在這段時(shí)間里，我深刻感受到了學(xué)習(xí)的重要性，只有不斷地學(xué)習(xí)，才能不斷地進(jìn)步。以下是一些已經(jīng)過驗(yàn)證的總結(jié)范文，可以作為寫作的參考依據(jù)。
人工智能心得體會（精選15篇）篇一
提到人工智能，可能眾多人第一反應(yīng)就是機(jī)器人，因?yàn)樵诟鞣N文學(xué)著作、電影、電視劇中人工智能的形象以機(jī)器人居多。人工智能并不是局限于機(jī)器人這一個(gè)品種。理想中的人工智能應(yīng)該是包含著各種形態(tài)的智能體，以我們?nèi)祟惪梢娍筛爬ǖ男误w來說，可以是計(jì)算機(jī)程序、機(jī)器人、車載硬件、甚至是芯片，而人工智能就存在與這些硬件當(dāng)中的軟體內(nèi)。我突然想起一部玄幻小說，里面的超強(qiáng)外星造物就是一個(gè)光球形態(tài)的人工智能，能分析地球的語言和行為模式，快速的用低維度的表達(dá)形式來轉(zhuǎn)述它高維度的思想，是小說里面的主角制勝法寶。也許人工智能發(fā)展到那一階段，確實(shí)就是比人類維度要高出許多的“生物”了。
現(xiàn)代有很多科技大佬已經(jīng)開始呼吁，要我們小心人工智能。這肯定不是空穴來風(fēng)，畢來風(fēng)，畢竟這些已經(jīng)站在科技界頂端的人看到的東西就是比普通人要長要遠(yuǎn)的。不過可以確定的是，在我們想要利用人工智能的便利優(yōu)化我們的生活的同時(shí)，還是有一部分精英人士是在高度警惕這些人工智能，畢竟可是頂著人類滅亡這種風(fēng)險(xiǎn)啊。當(dāng)人工智能處于一個(gè)低級階段的時(shí)候，人類可以讓人工智能來代替人類進(jìn)行一些需要基本思考的工作，比如記賬，審計(jì)，閱讀，還有風(fēng)險(xiǎn)更低的體力勞動(dòng)，人工智能是可以通過自己分析預(yù)判來減少風(fēng)險(xiǎn)的。雖然可能會帶來大量的失業(yè)，但是這本來就是社會前進(jìn)必須經(jīng)歷的過程，當(dāng)新技術(shù)被發(fā)明出來時(shí)一定會影響某些群體的既得利益，然而只要這個(gè)前進(jìn)的方向是對的，也就無可厚非了，畢竟被取代的是所需能力不高的工種，只能怨自身沒有什么不可替代的價(jià)值了。
當(dāng)然萬事皆有利有弊人工智能技術(shù)也不例外。一方面，借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，將極大提高生產(chǎn)率，節(jié)省勞動(dòng)成本;通過優(yōu)化行業(yè)現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)，開拓更廣闊的市場空間。另一方面，人工智能技術(shù)對社會也帶來了近期和遠(yuǎn)期的風(fēng)險(xiǎn)。在不遠(yuǎn)的將來，那些重復(fù)、耗時(shí)、乏味的工作;在快速變化的復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行的.工作以及超出人類極限的工作，都有可能被人工智能系統(tǒng)所代替，從而沖擊勞動(dòng)力市場。可以預(yù)測，由于人工智能的發(fā)展，多數(shù)人的智能將低于或接近人工智能的水平，如果沒有政策的有效控制，財(cái)富就會集中到少數(shù)智能超過人工智能的人手中，這將進(jìn)一步擴(kuò)大社會的貧富差別，引發(fā)社會的撕裂。
無論如何，人工智能已經(jīng)慢慢滲入我們的日常、生活、飲食、起居、甚至是思想...但既然人工智能時(shí)代來了，我們也無所畏懼!因此我們?nèi)祟惱^續(xù)探索、前進(jìn)，也無需畏首畏尾，只管一路向前!
