在平日里，心中難免會(huì)有一些新的想法，往往會(huì)寫一篇心得體會(huì)，從而不斷地豐富我們的思想。好的心得體會(huì)對(duì)于我們的幫助很大，所以我們要好好寫一篇心得體會(huì)下面是小編幫大家整理的心得體會(huì)范文大全，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。
人工智能心得體會(huì)篇一
人工智能是當(dāng)今科技領(lǐng)域最熱門、最具潛力的領(lǐng)域之一。隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，越來越多的人開始認(rèn)識(shí)到這項(xiàng)技術(shù)的重要性和與我們生活的深刻關(guān)系。在這篇文章中，我將分享一些我在人工智能方面的心得體會(huì)，探討人工智能技術(shù)的崛起和其對(duì)社會(huì)的影響。
一、人工智能是一個(gè)日趨重要的領(lǐng)域
人工智能是一個(gè)涉及多學(xué)科知識(shí)的領(lǐng)域，包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、物理、生物學(xué)等等。這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展已經(jīng)深刻地改變了我們的日常生活。舉例來說，雖然自動(dòng)化工業(yè)并不是最近才出現(xiàn)的，但是隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，我們已經(jīng)看到了越來越多的自動(dòng)化生產(chǎn)線和機(jī)器人，它們被廣泛應(yīng)用在汽車制造和航空航天等領(lǐng)域。
二、人工智能技術(shù)發(fā)展的影響
人工智能技術(shù)的重要性在于它可以讓機(jī)器像人類一樣思考、理解、學(xué)習(xí)和表現(xiàn)，從而更好地理解和解決問題。它已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、金融、交通和軍事等領(lǐng)域。這些應(yīng)用能夠大大提高生產(chǎn)力和效率，降低風(fēng)險(xiǎn)和成本，進(jìn)而為社會(huì)創(chuàng)造更多的財(cái)富和就業(yè)機(jī)會(huì)。
三、人工智能的發(fā)展也伴隨著一些挑戰(zhàn)
隨著人工智能技術(shù)發(fā)展的步伐加快，人們也逐漸意識(shí)到了一些問題。例如，與人類的思維不同，機(jī)器在執(zhí)行任務(wù)時(shí)不會(huì)考慮道德的因素，這可能會(huì)導(dǎo)致一些樣本偏差和數(shù)據(jù)失真。而且，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，個(gè)人隱私和人類智能的安全問題也越來越受到關(guān)注。
四、我們需要加強(qiáng)人工智能相關(guān)法規(guī)的制定
面對(duì)人工智能帶來的這些挑戰(zhàn)和問題，我們需要加強(qiáng)人工智能相關(guān)法規(guī)的制定和落實(shí)。在這個(gè)過程中，我們應(yīng)該注重更多的人性化考慮，同時(shí)保護(hù)個(gè)人隱私和社會(huì)安全。
五、人工智能技術(shù)給人類帶來的機(jī)遇
人工智能的極速發(fā)展帶來了很多機(jī)遇和動(dòng)力。我們應(yīng)該不斷地開拓和創(chuàng)新，讓人工智能更好地服務(wù)于人類，讓科技變得更加人性化。無論在哪個(gè)領(lǐng)域，我們都需要擁抱和引領(lǐng)這場(chǎng)技術(shù)變革，從而為人民謀利益、為社會(huì)創(chuàng)造價(jià)值。
總的來說，人工智能技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)今世界最熱門的話題之一。我們需要更多地關(guān)注它的發(fā)展和應(yīng)用，同時(shí)也要認(rèn)識(shí)到這個(gè)技術(shù)的挑戰(zhàn)和問題，采取相應(yīng)的措施加以緩解。通過這種方式，我們才能真正把人工智能技術(shù)發(fā)展成為一種有益于人類發(fā)展的機(jī)遇。
人工智能心得體會(huì)篇二
第一段：引言（200字）
人工智能（Artificial Intelligence）是一種前沿的科技，不僅在科學(xué)研究、醫(yī)療服務(wù)、金融行業(yè)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，也在勞動(dòng)力市場(chǎng)引發(fā)了巨大的變革。作為一名參與人工智能勞動(dòng)的人，我深刻體會(huì)到其帶來的便利和挑戰(zhàn)。在過去的這段時(shí)間里，我通過親身經(jīng)歷和學(xué)習(xí)，逐漸認(rèn)識(shí)到人工智能對(duì)勞動(dòng)的影響，對(duì)于自身的職業(yè)規(guī)劃與發(fā)展也有著新的思考。
第二段：人工智能的勞動(dòng)利益（250字）
人工智能的廣泛應(yīng)用為勞動(dòng)力市場(chǎng)帶來了許多利益。首先，人工智能能夠自動(dòng)化和智能化執(zhí)行繁重、危險(xiǎn)或重復(fù)性工作，提高了勞動(dòng)效率，為人們騰出更多時(shí)間從事更有意義的工作。其次，人工智能通過大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)能力，提供了更準(zhǔn)確的市場(chǎng)前景和消費(fèi)趨勢(shì)，幫助企業(yè)做出更明智的決策，降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。此外，人工智能還催生了一系列新的就業(yè)機(jī)會(huì)，比如機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)分析師等。這些優(yōu)勢(shì)使得人工智能勞動(dòng)成為現(xiàn)代社會(huì)提高生產(chǎn)力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。
第三段：人工智能的勞動(dòng)挑戰(zhàn)（300字）
然而，人工智能的快速發(fā)展也帶來了一些勞動(dòng)挑戰(zhàn)。首先是技能更新的問題。隨著人工智能技術(shù)的加速發(fā)展，部分傳統(tǒng)崗位會(huì)面臨被取代的風(fēng)險(xiǎn)，人們需要不斷學(xué)習(xí)新的技能來適應(yīng)新興行業(yè)的需求。其次，人工智能在一些職位上的使用可能導(dǎo)致低技能崗位的就業(yè)機(jī)會(huì)減少，這意味著可能會(huì)出現(xiàn)一些社會(huì)問題。此外，人工智能在取代一些工作的同時(shí)也會(huì)帶來新的勞動(dòng)強(qiáng)度，對(duì)勞動(dòng)者的身體和心理健康提出更高的要求。在面對(duì)這些挑戰(zhàn)時(shí)，我們需要高度重視勞動(dòng)者的培訓(xùn)和福利保障，以確保人工智能勞動(dòng)的可持續(xù)性。
第四段：人工智能與人類的合作（250字）
盡管人工智能在某些領(lǐng)域已經(jīng)展示出較高的智能和效率，但它并不能完全取代人類。人類具有獨(dú)特的思考能力、創(chuàng)造力和社交能力，這些無法被人工智能所替代。對(duì)于許多工作而言，人工智能只是人類的一個(gè)有力工具。因此，人們應(yīng)該積極與人工智能合作，從而使兩者相互補(bǔ)充、共同進(jìn)步。我們需要發(fā)揮人類自身的優(yōu)勢(shì)，將其與人工智能的高效、智能特點(diǎn)結(jié)合起來，創(chuàng)造出更加智能化和高質(zhì)量的工作。
第五段：個(gè)人體會(huì)和展望（200字）
作為參與人工智能勞動(dòng)的一份子，我深刻體會(huì)到它的利益和挑戰(zhàn)。我認(rèn)為，未來人工智能將繼續(xù)在勞動(dòng)力市場(chǎng)發(fā)揮重要作用。對(duì)于我們個(gè)人而言，積極學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的技術(shù)和技能是必不可少的。同時(shí)，我們也需要關(guān)注人工智能對(duì)勞動(dòng)崗位和社會(huì)帶來的影響，積極發(fā)聲，爭(zhēng)取更好的勞動(dòng)保障和福利制度。只有這樣，人工智能才能成為我們發(fā)展和進(jìn)步的助力，造福整個(gè)社會(huì)。
人工智能心得體會(huì)篇三
人工智能是一項(xiàng)前沿技術(shù)，具有極高的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。為了更好地掌握這項(xiàng)技術(shù)，不少人選擇學(xué)習(xí)人工智能相關(guān)知識(shí)。下面是我在學(xué)習(xí)人工智能過程中的一些體會(huì)和經(jīng)驗(yàn)。
第一段：做好預(yù)備知識(shí)，在學(xué)習(xí)前做好充足的準(zhǔn)備
人工智能不是純粹的程序設(shè)計(jì)，需要我們了解關(guān)于數(shù)學(xué)、概率論、線性代數(shù)等相關(guān)知識(shí)。在學(xué)習(xí)人工智能前，我努力加強(qiáng)了自己的基礎(chǔ)，尤其是數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)知識(shí)。這樣就使我能夠很好地掌握人工智能的核心原理和算法。
第二段：選擇好學(xué)習(xí)的途徑和方式
在學(xué)習(xí)人工智能的過程中，我們可以選擇各種途徑來學(xué)習(xí)，包括課程、書籍、視頻教程、在線課程等。我自己選擇了先參加一些公開課，在了解清楚課程布置和難度要求后，再進(jìn)行課外補(bǔ)充，這樣的學(xué)習(xí)方式效果比較好。
