智能技術(shù)的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。假如將現(xiàn)有的計算機技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合，并有肯定的理論實踐依據(jù)，計算機將擁有一個新的進展方向。

個人覺得討論人工智能的目的，一方面是要制造出具有智能的機器，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，又屬于科學的范疇。通過討論和開發(fā)人工智能，可以幫助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計算機更好的造福人類。

人工智能心得體會

人工智能轉(zhuǎn)變了我們的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能教育要培育同學什么學問，什么素養(yǎng)，才能為社會進展供應(yīng)源源不斷的動力源泉。

人工智能簡稱ai，它是討論、開發(fā)用于模擬、延長和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學，在此次人工智能教育論壇中，黃錦輝教授對人工智能用更加利于理解的解釋是人工智能等于云計算、大數(shù)據(jù)、機器學習和5g技術(shù)綜合的產(chǎn)物，做好人工智能教育能實現(xiàn)不斷提升人們生活的質(zhì)量，在論壇中，劉三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的著力點集中在算力、數(shù)據(jù)處理、算法以及場景化的學習，使同學對教材可以理解，教育情景可以感知，學習服務(wù)可以定制，使人工智能教育從智能增加，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苎a償，最終達到智能替代。

在實際過程中，許多學校沒有開展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步開展起來呢？人工智能開展過程中，主要面臨的問題主要有：

第一教材的缺乏，

其次師資的缺乏，

第三課程實施的場地缺乏，

第四怎么教的問題。

分為三個階段：

第一階段大班stem基礎(chǔ)教學，

其次輪實踐教學建立社團校隊，

第三開展項目式專訓，培育科技特長生，或者各班級班級培育同學人工智能教育的不同目標，學校低班級可以主要培育綜合素養(yǎng)，學校高班級跨學科應(yīng)用，學校形成目標方向，高中向目標方向進行討論。

這次的粵港澳臺人工智能教育論壇學習，拓寬了我對人工智能教育的熟悉，對我的教學如何開展人工智能教育具有指導和借鑒意義。

人工智能心得體會

人工智能主要討論用人工方法模擬和擴展人的智能，最終實現(xiàn)機器智能。人工智能討論與人的思維討論親密相關(guān)。規(guī)律學始終是人工智能討論中的基礎(chǔ)科學問題，它為人工智能討論供應(yīng)了根本觀點與方法。

12世紀末13世紀初，西班牙羅門·盧樂提出制造可解決各種問題的通用規(guī)律機。17世紀，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算的手搖計算器，并提出了“通用符號”和“推理計算”的思想。19世紀，英國布爾創(chuàng)立了布爾代數(shù)，奠定了現(xiàn)代形式規(guī)律討論的基礎(chǔ)。德國弗雷格完善了命題規(guī)律，創(chuàng)建了一階謂詞演算系統(tǒng)。20世紀，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)理論作了深化的討論，建立了演算理論。英國圖靈建立了描述算法的機械性思維過程，提出了抱負計算機模型(即圖靈機)，創(chuàng)立了自動機理論。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)字計算機的馮·諾依曼型體系結(jié)構(gòu)，以及1946年美國的莫克利和?？颂貏倮兄剖澜缟系谝慌_通用電子數(shù)學計算機eniac做出了開拓性的貢獻。

以上經(jīng)典數(shù)理規(guī)律的理論成果，為1956年人工智能學科的誕生奠定了堅實的規(guī)律基礎(chǔ)。

現(xiàn)代規(guī)律進展動力主要來自于數(shù)學中的公理化運動。20世紀規(guī)律討論嚴峻數(shù)學化，進展出來的規(guī)律被恰當?shù)胤Q為“數(shù)理規(guī)律”，它增加了規(guī)律討論的深度，使規(guī)律學的進展繼古希臘規(guī)律、歐洲中世紀規(guī)律之后進入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學特殊是數(shù)學、哲學、語言學和計算機科學產(chǎn)生了特別重要的影響。