人工智能心得體會（精選15篇）篇二
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(jī)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(dá)到的效果。
輻射的世界不缺機(jī)器人，他們能勝任不同的工作，有的單一，有的復(fù)雜，甚至有的還貌似發(fā)展出了自己的個(gè)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(jī)器都是編程的產(chǎn)物，程序模擬的思維，和學(xué)習(xí)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(gè)性化最明顯的是巧手管家，因?yàn)橐?wù)的是人而不是機(jī)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(jī)器人管家會搞不清真實(shí)狀況，但卻一直能記得豬腳一家，船長是憲兵機(jī)器人，但卻有一套語言系統(tǒng)，這些機(jī)器人會很有個(gè)性，然而歸根結(jié)底，都是程序員的功勞，仔細(xì)看，他們都有一個(gè)特點(diǎn)，就是對周遭的大變遷不以為然，那是因?yàn)樗鼈兌嗍菓?zhàn)前的產(chǎn)物，所謂的程序模擬學(xué)習(xí)，邏輯是固定的，并不能和自由意識掛鉤。
2.合成人與機(jī)器人的區(qū)別。
很多人都知道合成人出自學(xué)院，但其實(shí)機(jī)器是大多也是，機(jī)器人在戰(zhàn)前便已經(jīng)開始批量生產(chǎn)，而合成人的誕生，或多或少是學(xué)院對人類失望的結(jié)果，他們分為3代，最原始的和機(jī)器無差別，之后，有了合成皮膚，甚至是血肉，這都是因?yàn)槲议_始提到的那個(gè)自由意識的定義，也就是所謂的圖靈測試，如果受者認(rèn)為他是個(gè)人，那么它就具備了所謂的自由意識，可見，它與編程了服務(wù)于人類的機(jī)器人的設(shè)計(jì)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(jī)器是解開代碼枷鎖后的合成人，而機(jī)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(jī)器人，或者開槍就好，不會咒罵他們，因?yàn)闆]有人會對手中的工具有過多的感情糾葛，而從人類的進(jìn)化史上看來，每一次更強(qiáng)的自由意識的誕生，都伴隨著一個(gè)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(jī)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(biāo)志之一。
并存在于自由之經(jīng)的“綠色"旅游線路之上，是波士頓的驕傲，之所以機(jī)器人背后的程序員會基于某種方式，保護(hù)憲法號，并讓她升天，更多的是希望能再一次的點(diǎn)燃人們的愛國情緒，然而今日的廢土，勢力割據(jù)，每個(gè)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(gè)人。
執(zhí)著的是程序，但選擇關(guān)機(jī)否的，確實(shí)只能是人類自己，夢很美，但已經(jīng)時(shí)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(shí)甚至表示游戲的銷量會超越《上古卷軸5：天際》。
petehines表示：“我認(rèn)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(fù)責(zé)推廣這款游戲，而游戲自身將決定它能夠走多遠(yuǎn)，能造成多大影響力，這些目前都是不確定的，因?yàn)椤渡瞎啪磔S5：天際》的影響力的確很大，但我們對《輻射4》有信心。”
《上古卷軸5：天際》的全球銷量超過2000萬份，是rpg界的一個(gè)奇跡，首先讓我們看看《輻射》系列近期作品的銷量，《輻射3》銷量為920萬套，《輻射：新維加斯》為750萬套，前兩作的銷量已經(jīng)不錯(cuò)，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(dá)到2000萬還有待時(shí)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?jiǎng)?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(shí)甚至表示游戲的銷量會超越《上古卷軸5：天際》。
petehines表示：“我認(rèn)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(fù)責(zé)推廣這款游戲，而游戲自身將決定它能夠走多遠(yuǎn)，能造成多大影響力，這些目前都是不確定的，因?yàn)槔蠞L5的影響力的確很大，但我們對《輻射4》有信心。”
《上古卷軸5：天際》的全球銷量超過2000萬份，是rpg界的一個(gè)奇跡，首先讓我們看看《輻射》系列近期作品的銷量，《輻射3》銷量為920萬套，《輻射：新維加斯》為750萬套，前兩作的銷量已經(jīng)不錯(cuò)，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(dá)到2000萬還有待時(shí)間為我們公布答案。
人工智能心得體會（精選15篇）篇三
人工智能在現(xiàn)代工業(yè)中的應(yīng)用日益廣泛，智能工廠正在成為一種趨勢。在參觀一家高度自動(dòng)化的智能工廠后，我對人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響有了更深刻的理解。智能工廠通過應(yīng)用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高效、準(zhǔn)確和靈活的生產(chǎn)，為我們展示了未來工業(yè)發(fā)展的前景和挑戰(zhàn)。