第三段：融入實(shí)戰(zhàn)，提高實(shí)際操作能力
在掌握了基本理論后，還需要在實(shí)踐中鞏固和提高自己的操作能力。在學(xué)校里，我們有實(shí)驗(yàn)室和課程項(xiàng)目，這些都是很好的平臺(tái)來鍛煉自己的實(shí)踐能力。除此之外，我還主動(dòng)參加了一些競(jìng)賽和項(xiàng)目，這使我可以更好地應(yīng)用人工智能技術(shù)并拓展自己的視野。
第四段：增加交流互動(dòng)，從其他人經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)
學(xué)習(xí)人工智能的過程中，很少能一個(gè)人完成所有的學(xué)習(xí)任務(wù)和解決問題，需要與其他人多交流，從別人的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)和獲得啟示。我加入了一些人工智能知識(shí)交流群，同時(shí)也參加了一些學(xué)術(shù)圈的會(huì)議和交流活動(dòng)，在這樣的場(chǎng)合下，我認(rèn)識(shí)了一些同行業(yè)的人，收獲了不少寶貴的經(jīng)驗(yàn)和啟示。
第五段：不斷更新知識(shí)，關(guān)注最新動(dòng)態(tài)
人工智能技術(shù)是一個(gè)始終在發(fā)展的領(lǐng)域，在學(xué)習(xí)過程中需要時(shí)刻關(guān)注最新動(dòng)態(tài)和趨勢(shì)。我經(jīng)常閱讀相關(guān)的新聞和知識(shí)點(diǎn)，尤其是一些學(xué)術(shù)性的論文和報(bào)告，這使我可以更好地了解人工智能技術(shù)的最新發(fā)展動(dòng)態(tài)，并能隨時(shí)調(diào)整自己的學(xué)習(xí)內(nèi)容和方向。
綜上所述，學(xué)習(xí)人工智能需要全面的知識(shí)儲(chǔ)備，尋求更好的途徑和方式來學(xué)習(xí)，融入實(shí)戰(zhàn)來提高操作能力，多與其他人互動(dòng)交流獲取經(jīng)驗(yàn)，關(guān)注技術(shù)的最新發(fā)展趨勢(shì)。只要做好以上幾個(gè)方面的工作，我們就可以更好地掌握人工智能這項(xiàng)技術(shù)。
人工智能心得體會(huì)篇四
通過這學(xué)期的學(xué)習(xí)，我對(duì)人工智能有了一定的感性認(rèn)識(shí)，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(shí)，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(zhēng)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(shí)、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(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)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(jiǎn)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19**年開始了”第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即”知識(shí)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。
19**年，美國(guó)召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)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(guó)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)嵱谩Ａ硗?，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(duì)人工智能對(duì)世界的影響的感受及未來暢想
在當(dāng)前社會(huì)中的呢?
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(shí)，知識(shí)構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此，信息化到知識(shí)化再到智能化，必將成為人類社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)。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(duì)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(cè)驗(yàn)所測(cè)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(duì)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。
人工智能研究的近期目標(biāo);是使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)不僅能做一般的數(shù)值計(jì)算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運(yùn)用知識(shí)處理問題，能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標(biāo)，根據(jù)現(xiàn)行的計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)研究實(shí)現(xiàn)智能的有關(guān)理論、技術(shù)和方法，建立相應(yīng)的智能系統(tǒng)。例如目前研究開發(fā)的專家系統(tǒng)，機(jī)器翻譯系統(tǒng)、模式識(shí)別系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)、機(jī)器人等。隨著社會(huì)的發(fā)展，技術(shù)的進(jìn)步，人工智能的發(fā)展是任何人都無法想象的。通過對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)，以及與所聽所見所聞的結(jié)合，我大膽的對(duì)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(jī)關(guān)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(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、收音機(jī)、電視機(jī)和移動(dòng)電話，遠(yuǎn)程醫(yī)療和遠(yuǎn)程保健等遠(yuǎn)程服務(wù)變得更為完善。
3、智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)在教育中扮演了重要角色，遠(yuǎn)程教育十分普及。
4、隨著信息技術(shù)、生物技術(shù)和納米技術(shù)的發(fā)展，人工智能科學(xué)逐漸完善。
5、許多植入了芯片的人體組成了人體通信網(wǎng)絡(luò)(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，將微型超級(jí)計(jì)算機(jī)植入人腦，人們就可通過植入的芯片直接進(jìn)行通信。
6、抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災(zāi)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(hù)人類健康，而且能大幅度提高全社會(huì)的文明水準(zhǔn)。比如，法律可以保護(hù)人們免受電磁煙霧的侵害，可以規(guī)范家用機(jī)器人的使用，可以更加有效地保護(hù)數(shù)據(jù)，可以禁止計(jì)算機(jī)合成技術(shù)在一些文化和藝術(shù)方面的應(yīng)用(比如禁止合成電視名人)，可以禁止編寫具有自我保護(hù)意識(shí)的計(jì)算機(jī)程序。
1、智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復(fù)，也能自行進(jìn)行科學(xué)研究，還能自己生產(chǎn)產(chǎn)品。
2、一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。
3、用可植入芯片實(shí)現(xiàn)人類、計(jì)算機(jī)和鯨目動(dòng)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(shí)現(xiàn)此項(xiàng)功能。
4、制定“機(jī)器人法”等新的法律來約束機(jī)器人的行為，使人們不受機(jī)器人的侵害。
5、高水準(zhǔn)的智能化技術(shù)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(jìn)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(duì)一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會(huì)有更清楚的認(rèn)識(shí)和更完善的解釋，并將這些全新的知識(shí)應(yīng)用在醫(yī)療、保健和安全等領(lǐng)域。