2.1規(guī)律學的大體分類

規(guī)律學是一門討論思維形式及思維規(guī)律的科學。從17世紀德國數(shù)學家、哲學家萊布尼茲(niz)提出數(shù)理規(guī)律以來，隨著人工智能的一步步進展的需求，各種各樣的規(guī)律也隨之產(chǎn)生。規(guī)律學大體上可分為經(jīng)典規(guī)律、非經(jīng)典規(guī)律和現(xiàn)代規(guī)律。經(jīng)典規(guī)律與模態(tài)規(guī)律都是二值規(guī)律。多值規(guī)律，是具有多個命題真值的規(guī)律，是向模糊規(guī)律的靠近。模糊規(guī)律是處理具有模糊性命題的規(guī)律。概率規(guī)律是討論基于規(guī)律的概率推理。

2.2泛規(guī)律的基本原理

當今人工智能深化進展遇到的一個重大難題就是專家閱歷學問和常識的推理。現(xiàn)代規(guī)律迫切需要有一個統(tǒng)一牢靠的，關(guān)于不精確推理的規(guī)律學作為它們進一步討論信息不完全狀況下推理的基礎(chǔ)理論，進而形成一種能包涵一切規(guī)律形態(tài)和推理模式的，敏捷的，開放的，自適應(yīng)的規(guī)律學，這便是柔性規(guī)律學。而泛規(guī)律學就是討論剛性規(guī)律學(也即數(shù)理規(guī)律)和柔性規(guī)律學共同規(guī)律的規(guī)律學。

泛規(guī)律是從高層討論一切規(guī)律的一般規(guī)律，建立能包涵一切規(guī)律形態(tài)和推理模式，并能依據(jù)需要自由伸縮變化的柔性規(guī)律學，剛性規(guī)律學將作為一個最小的內(nèi)核存在其中，這就是提出泛規(guī)律的根本緣由，也是泛規(guī)律的最終歷史使命。

規(guī)律方法是人工智能討論中的主要形式化工具，規(guī)律學的討論成果不但為人工智能學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)典規(guī)律的應(yīng)用

人工智能誕生后的20年間是規(guī)律推理占統(tǒng)治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“規(guī)律理論機”數(shù)學定理證明程序(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)理規(guī)律只是數(shù)學化的形式規(guī)律，只能滿意人工智能的部分需要。

3.2非經(jīng)典規(guī)律的應(yīng)用

(1)不確定性的推理討論

人工智能進展了用數(shù)值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統(tǒng)中每個語句或公式賦一個數(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)生率計算模型，以及假設(shè)推理、定性推理和證據(jù)空間理論等閱歷性模型。

歸納規(guī)律是關(guān)于或然性推理的規(guī)律。在人工智能中，可把歸納看成是從個別到一般的推理。借助這種歸納方法和運用類比的方法，計算機就可以通過新、老問題的相像性，從相應(yīng)的學問庫中調(diào)用有關(guān)學問來處理新問題。

(2)不完全信息的推理討論

常識推理是一種非單調(diào)規(guī)律，即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論，當人們得到更完全的信息后，可以轉(zhuǎn)變甚至收回原來的結(jié)論。非單調(diào)規(guī)律可處理信息不充分狀況下的推理。20世紀80年月，賴特的缺省規(guī)律、麥卡錫的限定規(guī)律、麥克德莫特和多伊爾建立的nml非單調(diào)規(guī)律推理系統(tǒng)、摩爾的自認知規(guī)律都是具有開創(chuàng)性的非單調(diào)規(guī)律系統(tǒng)。常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理，即容錯推理。

此外，多值規(guī)律和模糊規(guī)律也已經(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。多值規(guī)律的三個典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值規(guī)律系統(tǒng)。模糊規(guī)律的討論始于20世紀20年月盧卡西維茲的討論。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)章的變形或擴充。