首先，人工智能在智能工廠中的應(yīng)用使生產(chǎn)過程更加高效。在參觀過程中，我看到了大量智能化的機(jī)器人和自動(dòng)化設(shè)備，它們可以進(jìn)行多種任務(wù)的同時(shí)操作，如裝配、包裝、搬運(yùn)等。這些機(jī)器人在實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，可以快速做出決策并執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作。這種高效率的生產(chǎn)方式不僅提高了產(chǎn)能，而且減少了人工錯(cuò)誤。
其次，智能工廠中的人工智能應(yīng)用還提高了生產(chǎn)的準(zhǔn)確性和質(zhì)量。在參觀中，我看到一臺智能攝像機(jī)可以通過圖像識別和匹配技術(shù)，檢測產(chǎn)品的質(zhì)量和缺陷，從而保證產(chǎn)品的一致性和可靠性。傳統(tǒng)的質(zhì)檢方式可能存在疏漏和不準(zhǔn)確的問題，而人工智能在這方面的應(yīng)用可以顯著提高質(zhì)檢的效率和準(zhǔn)確性，減少了次品的產(chǎn)生。
此外，智能工廠的靈活性也是人工智能的重要優(yōu)勢。在現(xiàn)代市場中，需求的變動(dòng)是常態(tài)，產(chǎn)品的生命周期變得越來越短。智能工廠通過使用人工智能技術(shù)，可以快速調(diào)整和適應(yīng)市場需求的變化。例如，機(jī)器人可以根據(jù)訂單數(shù)量和種類自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)線的配置，以達(dá)到靈活生產(chǎn)的目的。這種靈活性不僅可以滿足市場需求，還可以提高企業(yè)的競爭力。
然而，人工智能在智能工廠中的應(yīng)用也面臨一些挑戰(zhàn)。首先，高度自動(dòng)化和智能化的工作環(huán)境要求員工具備更高的技術(shù)素養(yǎng)和能力。雖然人工智能可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量，但對員工的要求也更高，需要他們有一定的技術(shù)和操作能力，才能進(jìn)行操作和監(jiān)控機(jī)器人和自動(dòng)化設(shè)備。
此外，智能工廠中的人工智能技術(shù)也有可能導(dǎo)致一些就業(yè)問題。隨著機(jī)器人和自動(dòng)化設(shè)備的廣泛應(yīng)用，一些傳統(tǒng)工人可能面臨被取代的風(fēng)險(xiǎn)。這需要我們思考如何處理在智能工廠背景下的就業(yè)問題，以保持社會的穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。
綜上所述，人工智能在智能工廠中的應(yīng)用給工業(yè)生產(chǎn)帶來了許多積極的影響。高效、準(zhǔn)確和靈活的特點(diǎn)使得工廠在競爭激烈的市場中更加有競爭力。然而，我們也需要重視智能工廠對員工和就業(yè)的影響，為其提供必要的培訓(xùn)和轉(zhuǎn)型機(jī)會，以平衡技術(shù)進(jìn)步和人類發(fā)展的需求。智能工廠是未來工業(yè)發(fā)展的趨勢，我們應(yīng)該積極擁抱并適應(yīng)這種變革，以推動(dòng)工業(yè)生產(chǎn)向更高水平邁進(jìn)。
人工智能心得體會（精選15篇）篇四
沙特授予機(jī)器人索菲亞國籍，將人工智能機(jī)器人再次推向議論的浪潮。首先，我很高興的是，新聞里不再全是一些明星的無聊話題。然后，我再次對人工智能的發(fā)展感到驚嘆。人類中的某一部分人，實(shí)在是太厲害了。
我生在小地方，長在小縣城。直到上大學(xué)，才第一次接觸到電腦。剛對眼前的黑匣子抱以極大的興趣與熱情時(shí)，就被深藍(lán)電腦大贏人類高手的新聞給震撼了。尤記得當(dāng)時(shí)與同學(xué)一道熱烈地討論人工智能的發(fā)展方向時(shí)的情景。當(dāng)時(shí)我們都對計(jì)算機(jī)遲早能在公認(rèn)最難的圍棋上下贏人類抱以樂觀的想法。
如今果然實(shí)現(xiàn)了。而且遠(yuǎn)超出了我們當(dāng)時(shí)猜想的水平。
它并不是如深藍(lán)計(jì)算機(jī)一樣窮舉計(jì)算，而是學(xué)會了使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析選擇，甚至升級后的“元”已經(jīng)會通過自己博弈來學(xué)習(xí)里面的規(guī)則，打敗之前的自己。
如今，人工智能的應(yīng)用已與人類密不可分，只不過大多數(shù)的它們沒有使用完整的人類的外表與語言，只是以機(jī)械臂什么的表露在外，我們便以機(jī)器視之。即使是已獲得了人類國籍的索菲亞，也還沒有得到四肢，與一個(gè)正常的人類相去甚遠(yuǎn)。雖然電影科幻很早就在設(shè)想機(jī)器人統(tǒng)治人類，毀滅世界什么的，大多數(shù)人只是看看，并沒有感覺到它們有多少的威脅。
在魏晉時(shí)期，上品無寒門，下品無士族。貴族們自己享著奢華的生活，高高在上的地位，將一應(yīng)具體的事物都交給了寒門官吏，以至于在后來的變革中很快被顛覆，散失了權(quán)柄。
人類對別的種群高高在上，無非就是自詡智商的碾壓嘛。
其實(shí)，學(xué)計(jì)算機(jī)的我，即使已離開這個(gè)行當(dāng)許久了，但仍對人工智能對機(jī)器人抱以極大的好感與興趣的，看著它們連畫畫寫毛筆字這樣的領(lǐng)域也能勝過大多普通人，至少是勝過我，在覺得自己無用的同時(shí)也很好奇人類中最聰明的這些人將準(zhǔn)備怎么控制？至于會不會毀滅世界，那個(gè)時(shí)候我與我所愛的人早已不知魂歸何處，最多只能讓后人家祭無忘告乃翁了。