4、人工智能可以模仿人類的智能，因此會(huì)出現(xiàn)有關(guān)法律來規(guī)范這些行為。人工智能一但擁有長(zhǎng)足的進(jìn)步，必將帶動(dòng)其他計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)化將虛擬的世界變得無限大，屆時(shí)，足不出戶將成為一種習(xí)慣。人工智能必將帶動(dòng)人類的發(fā)展，起到?jīng)Q定性作用。
雖然不知道其中有多少在未來會(huì)得到實(shí)現(xiàn)，但也算是我通過對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)所收獲的總結(jié)。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(gè)全新的人工智能世界。
人工智能總結(jié)與感悟
人工智能的簡(jiǎn)短心得
人工智能心得體會(huì)篇五
人工智能芯片是近年來在科技領(lǐng)域嶄露頭角的一項(xiàng)重要技術(shù)。它以模擬人類的智能思維能力為目標(biāo)，通過高度優(yōu)化的硬件架構(gòu)和算法設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)具備感知、理解、推理和決策能力的智能化系統(tǒng)。人工智能芯片的發(fā)展得益于高性能計(jì)算技術(shù)、深度學(xué)習(xí)算法的突破和大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用。它在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，為我們的日常生活帶來了很多便利和創(chuàng)新。
第二段：人工智能芯片的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用
人工智能芯片的關(guān)鍵技術(shù)包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算、并行計(jì)算、模型壓縮等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算是人工智能芯片中最核心的技術(shù)之一，它通過模擬大腦神經(jīng)元之間的連接關(guān)系和信號(hào)傳遞過程，實(shí)現(xiàn)了人工智能系統(tǒng)的智能化。并行計(jì)算是為了滿足人工智能計(jì)算的高性能需求，通過同時(shí)執(zhí)行多個(gè)計(jì)算任務(wù)，提高了計(jì)算速度和效率。模型壓縮則是通過減少參數(shù)量、減小模型規(guī)模等方式，提高了人工智能計(jì)算的效果。
人工智能芯片在多個(gè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。在圖像識(shí)別方面，人工智能芯片可以識(shí)別出圖像中的物體、場(chǎng)景等信息，并做出相應(yīng)的反應(yīng)。這在醫(yī)療、安防、無人駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。在語音識(shí)別方面，人工智能芯片可以實(shí)現(xiàn)自然語言的識(shí)別和理解，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的智能化。在智能家居、智能客服等領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。此外，人工智能芯片還可以支持機(jī)器人的智能化發(fā)展，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同。
第三段：人工智能芯片的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)
人工智能芯片相對(duì)于傳統(tǒng)的通用性計(jì)算芯片，具有更高的計(jì)算效率和能耗比。它能夠更加高效地完成大規(guī)模的人工智能計(jì)算任務(wù)，滿足現(xiàn)代社會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)和高速計(jì)算的需求。然而，人工智能芯片也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，人工智能芯片的設(shè)計(jì)和制造對(duì)芯片工藝、算法等方面的要求很高，技術(shù)門檻較高。其次，人工智能芯片的應(yīng)用領(lǐng)域多樣化，需求復(fù)雜多變，對(duì)芯片設(shè)計(jì)和性能有著更高要求。另外，人工智能芯片在數(shù)據(jù)隱私和安全性方面也需要加強(qiáng)。
第四段：個(gè)人對(duì)人工智能芯片的感受和體會(huì)
作為一個(gè)科技愛好者，我對(duì)人工智能芯片深感興趣。通過學(xué)習(xí)和了解，我認(rèn)識(shí)到人工智能芯片在智能化技術(shù)發(fā)展中的重要作用。它不僅為各個(gè)行業(yè)帶來了創(chuàng)新和進(jìn)步，也給我們的生活帶來了很多便利和樂趣。當(dāng)我看到人工智能芯片在醫(yī)療領(lǐng)域可以用于輔助診斷、治療等，為病患提供更準(zhǔn)確和高效的醫(yī)療服務(wù)時(shí)，我深深體會(huì)到科技進(jìn)步對(duì)人類社會(huì)的改變和促進(jìn)。
第五段：對(duì)未來人工智能芯片的期待
人工智能芯片是一個(gè)充滿無限可能的領(lǐng)域。我相信隨著技術(shù)的不斷突破和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷擴(kuò)展，人工智能芯片將會(huì)在更多的領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。我期待人工智能芯片能夠更好地服務(wù)于人類社會(huì)，在教育、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步和發(fā)展。同時(shí)，我也希望在人工智能芯片的發(fā)展過程中，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)隱私和安全性的研究，保障用戶的合法權(quán)益。只有在技術(shù)創(chuàng)新和社會(huì)責(zé)任并重的前提下，人工智能芯片才能真正成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的力量。
總結(jié)：
人工智能芯片作為一項(xiàng)重要的技術(shù)和應(yīng)用，引領(lǐng)了智能化技術(shù)的發(fā)展。它在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、機(jī)器人智能等方面有著廣泛的應(yīng)用，為人類社會(huì)帶來了很多創(chuàng)新和便利。然而，人工智能芯片的發(fā)展也面臨著一些挑戰(zhàn)，需要我們不斷探索和創(chuàng)新。作為科技愛好者，我們應(yīng)該關(guān)注人工智能芯片的發(fā)展動(dòng)態(tài)，為其應(yīng)用和研究做出自己的貢獻(xiàn)。通過共同努力，我相信人工智能芯片將會(huì)成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的力量。
人工智能心得體會(huì)篇六
2016年10月，全球最大代工廠富士康“機(jī)器換人”計(jì)劃加速，每年有上萬機(jī)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(guó)兩會(huì)上，一些代表委員對(duì)有著近3億人的農(nóng)民工群體未來的走向，不無擔(dān)憂。他們提醒說，“機(jī)器換人”，可能會(huì)導(dǎo)致農(nóng)民工未來的就業(yè)壓力不斷加大。(2017/3/10《工人日?qǐng)?bào)》)
人類進(jìn)入信息化時(shí)代，隨之而來的將是智能化時(shí)代，或者稱著機(jī)器人時(shí)代。目前“機(jī)器換人”計(jì)劃加速，大量的機(jī)器人投入使用，讓人們從臟、熱、累、有毒有害、機(jī)械重復(fù)的工作中解放出來，將使生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量大大提高，同時(shí)能大幅降低生產(chǎn)成本，帶來社會(huì)的進(jìn)步。中國(guó)制造正在向中高端邁進(jìn)，只有接納機(jī)器人，才能提高企業(yè)和產(chǎn)品的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。機(jī)器人時(shí)代不論你喜歡不喜歡都將如期而至。
“機(jī)器換人”來了，預(yù)示著一場(chǎng)工業(yè)革命已經(jīng)來臨，生產(chǎn)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?yàn)橐霗C(jī)器人而不得不大量裁員，一部分工人特別是農(nóng)民工因此失去工作的機(jī)會(huì)，一些年齡大的農(nóng)民工要想再就業(yè)就比較困難，一旦失去工作機(jī)會(huì)也將丟掉手中的飯碗。
“機(jī)器換人”來了，喜憂參半。要有憂患意識(shí)，要有危機(jī)感，緊迫感，早做安排，提前做好準(zhǔn)備。在今年的兩會(huì)上，全國(guó)人大財(cái)政經(jīng)濟(jì)委員會(huì)副主任委員辜勝阻給出細(xì)致的建議，要在普惠性前提下，為農(nóng)民工提供一個(gè)有彈性、多層次、多選擇、多模式的持續(xù)進(jìn)修機(jī)制。即政府和企業(yè)要為農(nóng)民工提供進(jìn)修培訓(xùn)的機(jī)會(huì)，掌握一定的職業(yè)技能，以應(yīng)對(duì)新的就業(yè)市場(chǎng)。
