通過總結，我們可以總結出一些寶貴的經驗和教訓，為今后的發(fā)展提供參考和指導。可以利用圖表、統(tǒng)計數據等來更直觀地展示總結的內容。以下是小編為大家收集的總結范文，希望能夠給大家提供一些參考和啟示。
人工智能總結與心得篇一
通過這學期的學習，我對人工智能有了一定的感性認識，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須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究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復雜工作。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)。關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到諸如意識、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非常有限，對構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。關于人工智能一個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,是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。
人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個階段：
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。但由于消解法推理能力的有限，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年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本19xx年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，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，神經網絡飛速發(fā)展。
19xx年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現新的研究高潮。
由于網絡技術特別是國際互連網的技術發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想。
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。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業(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)學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，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意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經系統(tǒng)的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準確的說明人工智能的確切內涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經是當前信息化社會的迫切要求，同時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的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現有的計算機技術、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，并有一定的理論實踐依據，計算機將擁有一個新的發(fā)展方向。
個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創(chuàng)造出具有智能的機器，另一方面是要弄清人類智能的本質，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學的范疇。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，使計算機更好的造福人類。
人工智能研究的近期目標;是使現有的計算機不僅能做一般的數值計算及非數值信息的數據處理，而且能運用知識處理問題，能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標，根據現行的計算機的特點研究實現智能的有關理論、技術和方法，建立相應的智能系統(tǒng)。例如目前研究開發(fā)的專家系統(tǒng)，機器翻譯系統(tǒng)、模式識別系統(tǒng)、機器學習系統(tǒng)、機器人等。隨著社會的發(fā)展，技術的進步，人工智能的發(fā)展是任何人都無法想象的。通過對人工智能的學習，以及與所聽所見所聞的結合，我大膽的對未來人工智能的發(fā)展做出了以下拙劣的猜想：
1、在某些城市，立法機關將主要采用人工智能專家系統(tǒng)來制定新的法律。
2、人們可以用語言來操縱和控制智能化計算機、互聯網、收音機、電視機和移動電話，遠程醫(yī)療和遠程保健等遠程服務變得更為完善。
3、智能化計算機和互聯網在教育中扮演了重要角色，遠程教育十分普及。
4、隨著信息技術、生物技術和納米技術的發(fā)展，人工智能科學逐漸完善。
5、許多植入了芯片的人體組成了人體通信網絡(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，將微型超級計算機植入人腦，人們就可通過植入的芯片直接進行通信。
6、抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災難。
7、隨著人工智能的加速發(fā)展，新制定的法律不僅可以用來更好地保護人類健康，而且能大幅度提高全社會的文明水準。比如，法律可以保護人們免受電磁煙霧的侵害，可以規(guī)范家用機器人的使用，可以更加有效地保護數據，可以禁止計算機合成技術在一些文化和藝術方面的應用(比如禁止合成電視名人)，可以禁止編寫具有自我保護意識的計算機程序。
1、智能化計算機和互聯網既能自我修復，也能自行進行科學研究，還能自己生產產品。
2、一些新型材料的出現，促使智能化向更高層次發(fā)展。
3、用可植入芯片實現人類、計算機和鯨目動物之間的直接通信，在以后的發(fā)展中甚至不用植入芯片也可實現此項功能。
4、制定“機器人法”等新的法律來約束機器人的行為，使人們不受機器人的侵害。
5、高水準的智能化技術可以使火星表面環(huán)境適合人類居住和發(fā)展。
1、信息化的世界進一步發(fā)展成全息模式的世界。
2、人工智能系統(tǒng)可從環(huán)境中采集全息信息，身處某地的人們可以更容易地了解和知曉其他地方的情況。
3、人們對一些目前無法解釋的自然現象會有更清楚的認識和更完善的解釋，并將這些全新的知識應用在醫(yī)療、保健和安全等領域。
4、人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現有關法律來規(guī)范這些行為。人工智能一但擁有長足的進步，必將帶動其他計算機技術的發(fā)展。網絡化將虛擬的世界變得無限大，屆時，足不出戶將成為一種習慣。人工智能必將帶動人類的發(fā)展，起到決定性作用。
雖然不知道其中有多少在未來會得到實現，但也算是我通過對人工智能的學習所收獲的總結。人工智能的繁榮景象和光明前景已展示出其誘人的魅力，讓我們一起期待未來的世界吧，一個全新的人工智能世界。
在大多數數學科中存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設計、智能檢索、智能調度、機器學習、專家系統(tǒng)、機器人學、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經網絡、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設計語言等。
在過去50多年里，已經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，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、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，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數學基礎，哲學和生物學基礎，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。因為人工智能的研究領域十分廣闊，它總的來說是面向應用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為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域也不過就是代替人的活動而已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能研究的領域。人工智能就是為了應用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經系統(tǒng)的功能。
近年來，人工智能的研究和應用出現了許多新的領域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關注。這些新領域有分布式人工智能與艾真體(agent)、計算智能與進化計算、數據挖掘與知識發(fā)現，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。
分布式人工智能(distributedai，dai)是分布式計算與人工智能結合的結果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標是要創(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，因而其主要研究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)兩領域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調，包括規(guī)劃、知識、技術和動作的協(xié)調。這兩個研究領域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。
mas更能體現人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，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控制科學與工程的研究熱點。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結構、語言、合作與協(xié)調、通訊和交互技術、mas學習和應用等。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用。
2、計算智能與進化計算。
計算智能(putingintelligence)涉及神經計算、模糊計算、進化計算等研究領域。其中，神經計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領域。在此僅對進化計算加以說明。
進化計算(evolutionaryputation)是指一類以達爾文進化論為依據來設計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術和方法的總稱，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，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關注學科的交叉和廣泛的應用背景，因而引入了許多新的方法和特征，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許多復雜系統(tǒng)的自適應控制和復雜優(yōu)化問題等研究領域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經網絡、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索和優(yōu)化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發(fā)展產生了很大的影響。大多數生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定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、進化策略三個領域的研究才開始交流，并發(fā)現它們的共同理論基礎是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算，而把相應的算法稱為進化算法。
3、數據挖掘與知識發(fā)現。
知識獲取是知識信息處理的關鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學習，或者與神經計算結合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數據挖掘和知識發(fā)現是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領域。在數據庫基礎上實現的知識發(fā)現系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學、粗糙集、模糊數學、機器學習和專家系統(tǒng)等多種學習手段和方法，從大量的數據中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數據背后的客觀世界的內在聯系和本質規(guī)律，實現知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應用前景的研究課題。