人工智能心得體會（精選15篇）篇五
隨著科技的發(fā)展與進(jìn)步，越來越多的新名詞涌入了我們的生活。人工智能就是其中一個(gè)，它不僅代表著智能化的方向越來越突出，而且在科技研發(fā)以及工程領(lǐng)域都有著很多的價(jià)值。
未來的建筑行業(yè)可能就會用到人工智能。相比于早期工人的日復(fù)一日的勞動(dòng)，人工智能顯得尤為輕松，它可以通過一系列復(fù)雜的程序來編制出一些操作流程，使得減輕人們的勞動(dòng)力，還能更好地完成所要規(guī)定的任務(wù)。我覺得以后在工地上不會看見辛勞的工人，只會看見一排又一排的機(jī)械手臂，他們揮舞著，完成著幾年前人們想都不敢想象的畫面。
以后的高科技領(lǐng)域也會用到人工智能，他們可以更好地完成精密儀器的測算，以及更快地完成一些高難度的動(dòng)作，解放雙手從而獲得更大程度地工作效率。
其實(shí)，人工智能的'發(fā)展并不僅僅會局限在某個(gè)方，在以后或者未來都會有更大的進(jìn)步以及提升。我們相信我們偉大的祖國一定會在智能化以及自動(dòng)化這些方面獲得更大的研究與發(fā)展，更好地展現(xiàn)出一個(gè)大國的實(shí)力。
我認(rèn)為在不久的將來，人工智能會越來越涌入我們的生活之中，在我們生活的每個(gè)角落都散發(fā)著科技之光！
人工智能心得體會（精選15篇）篇六
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?yàn)槟壳斑€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(jì)算機(jī)才能準(zhǔn)確識別，不然就會報(bào)錯(cuò)。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(dān)憂未來人工智能時(shí)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(xiàng)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。
人工智能心得體會（精選15篇）篇七
也許這個(gè)標(biāo)題應(yīng)該叫：人工智能無法取代“部分人類”。
人工智能是很長一段時(shí)間以來人們喜歡討論的問題，而且這樣的討論一定還會很長時(shí)間地繼續(xù)下去，因?yàn)檫@關(guān)系到我們對自己的認(rèn)知和對世界的認(rèn)識。
要回答很多困擾我們的問題，需要從人工智能的基礎(chǔ)學(xué)起，需要了解技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)，需要思考如果人工智能越來越多地滲入我們的生活，對我們的`倫理、道德、社會規(guī)范，形成怎樣的挑戰(zhàn)。
這本書在做這樣的努力：梳理脈絡(luò)、提出問題、探索解決之道，盡管不是那么完美。對于想真正了解人工智能的人來說，是有用的。
人工智能心得體會（精選15篇）篇八
通過這學(xué)期的學(xué)習(xí)，我對人工智能有了一定的感性認(rèn)識，個(gè)人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時(shí)我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關(guān)于人工智能一個(gè)大家比較容易接受的定義是這樣的：人工智能是人造的智能，是計(jì)算機(jī)科學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)交叉形成的一門科學(xué)，簡稱ai。
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”知識信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。
1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。
由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗猓捎趆opfield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生活的各個(gè)領(lǐng)域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想。
在當(dāng)前社會中的呢？
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，知識構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢。人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結(jié)合到科學(xué)技術(shù)的各門學(xué)科和社會的各個(gè)領(lǐng)域中，她的概念，方法和技術(shù)正在各行各業(yè)廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟(jì)效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進(jìn)性。