全國(guó)人大代表曹晶認(rèn)為，應(yīng)當(dāng)從職業(yè)學(xué)校到企業(yè)打造出一條終身學(xué)習(xí)提升的通道，或出臺(tái)技能津貼指導(dǎo)意見，督促人社部門和企業(yè)共同落實(shí)。同時(shí)，通過立法確定企業(yè)必須承擔(dān)職業(yè)教育的義務(wù)。教育和培訓(xùn)不可能是一步到位，“授人以魚不如授人以漁?！币越K身學(xué)習(xí)適應(yīng)萬變的社會(huì)和就業(yè)市場(chǎng)。
機(jī)器人來了，政府和企業(yè)要加大職工培訓(xùn)的力度，職工自身也必須自我加壓，積極參與學(xué)習(xí)和培訓(xùn)，學(xué)到一技之長(zhǎng)，學(xué)到再就業(yè)的本領(lǐng)，不會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)裁員而失去工作的機(jī)會(huì)。機(jī)器人來了，用工總量或會(huì)減少，政府和企業(yè)還應(yīng)拓寬就業(yè)渠道，增加就業(yè)崗位保就業(yè)，同時(shí)完善失業(yè)保險(xiǎn)制度。個(gè)人也應(yīng)積極主動(dòng)創(chuàng)造勞動(dòng)機(jī)會(huì)。就業(yè)是最大的民生，失去就業(yè)機(jī)會(huì)也將無法保證生活質(zhì)量。機(jī)器人來了，不可以坐等，要積極應(yīng)對(duì)。
人工智能心得體會(huì)篇七
人工智能，簡(jiǎn)稱ai。它是一門研究和開發(fā)用于模擬、擴(kuò)展和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)科學(xué)。以下是為大家整理的關(guān)于,歡迎品鑒！
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(guó)培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后，德國(guó)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(hào)”和“推理計(jì)算”的思想。19世紀(jì)，英國(guó)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(guó)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(duì)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(duì)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(guó)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(chǔ)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(guó)的莫克利和?？颂爻晒ρ兄剖澜缟系谝慌_(tái)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(duì)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(guó)數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲(z)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(shí)和常識(shí)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(shí)庫中調(diào)用有關(guān)知識(shí)來處理新問題。
(2)不完全信息的推理研究
常識(shí)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(shí)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⒂纱藳Q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?cè)噲D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(zhēng)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(zhǎng)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(duì)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。
這本書我斷斷續(xù)續(xù)看了大約兩三個(gè)星期，誰知微信讀書統(tǒng)計(jì)我總共才花了8個(gè)多小時(shí)。我對(duì)新科技發(fā)展一向反應(yīng)遲緩，對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)也知之甚少，只有對(duì)alphago和柯潔的大戰(zhàn)以及無人駕駛車的前景等還算感興趣，這本相當(dāng)于人工智能科普的書正好適合我，難得的是還寫得頗有趣。李先生像個(gè)人工智能的布道者，娓娓道來人工智能的來龍去脈，宏觀地介紹人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀和前景，大聲宣告人工智能時(shí)代即將來臨，并且敦促大家做好準(zhǔn)備積極迎接它的到來，中間還穿插了人物的故事。
我對(duì)這本書中印象比較深的有如下幾點(diǎn):
1.人工智能，分為弱人工智能強(qiáng)人工智能，和超人工智能。弱人工智能就是能在特定領(lǐng)域內(nèi)解決問題的人工智能，目前的大部分人工智能都屬于這一類，佼佼者比如說alphago，又比如我現(xiàn)在正在用的訊飛聽寫功能。第二類是強(qiáng)人工智能，這種也叫通用或完全人工智能，可勝任人類所有工作，目前還沒有這種人工智能。最后一種是超人工智能，也就是比人還要聰明的ai,這個(gè)目前只存在于科幻小說里，在可見的未來不太可能會(huì)實(shí)現(xiàn)。那這三類人工智能，第一類，對(duì)人是沒有威脅的，那第二類或者第三類，就難說了。
的出現(xiàn)將會(huì)帶來人類的另一次大的產(chǎn)業(yè)革命，并且它可能比之前的蒸汽機(jī)帶來的工業(yè)革命對(duì)人類社會(huì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響還要巨大。據(jù)說，在人工智能時(shí)代，重復(fù)性的、機(jī)械性的工作將被機(jī)器代替。但是他們并不會(huì)使人類失業(yè)，而是使人們的工作內(nèi)容形式發(fā)生大的改變。并且據(jù)說人類會(huì)被機(jī)器解放出來，有更多的時(shí)間和自由去追求自己的興趣，發(fā)展自己的創(chuàng)造力等。
3.在這樣的背景下，未來的教育方式和目標(biāo)也會(huì)發(fā)生巨大的改變。教師要學(xué)會(huì)與機(jī)器協(xié)作，教學(xué)方式側(cè)重于小組討論，內(nèi)容要側(cè)重于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)造力、情感交流能力、綜合分析能力、審美能力等等不能被機(jī)器所替代的東西。教單一一種知識(shí)技能——比如說語言——的教師，則很可能幾年后就會(huì)被機(jī)器所替代。
除去以上幾點(diǎn)，我還記得這本書里說到的人的故事。任何人類社會(huì)的發(fā)展都離不開個(gè)體的人，這本書里提到了很多形形色色的對(duì)ai發(fā)展有杰出貢獻(xiàn)的人。其中我印象最深刻的是圖靈，他的才華有多出色，他的命運(yùn)就有多悲慘。他的結(jié)局讓我不由想起一句話:悲劇就是把美好的東西毀滅給你看。
通過這學(xué)期的學(xué)習(xí)，我對(duì)人工智能有了一定的感性認(rèn)識(shí)，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(shí)，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(zhēng)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(shí)、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(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)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(jiǎn)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19xx年開始了”第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即”知識(shí)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。
19xx年，美國(guó)召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)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(guó)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(duì)人工智能對(duì)世界的影響的感受及未來暢想
在當(dāng)前社會(huì)中的呢?