現(xiàn)代規(guī)律創(chuàng)始于19世紀末葉和20世紀早期，其進展動力主要來自于數(shù)學中的公理化運動。21世紀規(guī)律進展的主要動力來自哪里?筆者認為，計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期規(guī)律學進展的主要動力源泉，并將由此打算21世紀規(guī)律學的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必定性推理，而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動性、制造性思維，這種思維活動中包括學習、選擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地搜集相關(guān)的閱歷證據(jù)，在不充分信息的基礎(chǔ)上做出嘗試性的推斷或選擇，不斷依據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為，由此達到實踐的勝利。于是，規(guī)律學將不得不比較全面地討論人的思維活動，并著重討論人的思維中最能體現(xiàn)其能動性特征的各種不確定性推理，由此進展出的規(guī)律理論也將具有更強的可應(yīng)用性。

人工智能的產(chǎn)生與進展和規(guī)律學的進展密不行分。

一方面我們試圖找到一個包涵一切規(guī)律的泛規(guī)律，使得形成一個完善統(tǒng)一的規(guī)律基礎(chǔ);另一方面，我們還要不斷地爭辯、更新、補充新的規(guī)律。假如二者能夠有機地結(jié)合，將推動人工智能進入一個新的階段。概率規(guī)律大都是基于二值規(guī)律的，目前很多專家和學者又在基于其他規(guī)律的基礎(chǔ)上討論概率推理，使得規(guī)律學盡可能滿意人工智能進展的各方面的需要。就目前來說，一個新的泛規(guī)律理論的進展和完善需要一個比較長的時期，那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進行，各自發(fā)揮其優(yōu)點，為人工智能的進展做出貢獻。目前，很多制約人工智能進展的因素仍有待于解決，技術(shù)上的突破，還有賴于規(guī)律學討論上的突破。在對人工智能的討論中，我們只有重視規(guī)律學，努力學習與運用并不斷深化挖掘其基本內(nèi)容，拓寬其討論領(lǐng)域，才能更好地促進人工智能學科的進展。

人工智能心得體會

李xx號稱最會說話的計算機男神，曾經(jīng)是微軟谷歌的副掌門，現(xiàn)在是創(chuàng)新工廠的大bo，在微博有超過半個億粉絲。第一此熟悉到他和人工智能這個概念是在奇葩大會這個節(jié)目中，他的觀點及幽默風趣的話語引起了我的愛好，所以在這個寒假中我讀了他的《人工智能》一書。

近幾年，移動互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)上購物、物流快遞、高鐵、地鐵、城市建設(shè)等讓我們生活發(fā)生了天翻地覆的變化。讓我對將來產(chǎn)生了無限的暢想，我的科目二始終沒過，為什么人要買車？為什么不能有一輛無所不在的滴滴，當我們要出門的.時候它就來了，它是共享經(jīng)濟，它會降低空氣污染，甚至有一天車與車之間能對話：“我要爆胎了，快散開”等等。

下一個十年，社會還會發(fā)生怎樣的變化呢？李xx認為，人工智能、機器人作為大熱的方向，也會引領(lǐng)時代變革風，許多規(guī)律簡潔、重復(fù)式、機械式的勞作被機器人取代；制造、金融、家政等等行業(yè)，許多傳統(tǒng)的管理經(jīng)營模式也會隨之發(fā)生轉(zhuǎn)變。將來人類50%的工作都會被人工智能取代。但是人與機器最大區(qū)分是有感情，在將來創(chuàng)新思維、審美力量、藝術(shù)哲學這些更顯的寶貴。