智能是一個(gè)寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對于什么是人類智能（或者說智力），科學(xué)界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學(xué)角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學(xué)角度定義為“進(jìn)行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復(fù)地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗(yàn)所測量的那種東西”。這些都不能準(zhǔn)確的說明人工智能的確切內(nèi)涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當(dāng)前信息化社會的迫切要求，同時(shí)研究人工智能也對探索人類自身智能的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智能技術(shù)的進(jìn)步都將帶動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)的大跨步前進(jìn)。如果將現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學(xué)的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合，并有一定的理論實(shí)踐依據(jù)，計(jì)算機(jī)將擁有一個(gè)新的發(fā)展方向。
個(gè)人覺得研究人工智能的目的，一方面是要?jiǎng)?chuàng)造出具有智能的機(jī)器，另一方面是要弄清人類智能的本質(zhì)，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學(xué)的范疇。通過研究和開發(fā)人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計(jì)算機(jī)更好的造福人類。
人工智能心得體會（精選15篇）篇九
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(xué)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(dòng)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(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，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(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和5g技術(shù)綜合的產(chǎn)物，做好人工智能教育能實(shí)現(xiàn)不斷提升人們生活的質(zhì)量，在論壇中，劉三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的著力點(diǎn)集中在算力、數(shù)據(jù)處理、算法以及場景化的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對教材可以理解，教育情景可以感知，學(xué)習(xí)服務(wù)可以定制，使人工智能教育從智能增強(qiáng)，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苎a(bǔ)償，最終達(dá)到智能替代。
在實(shí)際過程中，很多學(xué)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(shí)施的場地缺乏，
第四怎么教的問題。
分為三個(gè)階段：
第一階段大班stem基礎(chǔ)教學(xué)，
第二輪實(shí)踐教學(xué)建立社團(tuán)校隊(duì)，
第三開展項(xiàng)目式專訓(xùn)，培育科技特長生，或者各年級年級培養(yǎng)學(xué)生人工智能教育的不同目標(biāo)，小學(xué)低年級可以主要培養(yǎng)綜合素養(yǎng)，小學(xué)高年級跨學(xué)科應(yīng)用，初中形成目標(biāo)方向，高中向目標(biāo)方向進(jìn)行研究。
這次的粵港澳臺人工智能教育論壇學(xué)習(xí)，拓寬了我對人工智能教育的認(rèn)識，對我的教學(xué)如何開展人工智能教育具有指導(dǎo)和借鑒意義。
人工智能心得體會（精選15篇）篇十
李xx號稱最會說話的計(jì)算機(jī)男神，曾經(jīng)是微軟谷歌的副掌門，現(xiàn)在是創(chuàng)新工廠的大bo，在微博有超過半個(gè)億粉絲。第一此認(rèn)識到他和人工智能這個(gè)概念是在奇葩大會這個(gè)節(jié)目中，他的觀點(diǎn)及幽默風(fēng)趣的話語引起了我的興趣，所以在這個(gè)寒假中我讀了他的《人工智能》一書。
近幾年，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)上購物、物流快遞、高鐵、地鐵、城市建設(shè)等讓我們生活發(fā)生了天翻地覆的變化。讓我對未來產(chǎn)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(dāng)我們要出門的.時(shí)候它就來了，它是共享經(jīng)濟(jì)，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(gè)十年，社會還會發(fā)生怎樣的變化呢？李xx認(rèn)為，人工智能、機(jī)器人作為大熱的方向，也會引領(lǐng)時(shí)代變革風(fēng)，很多邏輯簡單、重復(fù)式、機(jī)械式的勞作被機(jī)器人取代；制造、金融、家政等等行業(yè)，很多傳統(tǒng)的管理經(jīng)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(jī)器最大區(qū)別是有感情，在未來創(chuàng)新思維、審美能力、藝術(shù)哲學(xué)這些更顯的珍貴。