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(shí)，知識(shí)構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此，信息化到知識(shí)化再到智能化，必將成為人類社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)。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(duì)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(cè)驗(yàn)所測(cè)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(duì)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。
人工智能研究的近期目標(biāo);是使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)不僅能做一般的數(shù)值計(jì)算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運(yùn)用知識(shí)處理問題，能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標(biāo)，根據(jù)現(xiàn)行的計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)研究實(shí)現(xiàn)智能的有關(guān)理論、技術(shù)和方法，建立相應(yīng)的智能系統(tǒng)。例如目前研究開發(fā)的專家系統(tǒng)，機(jī)器翻譯系統(tǒng)、模式識(shí)別系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)、機(jī)器人等。隨著社會(huì)的發(fā)展，技術(shù)的進(jìn)步，人工智能的發(fā)展是任何人都無法想象的。通過對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)，以及與所聽所見所聞的結(jié)合，我大膽的對(duì)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(jī)關(guān)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(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、收音機(jī)、電視機(jī)和移動(dòng)電話，遠(yuǎn)程醫(yī)療和遠(yuǎn)程保健等遠(yuǎn)程服務(wù)變得更為完善。
3、智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)在教育中扮演了重要角色，遠(yuǎn)程教育十分普及。
4、隨著信息技術(shù)、生物技術(shù)和納米技術(shù)的發(fā)展，人工智能科學(xué)逐漸完善。
5、許多植入了芯片的人體組成了人體通信網(wǎng)絡(luò)(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，將微型超級(jí)計(jì)算機(jī)植入人腦，人們就可通過植入的芯片直接進(jìn)行通信。
6、抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災(zāi)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(hù)人類健康，而且能大幅度提高全社會(huì)的文明水準(zhǔn)。比如，法律可以保護(hù)人們免受電磁煙霧的侵害，可以規(guī)范家用機(jī)器人的使用，可以更加有效地保護(hù)數(shù)據(jù)，可以禁止計(jì)算機(jī)合成技術(shù)在一些文化和藝術(shù)方面的應(yīng)用(比如禁止合成電視名人)，可以禁止編寫具有自我保護(hù)意識(shí)的計(jì)算機(jī)程序。
1、智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復(fù)，也能自行進(jìn)行科學(xué)研究，還能自己生產(chǎn)產(chǎn)品。
2、一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。
3、用可植入芯片實(shí)現(xiàn)人類、計(jì)算機(jī)和鯨目動(dòng)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(shí)現(xiàn)此項(xiàng)功能。
4、制定“機(jī)器人法”等新的法律來約束機(jī)器人的行為，使人們不受機(jī)器人的侵害。
5、高水準(zhǔn)的智能化技術(shù)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(jìn)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(duì)一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會(huì)有更清楚的認(rèn)識(shí)和更完善的解釋，并將這些全新的知識(shí)應(yīng)用在醫(yī)療、保健和安全等領(lǐng)域。
4、人工智能可以模仿人類的智能，因此會(huì)出現(xiàn)有關(guān)法律來規(guī)范這些行為。人工智能一但擁有長(zhǎng)足的進(jìn)步，必將帶動(dòng)其他計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)化將虛擬的世界變得無限大，屆時(shí)，足不出戶將成為一種習(xí)慣。人工智能必將帶動(dòng)人類的發(fā)展，起到?jīng)Q定性作用。
雖然不知道其中有多少在未來會(huì)得到實(shí)現(xiàn)，但也算是我通過對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)所收獲的總結(jié)。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(gè)全新的人工智能世界。
電影《人工智能》，一個(gè)未來版的皮諾曹式故事。david—一個(gè)有思想、有感情的小機(jī)器人，他被一對(duì)人類父母—henry和monica所收養(yǎng)。突然有一天，henry和monica的親生兒子martin從昏迷中醒來。而monica對(duì)于親生兒子和機(jī)器人養(yǎng)子中作出了選取。
david被人類父母拋棄后，一向認(rèn)為是自己被拋棄的原因是自己不是一個(gè)有血肉的人，他渴望著自己能由一個(gè)機(jī)器人變成一個(gè)真真正正的人。抱著對(duì)這個(gè)愿望的執(zhí)著，david展開了漫長(zhǎng)的歷程。
在描述david經(jīng)歷的故事中，我們能夠看到幾個(gè)不一樣的機(jī)器人主角。
每種機(jī)器人都代表自己的作用，但卻無法被人類接納到生命當(dāng)中存在。與david一同被困機(jī)器屠宰場(chǎng)的破舊機(jī)器人，當(dāng)中有仆人、工人、看門人的打扮，能夠看出以前作用于生活和生產(chǎn)。那些破舊機(jī)器人中都以前出色過，但當(dāng)有更新更先進(jìn)的型號(hào)推出時(shí)，它們即被毫無疑問地丟棄，最終被人類徹底銷毀。
joe，機(jī)器情人，為人類的生理需求服務(wù)，懂得分析人類心理變化。teddy，玩具熊機(jī)器人，只會(huì)作為寵物主角的邏輯思考。joe和teddy能夠被人類作為一種寄托，joe甚至能讀懂人類的情緒，但始終不被人類所在乎，最終也只能說出“我以前存在”。
david，新研發(fā)的高仿真機(jī)器人，能脫離數(shù)據(jù)計(jì)算而用感情思考，懂得愛別人，被人類收養(yǎng)。在martin蘇醒前，henry和monica一向嘗試去接納這個(gè)機(jī)器人兒子，直至martin康復(fù)回來發(fā)生了一些事情。monica卻放下了接納機(jī)器人做兒子，正因機(jī)器人的外表甚至內(nèi)在無論多么像人類，本質(zhì)卻是機(jī)器人。
david的創(chuàng)造者對(duì)于創(chuàng)造david的想法是，嘗試去做一個(gè)會(huì)去愛的機(jī)器人，而成功之后就是與david同類機(jī)器人量產(chǎn)化的開始。由電影的開端時(shí)，我們已經(jīng)看出故事里的社會(huì)背景不存在屬于機(jī)器人存在的空間。每種機(jī)器人的出現(xiàn)也是為了人類的需要，只能作為工具的本質(zhì)。即使造出所謂的“愛”，也無法和人類的愛產(chǎn)生共鳴。
更具諷刺的是，david最終只能讓電影里代表高級(jí)生命體的外星人幫忙他達(dá)成被愛的愿望。而這個(gè)時(shí)候，地球上的人類已經(jīng)滅絕了。透過電影這樣比較隱晦的描述，我們感受到的是，人類到了滅絕仍無法接納機(jī)器人到自己的愛當(dāng)中。
在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(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(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、智能檢索、智能調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、智能控制、模式識(shí)別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計(jì)算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計(jì)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(jì)算機(jī)系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計(jì)分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報(bào)的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動(dòng)機(jī)器人和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識(shí)，而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺(tái)什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應(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，因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪€是要模擬人類的思維。參照人在各種活動(dòng)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(dòng)而已。哪個(gè)領(lǐng)域有人進(jìn)行的智力活動(dòng)，哪個(gè)領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機(jī)器的長(zhǎng)處來幫助人類進(jìn)行智力活動(dòng)。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。
近年來，人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴(kuò)展。在新世紀(jì)開始的時(shí)候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，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(jì)算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，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)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨(dú)立存在的概念，只能在團(tuán)體協(xié)作中實(shí)現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對(duì)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(gè)具體的求解問題劃分為多個(gè)相互合作和知識(shí)共享的模塊或結(jié)點(diǎn)。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識(shí)、技術(shù)和動(dòng)作的協(xié)調(diào)。這兩個(gè)研究領(lǐng)域都要研究知識(shí)、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個(gè)全局的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個(gè)局部的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)。
mas更能體現(xiàn)人類的社會(huì)智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動(dòng)
態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計(jì)算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。當(dāng)前，艾真體和mas的研究包括理論、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(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)場(chǎng)管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。
2、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算
計(jì)算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計(jì)算和模糊計(jì)算已有較長(zhǎng)的研究歷史，而進(jìn)化計(jì)算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對(duì)進(jìn)化計(jì)算加以說明。
進(jìn)化計(jì)算（evolutionarycomputation）是指一類以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來設(shè)計(jì)、控制和優(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(jìn)化策略（evolutionarystrategies）和進(jìn)化規(guī)劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時(shí)，進(jìn)化計(jì)算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)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(jìn)化計(jì)算方法。目前，進(jìn)化計(jì)算被廣泛運(yùn)用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動(dòng)機(jī)等。