從數據庫獲取知識，即從數據中挖掘并發(fā)現知識，首先要解決被發(fā)現知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。
機器知識發(fā)現始于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)的知識獲取研究有關。到20世紀80年代末，數據挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現和數據挖掘的研究行列?，F在，知識發(fā)現和數據挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。
比較成功的知識發(fā)現系統(tǒng)有用于超級市場商品數據分析、解釋和報告的。
coverstory系統(tǒng)，用于概念性數據分析和查尋感興趣關系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數據庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數據的skicat系統(tǒng)，以及通用的數據庫知識發(fā)現系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命。
人工生命(artificiallife，alife)的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓(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造出能夠表現自然生命系統(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、自復制、自修復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。
人工生命所研究的人造系統(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)的廣闊范圍內深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的實質。只有從“生命之所能”的廣泛內容來考察生命，才能真正理解生物的本質。人工生命與生命的形式化基礎有關。生物學從問題的頂層開始，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機構的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(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)人工智能和神經網絡的理論和方法。人工生命把生命現象所體現的自適應機理通過計算機進行仿真，對相關非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。
人工生命學科的研究內容包括生命現象的仿生系統(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)以及人工生命的應用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網絡、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發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領域。
(2)較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網絡法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。
(3)掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
(4)掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產生式系統(tǒng)的技術、了解不確定性推理、非單調推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要應用領域，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控制等。
(6)基本了解人工智能程序設計的語言和工具。
對現代社會的影響有多大?工業(yè)領域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術，包括智能設計、虛擬制造、在線分析、智能調度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策;應用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(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娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結者》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：我們應該如何看待人工智能?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?問題的答案也許千差萬別，我個人認為上述擔心不太可能成為現實，因為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。
當前人工智能技術發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術不斷涌現，如模糊技術，模糊--神經網絡，遺傳算法，進化程序設計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術”將是繼“面向對象技術”后的又一突破。從萬維網到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
(1)能夠結合現在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成。
果中人工智能那些知識被應用。
(2)多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結者》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興趣。
(3)條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學們自己制作一些簡單的。
作品，增強同學對人工智能的興趣，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域方面的應用，以及著重闡述一些。
新的和正在研究的人工智能方法與技術，讓同學們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術，在講解時最好多舉例，再結合原理進行講解，更助于同學們對人工智能的理解。
人工智能總結與心得篇二
學生們都對刮獎非常感興趣，通過刮獎環(huán)節(jié)的設計，學生很快的融入課堂環(huán)境中，學生們積極參入，踴躍發(fā)言，學習興趣盎然，在寓教于樂額學習氛圍中學習新知識，掌握新技能。
學生們利用之前所學程序可以計算出簡單的價格，但是當問題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時候引導學生提出問題，教給學生新的知識點-變量。
本節(jié)課學生參入度高，動手實踐能力強，設計的問題層層遞進，環(huán)環(huán)相扣，過渡環(huán)節(jié)都處理的非常到位，更多的是讓學生自己去探索，把課堂交給學生，不斷創(chuàng)新，發(fā)揮了學生的主體學習地位，讓其自主探索，合作學習，做到真正的掌握一門技能。這也是培養(yǎng)學生不斷創(chuàng)新的手段之一。
希望以后能有更多這樣的學習機會，以便于在信息技術的教學上有更大的進步和提高。
人工智能總結與心得篇三
通過這學期的學習，我對人工智能有了一定的感性認識，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須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究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復雜工作。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非常有限，對構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。關于人工智能一個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,是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。
人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個階段：
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。但由于消解法推理能力的有限，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年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本19xx年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，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，神經網絡飛速發(fā)展。
19xx年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現新的研究高潮。
由于網絡技術特別是國際互連網的技術發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想。
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。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業(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)學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，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意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經系統(tǒng)的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準確的說明人工智能的確切內涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經是當前信息化社會的迫切要求，同時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的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現有的計算機技術、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，并有一定的理論實踐依據，計算機將擁有一個新的發(fā)展方向。
個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創(chuàng)造出具有智能的機器，另一方面是要弄清人類智能的本質，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學的范疇。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，使計算機更好的造福人類。
人工智能研究的近期目標;是使現有的計算機不僅能做一般的數值計算及非數值信息的數據處理，而且能運用知識處理問題，能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標，根據現行的計算機的特點研究實現智能的有關理論、技術和方法，建立相應的智能系統(tǒng)。例如目前研究開發(fā)的專家系統(tǒng)，機器翻譯系統(tǒng)、模式識別系統(tǒng)、機器學習系統(tǒng)、機器人等。隨著社會的發(fā)展，技術的進步，人工智能的發(fā)展是任何人都無法想象的。通過對人工智能的學習，以及與所聽所見所聞的結合，我大膽的對未來人工智能的發(fā)展做出了以下拙劣的猜想：
1、在某些城市，立法機關將主要采用人工智能專家系統(tǒng)來制定新的法律。
2、人們可以用語言來操縱和控制智能化計算機、互聯網、收音機、電視機和移動電話，遠程醫(yī)療和遠程保健等遠程服務變得更為完善。
3、智能化計算機和互聯網在教育中扮演了重要角色，遠程教育十分普及。
4、隨著信息技術、生物技術和納米技術的發(fā)展，人工智能科學逐漸完善。
5、許多植入了芯片的人體組成了人體通信網絡(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，將微型超級計算機植入人腦，人們就可通過植入的芯片直接進行通信。
6、抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災難。