人是最簡單情感動物，怎樣才能教育好同學，使教育發(fā)揮最大限度的作用呢，那就是老師的愛，是人工智能永久無法做到的，我認為幼師這個職業(yè)是不會被取代的，人工智能的進展能夠給我們很多關(guān)心，現(xiàn)在也有很多幼兒園在教育教學中運用了vr、ar等技術(shù)，以后科技越來更加達我們的教學工作也會越來越便利。但是現(xiàn)在微博上有一件事也引起了大家的熱議，一位學校老師在教古詩“飛流直下三千尺，疑似銀河落九天”時，播放了現(xiàn)實瀑布視頻來呈現(xiàn)瀑布的氣概磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺嗎？這樣會不會局限的孩子的想象力呢，莎士比亞說：“一千個讀者眼中就有一千個哈姆雷特”因而每個人對古詩的理解也就不同。在科技高速進展之時要保持與時俱進、不懼轉(zhuǎn)變、不斷學習成長就不會被時代淘汰。人工智能會讓自己從事的工作帶來什么樣的轉(zhuǎn)變？如何運用？這些問題更值得我們大家深思。

人工智能心得體會

在大多數(shù)數(shù)學科中存在著幾個不同的討論領(lǐng)域，每個領(lǐng)域都有著特有的感愛好的討論課題、討論技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設(shè)計、智能檢索、智能調(diào)度、機器學習、專家系統(tǒng)、機器人學、智能掌握、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計語言等。

在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及掌握掌握太空飛行器、地面移動機器人和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學科，它不但要求討論它的人懂得人工智能的學問，而且要求有比較扎實的數(shù)學基礎(chǔ)，哲學和生物學基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。由于人工智能的討論領(lǐng)域非常寬闊，它總的來說是面對應(yīng)用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，由于人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個領(lǐng)域有人進行的智力活動，哪個領(lǐng)域就是人工智能討論的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機器的特長來關(guān)心人類進行智力活動。人工智能討論的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。

近年來，人工智能的討論和應(yīng)用消失了很多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延長和擴展。在新世紀開頭的時候，這些新討論已引起人們的更親密關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計算智能與進化計算、數(shù)據(jù)挖掘與學問發(fā)覺，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。

1、分布式人工智能與艾真體

分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為掌握系統(tǒng)質(zhì)量的標準，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的力量。

分布式人工智能的討論目標是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協(xié)作中實現(xiàn)，因而其主要討論問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)域。其中，分布式問題求解把一個詳細的求解問題劃分為多個相互合作和學問共享的模塊或結(jié)點。多艾真體系統(tǒng)則討論各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、學問、技術(shù)和動作的協(xié)調(diào)。這兩個討論領(lǐng)域都要討論學問、資源和掌握的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和勝利標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和勝利標準。

mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的敏捷性和適應(yīng)性，更適合開放和動

態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機科學和掌握科學與工程的討論熱點。當前，艾真體和mas的討論包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學習和應(yīng)用等。mas已在自動駕駛、機器人導航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。

2、計算智能與進化計算

計算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算等討論領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計算和模糊計算已有較長的討論歷史，而進化計算則是較新的討論領(lǐng)域。在此僅對進化計算加以說明。

進化計算（evolutionarycomputation）是指一類以達爾文進化論為依據(jù)來設(shè)計、掌握和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法（geneticalgorithms）、進化策略（evolutionarystrategies）和進化規(guī)劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導思想，但彼此存在肯定差別。同時，進化計算的討論關(guān)注學科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了很多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于很多簡單系統(tǒng)的自適應(yīng)掌握和簡單優(yōu)化問題等討論領(lǐng)域，如并行計算、機器學習、電路設(shè)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動機等。

達爾文進化論是一種魯棒的搜尋和優(yōu)化機制，對計算機科學，特殊是對人工智能的進展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇打算了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優(yōu)勝劣汰。

直到幾年前，遺傳算法、進化規(guī)劃、進化策略三個領(lǐng)域的討論才開頭溝通，并發(fā)覺它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算，而把相應(yīng)的算法稱為進化算法。