達(dá)爾文進(jìn)化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機(jī)制，對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)，特別是對(duì)人工智能的發(fā)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(jìn)行進(jìn)化。自然選擇決定了群體中哪些個(gè)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(jìng)天擇，優(yōu)勝劣汰。
直到幾年前，遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略三個(gè)領(lǐng)域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算，而把相應(yīng)的算法稱為進(jìn)化算法。
3、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
知識(shí)獲取是知識(shí)信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀(jì)80年代人們?cè)谥R(shí)發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本，通過歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計(jì)算結(jié)合起來進(jìn)行知識(shí)獲取已有一些試驗(yàn)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識(shí)，從而揭示出蘊(yùn)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(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取。這是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。
從數(shù)據(jù)庫獲取知識(shí)，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識(shí)，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識(shí)的表達(dá)問題。最好的表達(dá)方式是自然語言，因?yàn)樗侨祟惖乃季S和交流語言。知識(shí)表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達(dá)的概念。
機(jī)器知識(shí)發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進(jìn)展。這些進(jìn)展往往與專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取研究有關(guān)。到20世紀(jì)80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列?，F(xiàn)在，知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點(diǎn)。
比較成功的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級(jí)市場(chǎng)商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報(bào)告的
coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(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(dòng)分析大規(guī)模天空觀測(cè)數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國(guó)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(jì)算機(jī)和精密機(jī)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(dòng)力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。
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(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實(shí)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(xué)從問題的頂層開始，把器官、組織、細(xì)胞、細(xì)胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機(jī)理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡(jiǎn)單機(jī)構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進(jìn)行綜合，把簡(jiǎn)單的由規(guī)則支配的對(duì)象構(gòu)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(dòng)力學(xué)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(jī)理通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真，對(duì)相關(guān)非線性對(duì)象進(jìn)行更真實(shí)的動(dòng)態(tài)描述和動(dòng)態(tài)特征研究。
人工生命學(xué)科的研究?jī)?nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)、人工生命的計(jì)算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)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研究有計(jì)算機(jī)病毒、計(jì)算機(jī)進(jìn)程、進(jìn)化機(jī)器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)、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(guó)際人工智能的主要流派和路線，了解國(guó)內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。
（2）較詳細(xì)地論述知識(shí)表示的各種主要方法。重點(diǎn)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(wǎng)絡(luò)法，了解知識(shí)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(jià)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(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(jī)器學(xué)習(xí)、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(shè)計(jì)的語言和工具。
對(duì)現(xiàn)代社會(huì)的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計(jì)、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)輔助其分析，判斷和決策；應(yīng)用卡欺詐檢測(cè)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大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號(hào)，手寫短信的智能手機(jī)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(xué)層面的思考，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(guó)》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應(yīng)該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機(jī)器？會(huì)不會(huì)有一天機(jī)器的智能將超過人的智能？問題的答案也許千差萬別，我個(gè)人認(rèn)為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實(shí)，因?yàn)槲覀兝斫馊斯ぶ悄懿⒉皇亲屗〈祟愔悄?，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務(wù)。
當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，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(jìn)化程序設(shè)計(jì)，混沌理論，人工生命，計(jì)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，特別是對(duì)于軟件的開發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
（1）能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點(diǎn)知識(shí)，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識(shí)被應(yīng)用。
（2）多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國(guó)》系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對(duì)這門課程學(xué)習(xí)的興趣。
（3）條件允許的話，可以安排一些實(shí)驗(yàn)課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡(jiǎn)單的作品，增強(qiáng)同學(xué)對(duì)人工智能的興趣，加強(qiáng)同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。
（4）課堂上多講解一些人工智能在各個(gè)領(lǐng)域方面的應(yīng)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(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，在講解時(shí)最好多舉例，再結(jié)合原理進(jìn)行講解，更助于同學(xué)們對(duì)人工智能的理解。
在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(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(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、智能檢索、智能調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、智能控制、模式識(shí)別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計(jì)算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計(jì)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(jì)算機(jī)系統(tǒng);例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計(jì)分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報(bào)的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動(dòng)機(jī)器人和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識(shí)，而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺(tái)什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應(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，因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪€是要模擬人類的思維。參照人在各種活動(dòng)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(dòng)而已。哪個(gè)領(lǐng)域有人進(jìn)行的智力活動(dòng)，哪個(gè)領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機(jī)器的長(zhǎng)處來幫助人類進(jìn)行智力活動(dòng)。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。
近年來，人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴(kuò)展。在新世紀(jì)開始的時(shí)候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體(agent)、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，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(jì)算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，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)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨(dú)立存在的概念，只能在團(tuán)體協(xié)作中實(shí)現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對(duì)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(gè)具體的求解問題劃分為多個(gè)相互合作和知識(shí)共享的模塊或結(jié)點(diǎn)。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識(shí)、技術(shù)和動(dòng)作的協(xié)調(diào)。這兩個(gè)研究領(lǐng)域都要研究知識(shí)、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個(gè)全局的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個(gè)局部的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)。
mas更能體現(xiàn)人類的社會(huì)智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動(dòng)