7、隨著人工智能的加速發(fā)展，新制定的法律不僅可以用來更好地保護人類健康，而且能大幅度提高全社會的文明水準。比如，法律可以保護人們免受電磁煙霧的侵害，可以規(guī)范家用機器人的使用，可以更加有效地保護數據，可以禁止計算機合成技術在一些文化和藝術方面的應用(比如禁止合成電視名人)，可以禁止編寫具有自我保護意識的計算機程序。
1、智能化計算機和互聯網既能自我修復，也能自行進行科學研究，還能自己生產產品。
2、一些新型材料的出現，促使智能化向更高層次發(fā)展。
3、用可植入芯片實現人類、計算機和鯨目動物之間的直接通信，在以后的發(fā)展中甚至不用植入芯片也可實現此項功能。
4、制定“機器人法”等新的法律來約束機器人的行為，使人們不受機器人的侵害。
5、高水準的智能化技術可以使火星表面環(huán)境適合人類居住和發(fā)展。
1、信息化的世界進一步發(fā)展成全息模式的世界。
2、人工智能系統(tǒng)可從環(huán)境中采集全息信息，身處某地的人們可以更容易地了解和知曉其他地方的情況。
3、人們對一些目前無法解釋的自然現象會有更清楚的認識和更完善的解釋，并將這些全新的知識應用在醫(yī)療、保健和安全等領域。
4、人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現有關法律來規(guī)范這些行為。人工智能一但擁有長足的進步，必將帶動其他計算機技術的發(fā)展。網絡化將虛擬的世界變得無限大，屆時，足不出戶將成為一種習慣。人工智能必將帶動人類的發(fā)展，起到決定性作用。
雖然不知道其中有多少在未來會得到實現，但也算是我通過對人工智能的學習所收獲的總結。人工智能的繁榮景象和光明前景已展示出其誘人的魅力，讓我們一起期待未來的世界吧，一個全新的人工智能世界。
在大多數數學科中存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設計、智能檢索、智能調度、機器學習、專家系統(tǒng)、機器人學、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經網絡、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設計語言等。
在過去50多年里，已經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，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、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，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數學基礎，哲學和生物學基礎，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。因為人工智能的研究領域十分廣闊，它總的來說是面向應用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為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域也不過就是代替人的活動而已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能研究的領域。人工智能就是為了應用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經系統(tǒng)的功能。
近年來，人工智能的研究和應用出現了許多新的領域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關注。這些新領域有分布式人工智能與艾真體(agent)、計算智能與進化計算、數據挖掘與知識發(fā)現，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合的結果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標是要創(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，因而其主要研究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)兩領域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調，包括規(guī)劃、知識、技術和動作的協(xié)調。這兩個研究領域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。
mas更能體現人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，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控制科學與工程的研究熱點。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結構、語言、合作與協(xié)調、通訊和交互技術、mas學習和應用等。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用。
2、計算智能與進化計算。
計算智能(putingintelligence)涉及神經計算、模糊計算、進化計算等研究領域。其中，神經計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領域。在此僅對進化計算加以說明。
進化計算(evolutionaryputation)是指一類以達爾文進化論為依據來設計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術和方法的總稱，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，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關注學科的交叉和廣泛的應用背景，因而引入了許多新的方法和特征，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許多復雜系統(tǒng)的自適應控制和復雜優(yōu)化問題等研究領域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經網絡、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索和優(yōu)化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發(fā)展產生了很大的影響。大多數生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定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、進化策略三個領域的研究才開始交流，并發(fā)現它們的共同理論基礎是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算，而把相應的算法稱為進化算法。
3、數據挖掘與知識發(fā)現。
知識獲取是知識信息處理的關鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學習，或者與神經計算結合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數據挖掘和知識發(fā)現是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領域。在數據庫基礎上實現的知識發(fā)現系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學、粗糙集、模糊數學、機器學習和專家系統(tǒng)等多種學習手段和方法，從大量的數據中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數據背后的客觀世界的內在聯系和本質規(guī)律，實現知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應用前景的研究課題。
從數據庫獲取知識，即從數據中挖掘并發(fā)現知識，首先要解決被發(fā)現知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。
機器知識發(fā)現始于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)的知識獲取研究有關。到20世紀80年代末，數據挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現和數據挖掘的研究行列?，F在，知識發(fā)現和數據挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。
比較成功的知識發(fā)現系統(tǒng)有用于超級市場商品數據分析、解釋和報告的。
coverstory系統(tǒng)，用于概念性數據分析和查尋感興趣關系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數據庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數據的skicat系統(tǒng)，以及通用的數據庫知識發(fā)現系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命。
人工生命(artificiallife，alife)的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓(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造出能夠表現自然生命系統(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、自復制、自修復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。
人工生命所研究的人造系統(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)的廣闊范圍內深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的實質。只有從“生命之所能”的廣泛內容來考察生命，才能真正理解生物的本質。人工生命與生命的形式化基礎有關。生物學從問題的頂層開始，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機構的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(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)人工智能和神經網絡的理論和方法。人工生命把生命現象所體現的自適應機理通過計算機進行仿真，對相關非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。
人工生命學科的研究內容包括生命現象的仿生系統(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)以及人工生命的應用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網絡、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發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領域。
(2)較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網絡法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。
(3)掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
(4)掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產生式系統(tǒng)的技術、了解不確定性推理、非單調推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要應用領域，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控制等。
(6)基本了解人工智能程序設計的語言和工具。
對現代社會的影響有多大?工業(yè)領域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術，包括智能設計、虛擬制造、在線分析、智能調度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策;應用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(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娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結者》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：我們應該如何看待人工智能?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?問題的答案也許千差萬別，我個人認為上述擔心不太可能成為現實，因為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。