3、數(shù)據(jù)挖掘與學問發(fā)覺

學問獵取是學問信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀80年月人們在學問發(fā)覺方面取得了肯定的進展。利用樣本，通過歸納學習，或者與神經(jīng)計算結(jié)合起來進行學問獵取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和學問發(fā)覺是90年月初期新崛起的一個活躍的討論領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實現(xiàn)的學問發(fā)覺系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學、粗糙集、模糊數(shù)學、機器學習和專家系統(tǒng)等多種學習手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的學問，從而揭示出蘊涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實現(xiàn)學問的自動獵取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有寬闊應(yīng)用前景的討論課題。

從數(shù)據(jù)庫獵取學問，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)覺學問，首先要解決被發(fā)覺學問的表達問題。最好的表達方式是自然語言，由于它是人類的思維和溝通語言。學問表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。

機器學問發(fā)覺始于1974年，并在此后十年中獲得一些進展。這些進展往往與專家系統(tǒng)的學問獵取討論有關(guān)。到20世紀80年月末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的討論者加入到學問發(fā)覺和數(shù)據(jù)挖掘的討論行列。現(xiàn)在，學問發(fā)覺和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能討論的又一熱點。

比較勝利的學問發(fā)覺系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報告的

coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感愛好關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫學問發(fā)覺系統(tǒng)kdd等。

4、人工生命

人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國圣菲討論所非線性討論組的蘭頓（langton）于1987年提出的，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學、進化和環(huán)境適應(yīng)。

人工生命所討論的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的寬闊范圍內(nèi)深化討論“生命之所知”（lifeasweknowit）的實質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學從問題的頂層開頭，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探究生命的神秘和機理。人工生命則從問題的底層開頭，把器官作為簡潔機構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡潔的由規(guī)章支配的對象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中討論非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動力學特性。

人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機理通過計算機進行仿真，對相關(guān)非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征討論。

人工生命學科的討論內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進化動力學、人工生命的計算理論、進化與學習綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命討論有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。

（1）了解人工智能的概念和人工智能的進展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(nèi)人工智能討論的基本狀況，熟識人工智能的討論領(lǐng)域。

（2）較具體地論述學問表示的各種主要方法。重點把握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞規(guī)律法，熟識語義網(wǎng)絡(luò)法，了解學問表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。

（3）把握了盲目搜尋和啟發(fā)式搜尋的基本原理和算法，特殊是寬度優(yōu)先搜尋、深度優(yōu)先搜尋、等代價搜尋、啟發(fā)式搜尋、有序搜尋、a*算法等。了解博弈樹搜尋、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。

（4）把握了消解原理、規(guī)章演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。

（5）概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機器學習、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能掌握等。

（6）基本了解人工智能程序設(shè)計的語言和工具。

對現(xiàn)代社會的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已勝利地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)幫助其分析，推斷和決策；應(yīng)用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)砹藰O大的便利，它還轉(zhuǎn)變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號，手寫短信的智能手機越來越人性化。

人工智能還影響了你們的文化和消遣生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學層面的思索，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努.里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應(yīng)當如何看待人工智能？如何看待具有智能的機器？會不會有一天機器的智能將超過人的智能？問題的答案或許千差萬別，我個人認為上述擔憂不太可能成為現(xiàn)實，由于我們理解人工智能并不是讓它取代人類智能，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務(wù)。

當前人工智能技術(shù)進展快速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進化程序設(shè)計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起，特殊是對于軟件的開發(fā)，“面對agent技術(shù)”將是繼“面對對象技術(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的討論正在如火如荼的開展。

（1）能夠結(jié)合現(xiàn)在最新討論成果著重講解重點學問，以及敘述在一些討論成果中人工智能那些學問被應(yīng)用。

（2）多推舉一些過于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》系列、《人工智能》等，從而增加同學對這門課程學習的愛好。

（3）條件允許的話，可以支配一些試驗課程，讓同學們自己制作一些簡潔的作品，增加同學對人工智能的愛好，加強同學之間的學習。

（4）課堂上多講解一些人工智能在各個領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些新的和正在討論的人工智能方法與技術(shù)，讓同學們可以了解近期進展起來的方法和技術(shù)，在講解時最好多舉例，