態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計(jì)算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。當(dāng)前，艾真體和mas的研究包括理論、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(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)場(chǎng)管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。
2、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算
計(jì)算智能(putingintelligence)涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計(jì)算和模糊計(jì)算已有較長(zhǎng)的研究歷史，而進(jìn)化計(jì)算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對(duì)進(jìn)化計(jì)算加以說明。
進(jìn)化計(jì)算(evolutionaryputation)是指一類以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來設(shè)計(jì)、控制和優(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(jìn)化策略(evolutionarystrategies)和進(jìn)化規(guī)劃(evolutionaryprogramming)。它們遵循相同的指導(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時(shí)，進(jìn)化計(jì)算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)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(jìn)化計(jì)算方法。目前，進(jìn)化計(jì)算被廣泛運(yùn)用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動(dòng)機(jī)等。
達(dá)爾文進(jìn)化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機(jī)制，對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)，特別是對(duì)人工智能的發(fā)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(jìn)行進(jìn)化。自然選擇決定了群體中哪些個(gè)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(jìng)天擇，優(yōu)勝劣汰。
直到幾年前，遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略三個(gè)領(lǐng)域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算，而把相應(yīng)的算法稱為進(jìn)化算法。
3、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
知識(shí)獲取是知識(shí)信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀(jì)80年代人們?cè)谥R(shí)發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本，通過歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計(jì)算結(jié)合起來進(jìn)行知識(shí)獲取已有一些試驗(yàn)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識(shí)，從而揭示出蘊(yùn)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(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取。這是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。
從數(shù)據(jù)庫獲取知識(shí)，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識(shí)，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識(shí)的表達(dá)問題。最好的表達(dá)方式是自然語言，因?yàn)樗侨祟惖乃季S和交流語言。知識(shí)表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達(dá)的概念。
機(jī)器知識(shí)發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進(jìn)展。這些進(jìn)展往往與專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取研究有關(guān)。到20世紀(jì)80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列?，F(xiàn)在，知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點(diǎn)。
比較成功的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級(jí)市場(chǎng)商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報(bào)告的
coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(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(dòng)分析大規(guī)模天空觀測(cè)數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命
人工生命(artificiallife，alife)的概念是由美國(guó)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(jì)算機(jī)和精密機(jī)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(dòng)力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。
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(nèi)深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的實(shí)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(xué)從問題的頂層開始，把器官、組織、細(xì)胞、細(xì)胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機(jī)理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡(jiǎn)單機(jī)構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進(jìn)行綜合，把簡(jiǎn)單的由規(guī)則支配的對(duì)象構(gòu)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(dòng)力學(xué)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(jī)理通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真，對(duì)相關(guān)非線性對(duì)象進(jìn)行更真實(shí)的動(dòng)態(tài)描述和動(dòng)態(tài)特征研究。
人工生命學(xué)科的研究?jī)?nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)、人工生命的計(jì)算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)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研究有計(jì)算機(jī)病毒、計(jì)算機(jī)進(jìn)程、進(jìn)化機(jī)器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)、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(guó)際人工智能的主要流派和路線，了解國(guó)內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。
(2)較詳細(xì)地論述知識(shí)表示的各種主要方法。重點(diǎn)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(wǎng)絡(luò)法，了解知識(shí)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(jià)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(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(jī)器學(xué)習(xí)、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(shè)計(jì)的語言和工具。
對(duì)現(xiàn)代社會(huì)的影響有多大?工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計(jì)、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)輔助其分析，判斷和決策;應(yīng)用卡欺詐檢測(cè)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大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號(hào)，手寫短信的智能手機(jī)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(xué)層面的思考，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(guó)》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應(yīng)該如何看待人工智能?如何看待具有智能的機(jī)器?會(huì)不會(huì)有一天機(jī)器的智能將超過人的智能?問題的答案也許千差萬別，我個(gè)人認(rèn)為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實(shí)，因?yàn)槲覀兝斫馊斯ぶ悄懿⒉皇亲屗〈祟愔悄埽亲屗M人類智能，從而更好地為人類服務(wù)。
當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，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(jìn)化程序設(shè)計(jì)，混沌理論，人工生命，計(jì)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，特別是對(duì)于軟件的開發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
(1)能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點(diǎn)知識(shí)，以及講述在一些研究成
果中人工智能那些知識(shí)被應(yīng)用。
(2)多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國(guó)》
系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對(duì)這門課程學(xué)習(xí)的興趣。
(3)條件允許的話，可以安排一些實(shí)驗(yàn)課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡(jiǎn)單的
作品，增強(qiáng)同學(xué)對(duì)人工智能的興趣，加強(qiáng)同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。
(4)課堂上多講解一些人工智能在各個(gè)領(lǐng)域方面的應(yīng)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(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，在講解時(shí)最好多舉例，再結(jié)合原理進(jìn)行講解，更助于同學(xué)們對(duì)人工智能的理解。
通過這學(xué)期的學(xué)習(xí)，我對(duì)人工智能有了一定的感性認(rèn)識(shí)，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(shí)，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”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭(zhēng)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(shí)、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(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)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(jiǎn)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(shí)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(guó)召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)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(guó)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)嵱谩Ａ硗?，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(duì)人工智能對(duì)世界的影響的感受及未來暢想
在當(dāng)前社會(huì)中的呢？
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(shí)，知識(shí)構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此，信息化到知識(shí)化再到智能化，必將成為人類社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)。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(duì)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(cè)驗(yàn)所測(cè)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(duì)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。