當前人工智能技術發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術不斷涌現，如模糊技術，模糊--神經網絡，遺傳算法，進化程序設計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術”將是繼“面向對象技術”后的又一突破。從萬維網到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
(1)能夠結合現在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成。
果中人工智能那些知識被應用。
(2)多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結者》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興趣。
(3)條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學們自己制作一些簡單的。
作品，增強同學對人工智能的興趣，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域方面的應用，以及著重闡述一些。
新的和正在研究的人工智能方法與技術，讓同學們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術，在講解時最好多舉例，再結合原理進行講解，更助于同學們對人工智能的理解。
2016年10月，全球最大代工廠富士康“機器換人”計劃加速，每年有上萬機器人投入使用，其江蘇昆山市的工廠已裁減6萬員工。正在舉行的全國兩會上，一些代表委員對有著近3億人的農民工群體未來的走向，不無擔憂。他們提醒說，“機器換人”，可能會導致農民工未來的就業(yè)壓力不斷加大。(2017/3/10《工人日報》)。
人類進入信息化時代，隨之而來的將是智能化時代，或者稱著機器人時代。目前“機器換人”計劃加速，大量的機器人投入使用，讓人們從臟、熱、累、有毒有害、機械重復的工作中解放出來，將使生產效率和產品質量大大提高，同時能大幅降低生產成本，帶來社會的進步。中國制造正在向中高端邁進，只有接納機器人，才能提高企業(yè)和產品的國際競爭力。機器人時代不論你喜歡不喜歡都將如期而至。
“機器換人”來了，預示著一場工業(yè)革命已經來臨，生產方式、企業(yè)管理和用工制度等都將發(fā)生一系列的變化，一些企業(yè)因為引入機器人而不得不大量裁員，一部分工人特別是農民工因此失去工作的機會，一些年齡大的農民工要想再就業(yè)就比較困難，一旦失去工作機會也將丟掉手中的飯碗。
“機器換人”來了，喜憂參半。要有憂患意識，要有危機感，緊迫感，早做安排，提前做好準備。在今年的兩會上，全國人大財政經濟委員會副主任委員辜勝阻給出細致的建議，要在普惠性前提下，為農民工提供一個有彈性、多層次、多選擇、多模式的持續(xù)進修機制。即政府和企業(yè)要為農民工提供進修培訓的機會，掌握一定的職業(yè)技能，以應對新的就業(yè)市場。
全國人大代表曹晶認為，應當從職業(yè)學校到企業(yè)打造出一條終身學習提升的通道，或出臺技能津貼指導意見，督促人社部門和企業(yè)共同落實。同時，通過立法確定企業(yè)必須承擔職業(yè)教育的義務。教育和培訓不可能是一步到位，“授人以魚不如授人以漁?！币越K身學習適應萬變的社會和就業(yè)市場。
機器人來了，政府和企業(yè)要加大職工培訓的力度，職工自身也必須自我加壓，積極參與學習和培訓，學到一技之長，學到再就業(yè)的本領，不會因為企業(yè)裁員而失去工作的機會。機器人來了，用工總量或會減少，政府和企業(yè)還應拓寬就業(yè)渠道，增加就業(yè)崗位保就業(yè)，同時完善失業(yè)保險制度。個人也應積極主動創(chuàng)造勞動機會。就業(yè)是最大的民生，失去就業(yè)機會也將無法保證生活質量。機器人來了，不可以坐等，要積極應對。
人工智能總結與心得篇四
通過這學期的學習，我對人工智能有了一定的感性認識，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須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究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復雜工作。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非常有限，對構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。關于人工智能一個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，是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。
人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個階段：
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。但由于消解法推理能力的.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年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，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，神經網絡飛速發(fā)展。
1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現新的研究高潮
由于網絡技術特別是國際互連網的技術發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想
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。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業(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)學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，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意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經系統(tǒng)的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準確的說明人工智能的確切內涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經是當前信息化社會的迫切要求，同時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的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現有的計算機技術、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，并有一定的理論實踐依據，計算機將擁有一個新的發(fā)展方向。
個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創(chuàng)造出具有智能的機器，另一方面是要弄清人類智能的本質，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學的范疇。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，使計算機更好的造福人類。
人工智能總結與心得篇五
今天是我學習人工智能的第一堂課，也是我上大學以來第一次接觸人工智能這門課，通過老師的講解，我對人工智能有了一些簡單的感性認識，我知道了人工智能從誕生，發(fā)展到今天經歷一個漫長的過程，許多人為此做出了不懈的努力。我覺得這門課真的是一門富有挑戰(zhàn)性的科學，而從事這項工作的人不僅要懂得計算機知識，還必須懂得心理學和哲學。
人工智能在很多領域得到了發(fā)展，在我們的日常生活和學習中發(fā)揮了重要的作用。如：機器翻譯，機器翻譯是利用計算機把一種自然語言轉變成另一種自然語言的過程，用以完成這一過程的軟件系統(tǒng)叫做機器翻譯系統(tǒng)。利用這些機器翻譯系統(tǒng)我們可以很方便的完成一些語言翻譯工作。目前，國內的機器翻譯軟件有很多，富有代表性意義的當屬“金山詞霸”，它可以迅速的查詢英文單詞和詞組句子翻譯，重要的是它還可以提供發(fā)音功能，為用戶提供了極大的方便。
人工智能總結與心得篇六
人工智能是當今科技發(fā)展的熱門話題之一。它帶來了許多革命性的變革，同時也引發(fā)了激烈的爭論和辯論。最近，我參加了一場關于人工智能的辯論賽，從中我得到了一些寶貴的心得體會。在這篇文章中，我將分享我的觀點和總結。
首先，人工智能的發(fā)展具有巨大的潛力和益處。在我們的辯論賽中，許多人支持人工智能的發(fā)展，并且提出了許多有說服力的觀點。他們強調人工智能可以提高我們的生產效率，推動科學研究和醫(yī)療領域的進步，解決世界面臨的許多大問題。他們認為，人工智能可以代替人類從事一些危險、繁瑣和重復性的工作，從而釋放出人類的時間和精力去專注于更有創(chuàng)造性和思考性的任務。我深刻認同這些觀點，認為人工智能的發(fā)展是不可避免的，也是人類社會進步不可或缺的一部分。
然而，正如每個事物都具有兩面性一樣，人工智能也會帶來一些風險和挑戰(zhàn)。在辯論中，一些人表達了對人工智能可能帶來的失業(yè)問題的擔憂。他們認為，隨著人工智能的普及和發(fā)展，許多傳統(tǒng)崗位可能會被取代，導致人們失去工作和生計來源。此外，人工智能的不可控性和透明度也被一些人所擔憂。雖然人工智能有助于提高我們的生活質量，但我們也需要確保它不會被濫用或成為威脅人類利益的工具。因此，我們需要建立有效的監(jiān)管和道德框架來引導人工智能的發(fā)展，并確保它為人類帶來益處。
在辯論中，我還學到了重要的一點，即我們不能過于依賴人工智能和技術。盡管人工智能可以提供便利和效率，但它終究是由人類開發(fā)和控制的。我們不能完全依賴它，而是要保持自己的思考和判斷能力。當我們面臨決策時，我們應該綜合考慮人工智能的建議和我們自己的直覺。人工智能可以成為我們的助手和工具，但最終決策的責任仍然在人類手中。
最后，辯論讓我認識到人工智能的發(fā)展需要全社會的參與和討論。這并不僅僅是科技公司和專家們的事情，每個人都應該對人工智能的發(fā)展有所了解并參與進來。我們需要積極參與討論人工智能的倫理和法律問題，為其發(fā)展提供必要的指導和約束。只有這樣，我們才能確保人工智能的發(fā)展符合人類的利益，為我們帶來最大的好處。
總之，參加人工智能辯論賽給了我很多思考和體會。我認識到了人工智能的巨大潛力和益處，但也了解到了其中的風險和挑戰(zhàn)。我相信，只有我們保持警惕和積極參與，才能確保人工智能的發(fā)展真正造福人類。未來，人工智能將繼續(xù)引領科技的發(fā)展并改變我們的生活，我們需要為此做好準備。
人工智能總結與心得篇七
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非常有限，對構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。關于人工智能一個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,是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。
人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個階段：
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。但由于消解法推理能力的有限，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年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本19**年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，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，神經網絡飛速發(fā)展。
19**年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現新的研究高潮。
由于網絡技術特別是國際互連網的技術發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想。
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。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業(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)學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，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意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經系統(tǒng)的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準確的說明人工智能的確切內涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經是當前信息化社會的迫切要求，同時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的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現有的計算機技術、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，并有一定的理論實踐依據，計算機將擁有一個新的發(fā)展方向。