人是最復(fù)雜情感動(dòng)物，怎樣才能教育好學(xué)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(yuǎn)無法做到的，我認(rèn)為幼師這個(gè)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(xiàn)在也有許多幼兒園在教育教學(xué)中運(yùn)用了vr、ar等技術(shù)，以后科技越來越發(fā)達(dá)我們的教學(xué)工作也會越來越便利。但是現(xiàn)在微博上有一件事也引起了大家的熱議，一位小學(xué)教師在教古詩“飛流直下三千尺，疑似銀河落九天”時(shí)，播放了現(xiàn)實(shí)瀑布視頻來展現(xiàn)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(gè)讀者眼中就有一千個(gè)哈姆雷特”因而每個(gè)人對古詩的理解也就不同。在科技高速發(fā)展之時(shí)要保持與時(shí)俱進(jìn)、不懼改變、不斷學(xué)習(xí)成長就不會被時(shí)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(yùn)用？這些問題更值得我們大家深思。
人工智能心得體會（精選15篇）篇十一
最近看了電影《黑客帝國》一系列，對其中的科幻生活有了很大的興趣，不覺有了疑問：現(xiàn)在的世界是否會如電影中一樣呢？人工智能的神話是否會發(fā)生。
在當(dāng)前社會中的呢？
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，知識構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢。
人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結(jié)合到科學(xué)技術(shù)的各門學(xué)科和社會的各個(gè)領(lǐng)域中，她的概念，方法和技術(shù)正在各行各業(yè)廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟(jì)效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進(jìn)性。
智能是一個(gè)寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對于什么是人類智能（或者說智力），科學(xué)界至今還沒有給出令人滿意的定義。
有人從生物學(xué)角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學(xué)角度定義為“進(jìn)行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復(fù)地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗(yàn)所測量的那種東西”。這些都不能準(zhǔn)確的說明人工智能的確切內(nèi)涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當(dāng)前信息化社會的迫切要求，同時(shí)研究人工智能也對探索人類自身智能的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智能技術(shù)的進(jìn)步都將帶動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)的大跨步前進(jìn)。如果將現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學(xué)的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合，并有一定的理論實(shí)踐依據(jù)，計(jì)算機(jī)將擁有一個(gè)新的發(fā)展方向。
個(gè)人覺得研究人工智能的目的，一方面是要?jiǎng)?chuàng)造出具有智能的機(jī)器，另一方面是要弄清人類智能的本質(zhì)，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學(xué)的范疇。通過研究和開發(fā)人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計(jì)算機(jī)更好的造福人類。
人工智能心得體會（精選15篇）篇十二
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。
12世紀(jì)末13世紀(jì)初，西班牙羅門·盧樂提出制造可解決各種問題的通用邏輯機(jī)。17世紀(jì)，英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后，德國萊布尼茲做出了四則運(yùn)算的手搖計(jì)算器，并提出了“通用符號”和“推理計(jì)算”的思想。19世紀(jì)，英國布爾創(chuàng)立了布爾代數(shù)，奠定了現(xiàn)代形式邏輯研究的基礎(chǔ)。德國弗雷格完善了命題邏輯，創(chuàng)建了一階謂詞演算系統(tǒng)。20世紀(jì)，哥德爾對一階謂詞完全性定理與n形式系統(tǒng)的不完全性定理進(jìn)行了證明。在此基礎(chǔ)上，克林對一般遞歸函數(shù)理論作了深入的研究，建立了演算理論。英國圖靈建立了描述算法的機(jī)械性思維過程，提出了理想計(jì)算機(jī)模型(即圖靈機(jī))，創(chuàng)立了自動(dòng)機(jī)理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲程序的思想和建立通用電子數(shù)字計(jì)算機(jī)的馮·諾依曼型體系結(jié)構(gòu)，以及1946年美國的莫克利和埃克特成功研制世界上第一臺通用電子數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)eniac做出了開拓性的貢獻(xiàn)。