人工智能是在經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速的時(shí)代大背景下產(chǎn)生的新技術(shù)。它研究了自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)，所涉及的知識(shí)面非常廣。人工智能技術(shù)自然離不開計(jì)算機(jī)技術(shù)的大力支持，大部分的人工智能技術(shù)都是以計(jì)算機(jī)編程為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)的。人工智能其實(shí)也就是采取一定的計(jì)算機(jī)編程來做到模仿人的目的，其主要的模仿對(duì)象有信息的收集、人的判斷能力、數(shù)字圖像的識(shí)別和一些相對(duì)來說較為簡(jiǎn)單的反應(yīng)等，以這種人工智能技術(shù)來代替人類的智慧，就目前來說，主要的人工智能領(lǐng)域包括圖像語言識(shí)別、自然語言處理、機(jī)器人，以及一些較為簡(jiǎn)單的專家系統(tǒng)等。在這些眾多的領(lǐng)域當(dāng)中，我們可以用在電氣自動(dòng)化控制當(dāng)中的主要就是專家系統(tǒng)，專家系統(tǒng)應(yīng)用在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)當(dāng)中不僅僅進(jìn)一步提高了其自動(dòng)化水平還在其判斷的準(zhǔn)確性和及時(shí)性上有了一定的改善，總之，對(duì)于電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的效率提升起到了至關(guān)重要的作用，這也在另一方面節(jié)約了人力資源，并且在一定程度上彌補(bǔ)了因?yàn)槿藛T的失誤造成的一些不良影響，值得我們?cè)诮窈蟮墓ぷ髦写罅ν茝V。
人工智能是一門新型的技術(shù)科學(xué)，縮寫為ai，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支，它的研究領(lǐng)域十分廣泛，包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別。它的任務(wù)主要是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)。它的一個(gè)重要目標(biāo)就是能夠勝任一些復(fù)雜的工作。如今，人工智能研究迅速發(fā)展，具有很強(qiáng)的實(shí)用性和廣泛性，主要包括運(yùn)動(dòng)控制、工業(yè)過程控制、電力電子技術(shù)、檢測(cè)與自動(dòng)化儀表、電子與計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息處理、管理與決策等領(lǐng)域，且更新速度快。人工智能屬于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉學(xué)科，涉及到哲學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域。它的研究范疇包括機(jī)器人學(xué)、智能搜索等，是對(duì)人的思維信息過程的模擬。
的問題。
人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在四個(gè)方面：電氣設(shè)備設(shè)計(jì)、電氣控制、電力系統(tǒng)、故障診斷和數(shù)據(jù)的控制與優(yōu)化。
1、在電氣設(shè)備設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)并不是一個(gè)簡(jiǎn)單隨機(jī)的過程，它涉及到很多的學(xué)科知識(shí)，比如電機(jī)、電路、電力電子技術(shù)、變壓器、電磁場(chǎng)等，并且隨著社會(huì)的進(jìn)步，人們對(duì)于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)的要求也正在提高，進(jìn)行電氣設(shè)備設(shè)計(jì)的優(yōu)化勢(shì)在必行。原有的電氣設(shè)備設(shè)計(jì)主要依賴于經(jīng)驗(yàn)豐富的設(shè)計(jì)師，但是就算是最出色的設(shè)計(jì)師在設(shè)計(jì)的過程中也會(huì)浪費(fèi)掉大量的不必要的資源，而人工智能的介入就改變了這一現(xiàn)象，人工智能能夠簡(jiǎn)單的計(jì)算人腦所不能夠計(jì)算的一些復(fù)雜公式，并且能夠進(jìn)行自主演練，在準(zhǔn)確性和及時(shí)性上也有了一定的保障，對(duì)于工作人員的工作經(jīng)驗(yàn)也沒有了很嚴(yán)格的要求，只要熟悉操作人工智能系統(tǒng)就可以了。
2、在電氣控制中的應(yīng)用
電氣控制的主要目的就在于要提高電氣運(yùn)行的效率，進(jìn)而提高生產(chǎn)效率，而要想達(dá)到這一目的主要的做法還是要提高電氣控制的自動(dòng)化程度，人工智能應(yīng)用在電氣控制當(dāng)中就很好的提高了電氣控制的自動(dòng)化，進(jìn)而到達(dá)了提高效率的目的，并且節(jié)省了大量的人力物力。當(dāng)前人工智能應(yīng)用在電氣控制中的主要有三種：專家系統(tǒng)控制、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，當(dāng)然，最為常用的還是模糊控制，其原因主要在于模糊控制的操作較為簡(jiǎn)單，并且和實(shí)際中的電氣控制結(jié)合較深。
3、在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用
補(bǔ)程序出現(xiàn)的不足。
4、在故障診斷中的應(yīng)用
簡(jiǎn)要的處理，三種診斷方法相互合作共同維護(hù)著電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的安全運(yùn)行。
5、在數(shù)據(jù)的控制與優(yōu)化中的應(yīng)用
在進(jìn)行電氣自動(dòng)化控制進(jìn)程中，首先要做的就是數(shù)據(jù)的采集與處理，人工智能技術(shù)能夠
對(duì)所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，并加以處理、儲(chǔ)存，以便不時(shí)之需。同樣，想了解一項(xiàng)工作的運(yùn)行過程，就會(huì)運(yùn)用到畫面的顯示功能，通過人工智能技術(shù)的運(yùn)用，能夠真實(shí)地顯示所運(yùn)行的設(shè)備狀態(tài)，可以將有關(guān)數(shù)據(jù)加以處理，形成具體的圖像，以便直觀了解;也可以通過
人工智能心得體會(huì)篇八
人工智能是當(dāng)今世界的熱門話題，而在小學(xué)階段，學(xué)生初次接觸人工智能，卻也能帶來不少啟發(fā)和心得。通過學(xué)習(xí)人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)，小學(xué)生們可以理解人工智能的概念和應(yīng)用，培養(yǎng)創(chuàng)造力和解決問題的能力。在此，我想分享一些我在小學(xué)學(xué)習(xí)人工智能的心得體會(huì)。
首先，對(duì)于人工智能的認(rèn)識(shí)是非常重要的。在小學(xué)里，我們學(xué)到了人工智能是一種模擬人類智能的能力的技術(shù)，它通過機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別等方法，讓計(jì)算機(jī)能夠像人一樣思考和決策。這一概念的理解給了我很大的信心，明白了人工智能不是一些遙不可及的高深科技，而是我們可以學(xué)習(xí)和掌握的。
其次，人工智能的應(yīng)用廣泛而又實(shí)用。我們了解到，人工智能在各個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用，比如醫(yī)療、交通、教育等等。對(duì)于小學(xué)生來說，最直觀的就是在我們的日常生活中使用的語音助手和智能家居。這些應(yīng)用讓我意識(shí)到了人工智能是如何改變我們的生活和工作的，也激發(fā)了我對(duì)于人工智能未來發(fā)展的探索和興趣。
再者，人工智能的學(xué)習(xí)可以培養(yǎng)我們的創(chuàng)造力和解決問題的能力。人工智能涉及到很多的編程和算法，通過學(xué)習(xí)人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)，我們可以鍛煉我們的邏輯思維和問題解決能力。例如，在人工智能的編程實(shí)踐中，我們需要考慮如何設(shè)計(jì)一個(gè)算法讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)聚類或分類，這個(gè)過程需要我們運(yùn)用創(chuàng)造力和解決問題的能力，培養(yǎng)了我們的思維能力。
此外，人工智能的學(xué)習(xí)還可以幫助我們更好地理解和應(yīng)對(duì)信息時(shí)代的挑戰(zhàn)。在信息時(shí)代，我們面臨著大量的信息和媒體誘惑，有時(shí)難以分辨真?zhèn)?。通過學(xué)習(xí)人工智能，我們可以了解到人工智能如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和判斷，幫助我們更好地思考和判斷信息的可信度，避免被虛假信息誤導(dǎo)。
最后，學(xué)習(xí)人工智能也培養(yǎng)了我們團(tuán)隊(duì)合作和溝通的能力。人工智能的學(xué)習(xí)往往需要合作來完成一個(gè)項(xiàng)目，我們需要和同學(xué)們一起討論和分工，共同解決問題。通過這個(gè)過程，我們學(xué)會(huì)了互相傾聽和尊重他人的意見，也提高了我們的團(tuán)隊(duì)合作和溝通能力。
總之，小學(xué)人工智能的學(xué)習(xí)給了我很多的啟發(fā)和體會(huì)。通過學(xué)習(xí)人工智能的概念和應(yīng)用，我認(rèn)識(shí)到了人工智能的重要性和廣泛應(yīng)用。同時(shí)，人工智能的學(xué)習(xí)也培養(yǎng)了我的創(chuàng)造力和問題解決能力，幫助我更好地理解和應(yīng)對(duì)信息時(shí)代的挑戰(zhàn)。人工智能的學(xué)習(xí)不僅是技術(shù)的學(xué)習(xí)，更是思維方式和能力的培養(yǎng)，對(duì)于我們未來的發(fā)展非常有益。希望未來能有更多的小學(xué)生參與到人工智能的學(xué)習(xí)中來，共同探索和應(yīng)用這個(gè)科技領(lǐng)域的無限可能。
人工智能心得體會(huì)篇九
人工智能（Artificial Intelligence, AI）作為一項(xiàng)前沿科技，已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域取得了顯著的成就。在AI技術(shù)中，人工智能芯片起著至關(guān)重要的作用。作為AI技術(shù)的核心組成部分，人工智能芯片具備高效處理和學(xué)習(xí)能力，成為推動(dòng)AI發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。通過對(duì)人工智能芯片的研究和使用，我深切體會(huì)到了它的重要性和潛力。下面將就人工智能芯片心得體會(huì)進(jìn)行探討。
首先，人工智能芯片具備高效處理能力，能夠更快速地處理海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜計(jì)算任務(wù)。傳統(tǒng)的中央處理器（CPU）在面對(duì)大規(guī)模的計(jì)算需求時(shí)，往往速度較慢，容易出現(xiàn)瓶頸。而人工智能芯片采用了并行計(jì)算的方式，能夠同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)，提高計(jì)算效率。在大數(shù)據(jù)應(yīng)用、圖像和語音識(shí)別等領(lǐng)域，人工智能芯片的高效處理能力，為加速數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的支持。
其次，人工智能芯片具備強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，能夠通過算法和訓(xùn)練不斷優(yōu)化自身的性能。與傳統(tǒng)芯片相比，人工智能芯片采用了深度學(xué)習(xí)算法，通過大量實(shí)例的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，能夠自主提取特征和識(shí)別模式。這種學(xué)習(xí)能力使得人工智能芯片在人臉識(shí)別、自然語言處理等任務(wù)中具備更高的準(zhǔn)確性和魯棒性。通過不斷的學(xué)習(xí)，人工智能芯片能夠不斷優(yōu)化自身的性能，逐漸實(shí)現(xiàn)人類智能的超越。
除此之外，人工智能芯片在節(jié)能方面也具有顯著的優(yōu)勢(shì)。人工智能技術(shù)的發(fā)展造成了計(jì)算需求的快速增加，而傳統(tǒng)的計(jì)算設(shè)備消耗大量能源。在這種背景下，人工智能芯片的出現(xiàn)成為了一個(gè)重要的解決方案。人工智能芯片可以通過控制功耗和優(yōu)化計(jì)算流程，實(shí)現(xiàn)對(duì)能源的有效利用。相比之下，人工智能芯片在加快計(jì)算速度的同時(shí)，大幅降低了能源消耗，增加了設(shè)備的使用時(shí)間和效率。
然而，盡管人工智能芯片有著如此多的優(yōu)勢(shì)，但其在應(yīng)用過程中仍然面臨一些挑戰(zhàn)。首先，人工智能芯片的研發(fā)和生產(chǎn)成本相對(duì)較高。由于該技術(shù)的前沿性，初期的投資和研究所需的資金較多，對(duì)于中小型企業(yè)而言存在較高的門檻。其次，人工智能芯片的研發(fā)和應(yīng)用需要大量的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練樣本。在許多領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的獲取和處理是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，也是人工智能芯片應(yīng)用的瓶頸之一。此外，人工智能芯片在應(yīng)用過程中需要解決的安全和隱私問題也備受關(guān)注。
盡管存在挑戰(zhàn)，人工智能芯片仍然無可爭(zhēng)議地推動(dòng)了人工智能技術(shù)的快速發(fā)展。從其高效處理和學(xué)習(xí)能力到良好的節(jié)能特性，人工智能芯片為各個(gè)領(lǐng)域的AI應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的支持。通過不斷優(yōu)化和創(chuàng)新，人工智能芯片的性能將進(jìn)一步提升，將為AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用提供更大的空間。
總之，通過對(duì)人工智能芯片的研究和使用，我深刻認(rèn)識(shí)到了它的重要性和潛力。人工智能芯片的高效處理和學(xué)習(xí)能力，以及良好的節(jié)能特性，使其在各個(gè)領(lǐng)域具備廣泛的應(yīng)用前景。盡管面臨一些挑戰(zhàn)，但這些挑戰(zhàn)將推動(dòng)人工智能芯片技術(shù)的不斷突破和創(chuàng)新。相信隨著時(shí)間的推移，人工智能芯片將繼續(xù)發(fā)揮其核心作用，推動(dòng)人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，為人類社會(huì)帶來更多的便利和進(jìn)步。