個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創(chuàng)造出具有智能的機器，另一方面是要弄清人類智能的本質，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學的范疇。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，使計算機更好的造福人類。
人工智能研究的近期目標;是使現有的計算機不僅能做一般的數值計算及非數值信息的數據處理，而且能運用知識處理問題，能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標，根據現行的計算機的特點研究實現智能的有關理論、技術和方法，建立相應的智能系統(tǒng)。例如目前研究開發(fā)的專家系統(tǒng)，機器翻譯系統(tǒng)、模式識別系統(tǒng)、機器學習系統(tǒng)、機器人等。隨著社會的發(fā)展，技術的進步，人工智能的發(fā)展是任何人都無法想象的。通過對人工智能的學習，以及與所聽所見所聞的結合，我大膽的對未來人工智能的發(fā)展做出了以下拙劣的猜想：
1、在某些城市，立法機關將主要采用人工智能專家系統(tǒng)來制定新的法律。
2、人們可以用語言來操縱和控制智能化計算機、互聯網、收音機、電視機和移動電話，遠程醫(yī)療和遠程保健等遠程服務變得更為完善。
3、智能化計算機和互聯網在教育中扮演了重要角色，遠程教育十分普及。
4、隨著信息技術、生物技術和納米技術的發(fā)展，人工智能科學逐漸完善。
5、許多植入了芯片的人體組成了人體通信網絡(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，將微型超級計算機植入人腦，人們就可通過植入的芯片直接進行通信。
6、抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災難。
7、隨著人工智能的加速發(fā)展，新制定的法律不僅可以用來更好地保護人類健康，而且能大幅度提高全社會的文明水準。比如，法律可以保護人們免受電磁煙霧的侵害，可以規(guī)范家用機器人的使用，可以更加有效地保護數據，可以禁止計算機合成技術在一些文化和藝術方面的應用(比如禁止合成電視名人)，可以禁止編寫具有自我保護意識的計算機程序。
1、智能化計算機和互聯網既能自我修復，也能自行進行科學研究，還能自己生產產品。
2、一些新型材料的出現，促使智能化向更高層次發(fā)展。
3、用可植入芯片實現人類、計算機和鯨目動物之間的直接通信，在以后的發(fā)展中甚至不用植入芯片也可實現此項功能。
4、制定“機器人法”等新的法律來約束機器人的行為，使人們不受機器人的侵害。
5、高水準的智能化技術可以使火星表面環(huán)境適合人類居住和發(fā)展。
1、信息化的世界進一步發(fā)展成全息模式的世界。
2、人工智能系統(tǒng)可從環(huán)境中采集全息信息，身處某地的人們可以更容易地了解和知曉其他地方的情況。
3、人們對一些目前無法解釋的自然現象會有更清楚的認識和更完善的解釋，并將這些全新的知識應用在醫(yī)療、保健和安全等領域。
4、人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現有關法律來規(guī)范這些行為。人工智能一但擁有長足的進步，必將帶動其他計算機技術的發(fā)展。網絡化將虛擬的世界變得無限大，屆時，足不出戶將成為一種習慣。人工智能必將帶動人類的發(fā)展，起到決定性作用。
雖然不知道其中有多少在未來會得到實現，但也算是我通過對人工智能的學習所收獲的總結。人工智能的繁榮景象和光明前景已展示出其誘人的魅力，讓我們一起期待未來的世界吧，一個全新的人工智能世界。
在大多數數學科中存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設計、智能檢索、智能調度、機器學習、專家系統(tǒng)、機器人學、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經網絡、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設計語言等。
在過去50多年里，已經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，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、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，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數學基礎，哲學和生物學基礎，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。因為人工智能的研究領域十分廣闊，它總的來說是面向應用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為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域也不過就是代替人的活動而已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能研究的領域。人工智能就是為了應用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經系統(tǒng)的功能。
近年來，人工智能的研究和應用出現了許多新的領域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關注。這些新領域有分布式人工智能與艾真體(agent)、計算智能與進化計算、數據挖掘與知識發(fā)現，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合的結果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標是要創(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，因而其主要研究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)兩領域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調，包括規(guī)劃、知識、技術和動作的協(xié)調。這兩個研究領域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。
mas更能體現人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，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控制科學與工程的研究熱點。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結構、語言、合作與協(xié)調、通訊和交互技術、mas學習和應用等。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用。
2、計算智能與進化計算。
計算智能(putingintelligence)涉及神經計算、模糊計算、進化計算等研究領域。其中，神經計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領域。在此僅對進化計算加以說明。
進化計算(evolutionaryputation)是指一類以達爾文進化論為依據來設計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術和方法的總稱，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，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關注學科的交叉和廣泛的應用背景，因而引入了許多新的方法和特征，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許多復雜系統(tǒng)的自適應控制和復雜優(yōu)化問題等研究領域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經網絡、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索和優(yōu)化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發(fā)展產生了很大的影響。大多數生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定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、進化策略三個領域的研究才開始交流，并發(fā)現它們的共同理論基礎是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算，而把相應的算法稱為進化算法。
3、數據挖掘與知識發(fā)現。
知識獲取是知識信息處理的關鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學習，或者與神經計算結合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數據挖掘和知識發(fā)現是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領域。在數據庫基礎上實現的知識發(fā)現系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學、粗糙集、模糊數學、機器學習和專家系統(tǒng)等多種學習手段和方法，從大量的數據中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數據背后的客觀世界的內在聯系和本質規(guī)律，實現知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應用前景的研究課題。
從數據庫獲取知識，即從數據中挖掘并發(fā)現知識，首先要解決被發(fā)現知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。
機器知識發(fā)現始于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)的知識獲取研究有關。到20世紀80年代末，數據挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現和數據挖掘的研究行列?，F在，知識發(fā)現和數據挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。
比較成功的知識發(fā)現系統(tǒng)有用于超級市場商品數據分析、解釋和報告的。
coverstory系統(tǒng)，用于概念性數據分析和查尋感興趣關系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數據庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數據的skicat系統(tǒng)，以及通用的數據庫知識發(fā)現系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命。
人工生命(artificiallife，alife)的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓(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造出能夠表現自然生命系統(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、自復制、自修復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。
人工生命所研究的人造系統(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)的廣闊范圍內深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的實質。只有從“生命之所能”的廣泛內容來考察生命，才能真正理解生物的本質。人工生命與生命的形式化基礎有關。生物學從問題的頂層開始，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機構的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(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)人工智能和神經網絡的理論和方法。人工生命把生命現象所體現的自適應機理通過計算機進行仿真，對相關非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。
人工生命學科的研究內容包括生命現象的仿生系統(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)以及人工生命的應用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網絡、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發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領域。
(2)較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網絡法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。
(3)掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
(4)掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產生式系統(tǒng)的技術、了解不確定性推理、非單調推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要應用領域，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控制等。
(6)基本了解人工智能程序設計的語言和工具。
對現代社會的影響有多大?工業(yè)領域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術，包括智能設計、虛擬制造、在線分析、智能調度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策;應用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(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娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結者》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：我們應該如何看待人工智能?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?問題的答案也許千差萬別，我個人認為上述擔心不太可能成為現實，因為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。
當前人工智能技術發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術不斷涌現，如模糊技術，模糊--神經網絡，遺傳算法，進化程序設計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術”將是繼“面向對象技術”后的又一突破。從萬維網到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
(1)能夠結合現在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成。
果中人工智能那些知識被應用。
(2)多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結者》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興趣。
(3)條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學們自己制作一些簡單的。
作品，增強同學對人工智能的興趣，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域方面的應用，以及著重闡述一些。
新的和正在研究的人工智能方法與技術，讓同學們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術，在講解時最好多舉例，再結合原理進行講解，更助于同學們對人工智能的理解。
人工智能總結與心得篇八
在大多數數學科中存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設計、智能檢索、智能調度、機器學習、專家系統(tǒng)、機器人學、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經網絡、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設計語言等。
在過去50多年里，已經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，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、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，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數學基礎，哲學和生物學基礎，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。因為人工智能的研究領域十分廣闊，它總的來說是面向應用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為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域也不過就是代替人的活動而已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能研究的領域。人工智能就是為了應用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經系統(tǒng)的功能。
近年來，人工智能的研究和應用出現了許多新的領域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關注。這些新領域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計算智能與進化計算、數據挖掘與知識發(fā)現，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合的結果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標是要創(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，因而其主要研究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）兩領域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調，包括規(guī)劃、知識、技術和動作的協(xié)調。這兩個研究領域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。
mas更能體現人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，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控制科學與工程的研究熱點。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結構、語言、合作與協(xié)調、通訊和交互技術、mas學習和應用等。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用。
2、計算智能與進化計算
計算智能（computing intelligence）涉及神經計算、模糊計算、進化計算等研究領域。其中，神經計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領域。在此僅對進化計算加以說明。
進化計算（evolutionary computation）是指一類以達爾文進化論為依據來設計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術和方法的總稱，它包括遺傳算法（genetical gorithms）、進化策略（evolutionary strategies）和進化規(guī)劃（evolutionary programming）。它們遵循相同的指導思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關注學科的交叉和廣泛的應用背景，因而引入了許多新的方法和特征，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許多復雜系統(tǒng)的自適應控制和復雜優(yōu)化問題等研究領域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經網絡、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索和優(yōu)化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發(fā)展產生了很大的影響。大多數生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定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、進化策略三個領域的研究才開始交流，并發(fā)現它們的共同理論基礎是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算，而把相應的算法稱為進化算法。
3、數據挖掘與知識發(fā)現
知識獲取是知識信息處理的關鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學習，或者與神經計算結合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數據挖掘和知識發(fā)現是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領域。在數據庫基礎上實現的知識發(fā)現系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學、粗糙集、模糊數學、機器學習和專家系統(tǒng)等多種學習手段和方法，從大量的數據中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數據背后的客觀世界的內在聯系和本質規(guī)律，實現知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應用前景的研究課題。
從數據庫獲取知識，即從數據中挖掘并發(fā)現知識，首先要解決被發(fā)現知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。
機器知識發(fā)現始于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)的知識獲取研究有關。到20世紀80年代末，數據挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現和數據挖掘的研究行列?，F在，知識發(fā)現和數據挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。
比較成功的知識發(fā)現系統(tǒng)有用于超級市場商品數據分析、解釋和報告的
coverstory系統(tǒng)，用于概念性數據分析和查尋感興趣關系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數據庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數據的skicat系統(tǒng)，以及通用的數據庫知識發(fā)現系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓（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造出能夠表現自然生命系統(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、自復制、自修復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。
人工生命所研究的人造系統(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）的廣闊范圍內深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實質。只有從“生命之所能”的廣泛內容來考察生命，才能真正理解生物的本質。人工生命與生命的形式化基礎有關。生物學從問題的頂層開始，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機構的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(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)人工智能和神經網絡的理論和方法。人工生命把生命現象所體現的自適應機理通過計算機進行仿真，對相關非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。
人工生命學科的研究內容包括生命現象的仿生系統(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)以及人工生命的應用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網絡、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發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領域。
（2）較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網絡法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。
（3）掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
（4）掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產生式系統(tǒng)的技術、了解不確定性推理、非單調推理的概念。
（5）概括性地了解了人工智能的主要應用領域，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控制等。
（6）基本了解人工智能程序設計的語言和工具。
對現代社會的影響有多大？工業(yè)領域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術，包括智能設計、虛擬制造、在線分析、智能調度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(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娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結者》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：我們應該如何看待人工智能？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？問題的答案也許千差萬別，我個人認為上述擔心不太可能成為現實，因為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。
當前人工智能技術發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術不斷涌現，如模糊技術，模糊--神經網絡，遺傳算法，進化程序設計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術”將是繼“面向對象技術”后的又一突破。從萬維網到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
（1）能夠結合現在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識被應用。
（2）多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結者》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興趣。
（3）條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學們自己制作一些簡單的作品，增強同學對人工智能的興趣，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域方面的應用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術，讓同學們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術，在講解時最好多舉例，再結合原理進行講解，更助于同學們對人工智能的理解。
人工智能總結與心得篇九
人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）作為一項新興技術，其應用領域不斷擴大，引發(fā)了許多爭論。參與人工智能辯論的過程中，我不僅對于人工智能技術有了更深入的了解，還對于其中的爭議有了更加全面的認識。在辯論中，我認為，我們不僅要追求技術進步，更要關注其對人類社會、個人權益和倫理道德的影響。通過這次辯論，我得出了以下幾點心得體會。
首先，人工智能技術能夠為社會帶來巨大的進步和便利。在人工智能辯論中，我了解到很多人工智能技術已經成功應用于醫(yī)療、交通、金融等領域，并為人們的生活帶來了便捷和效率。例如，智能醫(yī)療設備可以提供精準的診斷和治療方案，大大提高了醫(yī)療水平；自動駕駛技術使交通更加安全和便利。人工智能技術的發(fā)展，無疑將為人類社會帶來更多的進步和發(fā)展空間。
其次，人工智能的發(fā)展也帶來了一些問題和擔憂。一方面，人工智能技術在取代人類工作崗位和導致失業(yè)問題上引發(fā)了爭議。例如，自動化生產線取代了許多工人，使得一些人失去了工作。另一方面，人工智能技術的普及和應用也引發(fā)了對于隱私和個人權益的擔憂。例如，人臉識別技術是否會侵犯個人隱私？算法偏見是否會導致不公平的結果？這些問題需要我們更加深入地思考，并尋找合適的解決方案。
第三，人工智能技術的發(fā)展需要倫理道德的引導。在辯論中，我意識到人工智能技術的發(fā)展不僅需要科學和技術的支持，更需要倫理和道德的引導。我們需要建立起相應的倫理框架和機制，以確保人工智能的發(fā)展不會對社會和個人產生不利影響。例如，在自動駕駛技術的應用中，我們應該建立起相應的道德準則，確保其運行不會傷害他人利益。
第四，教育和媒體在人工智能辯論中起著重要的作用。在人工智能辯論中，我發(fā)現很多人對于人工智能技術有著片面和不足的了解，并且對于其中的風險和挑戰(zhàn)缺乏認識。因此，我們需要加強教育和媒體的普及，提升公眾對于人工智能技術的了解，并提供相關的信息和解析。只有在公眾有充分的了解和認識的情況下，我們才能更好地與人工智能技術共同發(fā)展。
最后，人工智能是一項不可逆轉的趨勢，我們需要積極應對挑戰(zhàn)。無論我們是否認同人工智能技術的發(fā)展，它已經成為了社會發(fā)展的不可逆轉趨勢。在辯論中，我明白了我們需要積極地面對人工智能帶來的挑戰(zhàn)，而不是盲目地抵制或回避。我們需要利用人工智能技術為社會創(chuàng)造更多的福祉，同時也需要更好地調整和應對人工智能對于個人權益和社會制度的影響。
總之，通過人工智能辯論，我對于人工智能技術有了更全面的認識和理解。人工智能技術不僅有著巨大的發(fā)展?jié)摿?，也帶來了一些問題和挑戰(zhàn)。我們需要明確人工智能發(fā)展的目標，建立起相應的倫理和道德框架，發(fā)揮教育和媒體的作用，積極應對人工智能的挑戰(zhàn)。只有這樣，我們才能更好地發(fā)展和利用人工智能技術，為人類的社會進步和福祉作出貢獻。
人工智能總結與心得篇十
１、促進教育方式的變革，培養(yǎng)學生的綜合能力
在機器人教育中，課堂以學生為中心，教師作為指導者提供學習材料和建議，學生必須自己去學習知識，構建知識體系，提出自己的解決方案，從而有效培養(yǎng)了動手能力、學生創(chuàng)新思維能力。
２、有效激發(fā)學習興趣、動機“寓教于樂”是我們教育追求的目標。這也是當前教育游戲成為當前研究熱點一個原因。學習興趣是學生的學習成功重要因素。機器人教育可以通過比賽形式，得到周圍環(huán)境的認可和贊賞，能夠激發(fā)學生學習的興趣，激發(fā)學生的斗志和拼博精神。
３、培養(yǎng)學生的團隊協(xié)作能力
機器人教育中大多以小組形式開始，機器人的學習、競賽實際上是一個團體學習的過程。它需要學習者團結協(xié)作，包容小組其他成員的缺點和不足，能夠與他人進行有效溝通與交流。在實踐鍛煉中提高自己的團隊協(xié)作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、擴大知識面，轉換思維方式
考慮到中小學生和機器人課程的特點，為培養(yǎng)學生的綜合設計能力和創(chuàng)新能力，本人認為機器人教學應該在教學內容、教學方法、教學組織方面一改其它課程的教學模式，走出一條新的路子來。
1、教學內容：機器人教學應注意學生知識廣度的學習。雖然僅通過一門課程來擴充學生的知識面效果有限，但是由于機器人的設計涉及到光機電一體化、自動控制、人工智能等多方面問題，既有硬件設計也有軟件設計，所以是讓學生了解和掌握大量知識的絕好機會。知識不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學內容時，注意力不要僅放在競賽用輪式成品機器人上，還應該關注單片機、嵌入式cpu、各種傳感器、電機、機械部件等軟硬件技術在機器人和自動化技術上的應用。
2、教學方法：應根據學段和學科情況選擇不同的綜合設計教學方法。如：小學階段可讓學生完成輪式競賽用機器人的功能模塊組裝的設計；初中階段可進行生活與學習中實用機器人的創(chuàng)意設計；高中信息技術課中可重點對機器人智能軟件算法進行設計；而高中通用技術課中可重點對機器人的電氣部分、傳感器部分、動力部分和機械部分進行相關設計?？傊虒W方法應該側重綜合設計，而不是放在問題的分析上。
3、教學組織機器人教學應事先營造好供學生動手動腦進行設計活動的環(huán)境。提供必要的設備和工具（包括工具軟件），組織學生進行探究式學習，特別應注意探究式學習三個要素（任務驅動、協(xié)作學習、教師引導）的構成，讓學生能夠充分化動手。同時，還應提倡設計過程的規(guī)范化，用于提高學生的綜合設計能力。教學活動不僅在課堂上進行，還應組織學生在課余時間做適當的工作，以保證教學的完整性和有效性。
教育機器人活動受到越來越多的師生歡迎，教育機器人必將為我國的素質教育做出應有的貢獻，教育機器人的前途是光明的。
人工智能總結與心得篇十一
今天是我研究人工智能的第一堂課，也是我上大學以來第一次接觸人工智能這門課，通過老師的講解，我對人工智能有了一些簡單的感性認識，我知道了人工智能從誕生，發(fā)展到今天經歷一個漫長的過程，許多人為此做出了不懈的努力。我覺得這門課真的是一門富有挑戰(zhàn)性的科學，而從事這項工作的人不僅要懂得計算機知識，還必須懂得心理學和哲學。
機器翻譯系統(tǒng)我們可以很方便的完成一些語言翻譯工作。目前，國內的機器翻譯軟件有很多，富有代表性意義的當屬“金山詞霸”，它可以迅速的查詢英文單詞和詞組句子翻譯，重要的是它還可以提供發(fā)音功能，為用戶提供了極大的方便。
人工智能總結與心得篇十二
人工智能改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養(yǎng)學生什么知識，什么素養(yǎng)，才能為社會發(fā)展提供源源不斷的動力源泉。
人工智能簡稱ai，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學，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、大數據、機器學習和5g技術綜合的產物，做好人工智能教育能實現不斷提升人們生活的質量，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、數據處理、算法以及場景化的學習，使學生對教材可以理解，教育情景可以感知，學習服務可以定制，使人工智能教育從智能增強，轉變?yōu)橹悄苎a償，最終達到智能替代。
在實際過程中，很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，
第二師資的缺乏，
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基礎教學，
第二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，或者各年級年級培養(yǎng)學生人工智能教育的不同目標，小學低年級可以主要培養(yǎng)綜合素養(yǎng)，小學高年級跨學科應用，初中形成目標方向，高中向目標方向進行研究。
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認識，對我的教學如何開展人工智能教育具有指導和借鑒意義。
人工智能總結與心得篇十三
人工智能改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養(yǎng)學生什么知識，什么素養(yǎng)，才能為社會發(fā)展提供源源不斷的動力源泉。
人工智能簡稱ai，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學，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、大數據、機器學習和5g技術綜合的產物，做好人工智能教育能實現不斷提升人們生活的質量，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、數據處理、算法以及場景化的學習，使學生對教材可以理解，教育情景可以感知，學習服務可以定制，使人工智能教育從智能增強，轉變?yōu)橹悄苎a償，最終達到智能替代。
在實際過程中，很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，
第二師資的缺乏，
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基礎教學，
第二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，或者各年級年級培養(yǎng)學生人工智能教育的不同目標，小學低年級可以主要培養(yǎng)綜合素養(yǎng)，小學高年級跨學科應用，初中形成目標方向，高中向目標方向進行研究。
人工智能總結與心得篇十四
李開復號稱最會說話的計算機男神，曾經是微軟谷歌的副掌門，現在是創(chuàng)新工廠的大bo，在微博有超過半個億粉絲。第一此認識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興趣，所以在這個寒假中我讀了他的《人工智能》一書。
近幾年，移動互聯網、網上購物、物流快遞、高鐵、地鐵、城市建設等讓我們生活發(fā)生了天翻地覆的變化。讓我對未來產生了無限的暢想，我的科目二一直沒過，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？李開復認為，人工智能、機器人作為大熱的方向，也會引領時代變革風，很多邏輯簡單、重復式、機械式的勞作被機器人取代；制造、金融、家政等等行業(yè)，很多傳統(tǒng)的管理經營模式也會隨之發(fā)生改變。未來人類50%的工作都會被人工智能取代。但是人與機器最大區(qū)別是有感情，在未來創(chuàng)新思維、審美能力、藝術哲學這些更顯的珍貴。
人是最復雜情感動物，怎樣才能教育好學生，使教育發(fā)揮最大限度的作用呢，那就是老師的愛，是人工智能永遠無法做到的，我認為幼師這個職業(yè)是不會被取代的，人工智能的發(fā)展能夠給我們許多幫助，現在也有許多幼兒園在教育教學中運用了vr、ar等技術，以后科技越來越發(fā)達我們的教學工作也會越來越便利。但是現在微博上有一件事也引起了大家的.熱議，一位小學教師在教古詩“飛流直下三千尺，疑似銀河落九天”時，播放了現實瀑布視頻來展現瀑布的氣勢磅礴，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。在科技高速發(fā)展之時要保持與時俱進、不懼改變、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改變？如何運用？這些問題更值得我們大家深思。
人工智能總結與心得篇十五
首先，自由意識是受者的感受，如果你于一臺放在黑屋子里的機器一直對話，并一直以為對方是人，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，有的復雜，甚至有的還貌似發(fā)展出了自己的個性，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，這就好像要拿把小黃雞說成是人工智能一樣。
個性化最明顯的是巧手管家，因為要服務的是人而不是機器，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，但卻一直能記得豬腳一家，船長是憲兵機器人，但卻有一套語言系統(tǒng)，這些機器人會很有個性，然而歸根結底，都是程序員的功勞，仔細看，他們都有一個特點，就是對周遭的大變遷不以為然，那是因為它們多是戰(zhàn)前的產物，所謂的程序模擬學習，邏輯是固定的，并不能和自由意識掛鉤。
2.合成人與機器人的區(qū)別
很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)前便已經開始批量生產，而合成人的誕生，或多或少是學院對人類失望的結果，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，這都是因為我開始提到的那個自由意識的定義，也就是所謂的圖靈測試，如果受者認為他是個人，那么它就具備了所謂的自由意識，可見，它與編程了服務于人類的機器人的設計創(chuàng)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，因為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智慧的群體的滅絕，智慧性自由意識，意味著威脅。
之后再看看，為什么說機器人的希望只是場夢？
老憲法號是美國服役過的，依舊能夠航行的，最受人尊敬的`海軍戰(zhàn)艦，可以說是美國的愛國標志之一。
并存在于自由之經的“綠色"旅游線路之上，是波士頓的驕傲，之所以機器人背后的程序員會基于某種方式，保護憲法號，并讓她升天，更多的是希望能再一次的點燃人們的愛國情緒，然而今日的廢土，勢力割據，每個都有自己得信仰，能記得憲法號所象征的自由與自豪的，除了幾只尸鬼外，還會又有幾個人。
執(zhí)著的是程序，但選擇關機否的，確實只能是人類自己，夢很美，但已經時過境遷了。
b社對《輻射4》充滿信心銷量將超《上古卷軸5》
對于即將在2015年11月10日發(fā)售的《輻射4》，bethesda是絕對的信心十足，其營銷副總裁在接受外媒采訪時甚至表示游戲的銷量會超越《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》，這是一款更加壯觀的rpg游戲，出色到無法形容，我的工作是負責推廣這款游戲，而游戲自身將決定它能夠走多遠，能造成多大影響力，這些目前都是不確定的，因為《上古卷軸5：天際》的影響力的確很大，但我們對《輻射4》有信心?！?/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，前兩作的銷量已經不錯，相信憑借玩家多年對于游戲的期待，游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2015年11月10日發(fā)售的《輻射4》，bethesda是絕對的信心十足，其營銷副總裁在接受外媒采訪時甚至表示游戲的銷量會超越《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》，這是一款更加壯觀的rpg游戲，出色到無法形容，我的工作是負責推廣這款游戲，而游戲自身將決定它能夠走多遠，能造成多大影響力，這些目前都是不確定的，因為老滾5的影響力的確很大，但我們對《輻射4》有信心?！?/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，前兩作的銷量已經不錯，相信憑借玩家多年對于游戲的期待，游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。
人工智能總結與心得篇十六
通過這學期的學習，我對人工智能有了一定的感性認識，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須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究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復雜工作。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非常有限，對構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。關于人工智能一個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，是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。
人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個階段：
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。但由于消解法推理能力的有限，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年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，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，神經網絡飛速發(fā)展。
1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現新的研究高潮
由于網絡技術特別是國際互連網的技術發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想
人工智能總結與心得篇十七
人工智能能勝任很多工作，但是不擅長需要溝通力或理解力的工作，因為目前還無法研發(fā)出能夠靈活變通，能理解語言含義的人工智能。比如編程語言必須要規(guī)范，計算機才能準確識別，不然就會報錯。從反方面來講，只要人類具備靈活變通的能力，有一定的'溝通力和理解力，以及不被框架所限的創(chuàng)造力等，那就不用擔憂未來人工智能時代會被人工智能所取代了。
如果你對人工智能感興趣，不妨讀讀這本書，不是科幻類的小說，而是通過人工智能項目理智的分析了人工智能。人工智能既不會代替上帝為我們帶來烏托邦，也不會擁有超越人類的能力而毀滅我們，至少目前不會。
人工智能總結與心得篇十八
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。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業(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)學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，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意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經系統(tǒng)的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準確的說明人工智能的確切內涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經是當前信息化社會的迫切要求，同時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的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現有的計算機技術、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，并有一定的理論實踐依據，計算機將擁有一個新的發(fā)展方向。
個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創(chuàng)造出具有智能的機器，另一方面是要弄清人類智能的本質，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學的范疇。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，使計算機更好的造福人類。
人工智能總結與心得篇十九
看完這部電影后，我的感觸頗深。不僅是為人類在人工智能方面的偉大的研究所折服，更是因為那讓我眼睛濕濕的機器人戴維與人類母親之間的愛，不禁讓我產生過“它還是機器人嗎?”這樣的想法。
人工智能一直處于計算機技術的最前沿，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸人工智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。就像在影片中david的出現主要是為了填補將要崩潰的母親monica心中對身患絕癥的兒子的空白一樣，人工智能不僅僅能滿足人類物質生活上的需求，在未來的發(fā)展過程中，更有可能像影片中一樣，幫助人們填補情感上的空缺。
我認為未來智能信息處理對人類生活的影響必然是有利有弊的。
有利的'一方面，正如現在我們現在運用在空間站及軍事領域的一些成果，它可以幫助我們去勘探未知星球，把精準的數據傳遞回來，供人類研究，避免人類探測所造成的不必要的損失。在軍事上，人工智能能大大增強一個國家的軍事戰(zhàn)斗力量，減少不必要的人員傷亡，同時，高科技以及人工智能的應用能夠最大程度地縮短戰(zhàn)斗時間。在人類的生活方面，以人工智能為代表的機器人能代替人做日常生活的瑣事，使人的生活更舒適，安逸。就像是電影里的david，他甚至可以代替真正的孩子安撫人們受傷的心，給人一個新的開始。
弊的方面就是如我們所看到的電影中的情節(jié)一樣，人們會擔心自己生產出來的機器人會不會隨著智能水平的提高而反過來統(tǒng)治我們。
好像機器人的出現就是為了人類最終的消失，我會想機器人會活多少年，人又會活多少年，機器人會越來越多，而人卻會生老病死，就像電影中一樣，大批量的機器人被生產，然后被送到屠宰場，如果智能的機器人不滿足自己的命運，我們又該怎么辦?人性本來就有弱點，或者說人類是懶惰的，我們會不會懶到不去清理自己的“杰作”。一切又將是災難。
另外，難道人類不會害怕，當智能機的智能逐步提高，會不會有那么一天，智能機會就像拍死一只蚊子一樣拍死一個人。雨果在一個訪談上說，不會，因為人類會有公約，我也想問，法律對于任何人來說都不陌生，但是犯罪不一樣存在嗎?公約可以管得住人類那貪圖利益的心嗎?智能機器人所帶來的道德問題也不容忽視，當我看到成批量的david掛在架子上的時候，也禁不住毛骨悚然，怪不得david會動手宰了那個一摸一樣的自己。這些都是值得我們思考的。
《人工智能》是很值得反思的一部片子，不論是機器人還是人類，總有一天到我們消失的那天，不要抱著遺憾，愛是可以超越生死的，要把這最寶貴的東西永遠留于心中，或許真有那么一天，機器人為了愛而追尋千年，而我們人類卻已腐爛殆盡，我們最先懂愛卻無法持久無法想象出愛的重要足以使人追尋千年之久。
人工智能總結與心得篇二十
李xx號稱最會說話的計算機男神，曾經是微軟谷歌的副掌門，現在是創(chuàng)新工廠的大bo，在微博有超過半個億粉絲。第一此認識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興趣，所以在這個寒假中我讀了他的《人工智能》一書。
近幾年，移動互聯網、網上購物、物流快遞、高鐵、地鐵、城市建設等讓我們生活發(fā)生了天翻地覆的變化。讓我對未來產生了無限的暢想，我的科目二一直沒過，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，也會引領時代變革風，很多邏輯簡單、重復式、機械式的勞作被機器人取代；制造、金融、家政等等行業(yè)，很多傳統(tǒng)的管理經營模式也會隨之發(fā)生改變。未來人類50%的工作都會被人工智能取代。但是人與機器最大區(qū)別是有感情，在未來創(chuàng)新思維、審美能力、藝術哲學這些更顯的珍貴。
人是最復雜情感動物，怎樣才能教育好學生，使教育發(fā)揮最大限度的作用呢，那就是老師的愛，是人工智能永遠無法做到的，我認為幼師這個職業(yè)是不會被取代的，人工智能的發(fā)展能夠給我們許多幫助，現在也有許多幼兒園在教育教學中運用了vr、ar等技術，以后科技越來越發(fā)達我們的教學工作也會越來越便利。但是現在微博上有一件事也引起了大家的熱議，一位小學教師在教古詩“飛流直下三千尺，疑似銀河落九天”時，播放了現實瀑布視頻來展現瀑布的氣勢磅礴，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。在科技高速發(fā)展之時要保持與時俱進、不懼改變、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改變？如何運用？這些問題更值得我們大家深思。
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