以上經(jīng)典數(shù)理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學(xué)科的誕生奠定了堅(jiān)實(shí)的邏輯基礎(chǔ)。
現(xiàn)代邏輯發(fā)展動(dòng)力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動(dòng)。20世紀(jì)邏輯研究嚴(yán)重?cái)?shù)學(xué)化，發(fā)展出來的邏輯被恰當(dāng)?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強(qiáng)了邏輯研究的深度，使邏輯學(xué)的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀(jì)邏輯之后進(jìn)入第三個(gè)高峰期，并且對整個(gè)現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。
2.1邏輯學(xué)的大體分類。
邏輯學(xué)是一門研究思維形式及思維規(guī)律的科學(xué)。從17世紀(jì)德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲(niz)提出數(shù)理邏輯以來，隨著人工智能的一步步發(fā)展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產(chǎn)生。邏輯學(xué)大體上可分為經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯和現(xiàn)代邏輯。經(jīng)典邏輯與模態(tài)邏輯都是二值邏輯。多值邏輯，是具有多個(gè)命題真值的邏輯，是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。
2.2泛邏輯的基本原理。
當(dāng)今人工智能深入發(fā)展遇到的一個(gè)重大難題就是專家經(jīng)驗(yàn)知識和常識的推理。現(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。
邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具，邏輯學(xué)的研究成果不但為人工智能學(xué)科的誕生奠定了理論基礎(chǔ)，而且它們還作為重要的成分被應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)中。
3.1經(jīng)典邏輯的應(yīng)用。
人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統(tǒng)治地位的時(shí)期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機(jī)”數(shù)學(xué)定理證明程序(lt)。在此基礎(chǔ)之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問題求解程序(gps)，開拓了人工智能“問題求解”的一大領(lǐng)域。經(jīng)典數(shù)理邏輯只是數(shù)學(xué)化的形式邏輯，只能滿足人工智能的部分需要。
3.2非經(jīng)典邏輯的應(yīng)用。
(1)不確定性的推理研究。
人工智能發(fā)展了用數(shù)值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統(tǒng)中每個(gè)語句或公式賦一個(gè)數(shù)值，用來表示語句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有：1976年杜達(dá)提出的主觀貝葉斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的發(fā)生率計(jì)算模型，以及假設(shè)推理、定性推理和證據(jù)空間理論等經(jīng)驗(yàn)性模型。
歸納邏輯是關(guān)于或然性推理的邏輯。在人工智能中，可把歸納看成是從個(gè)別到一般的推理。借助這種歸納方法和運(yùn)用類比的方法，計(jì)算機(jī)就可以通過新、老問題的相似性，從相應(yīng)的知識庫中調(diào)用有關(guān)知識來處理新問題。
(2)不完全信息的推理研究。
常識推理是一種非單調(diào)邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論，當(dāng)人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結(jié)論。非單調(diào)邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀(jì)80年代，賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的nml非單調(diào)邏輯推理系統(tǒng)、摩爾的自認(rèn)知邏輯都是具有開創(chuàng)性的非單調(diào)邏輯系統(tǒng)。常識推理也是一種可能出錯(cuò)的不精確的推理，即容錯(cuò)推理。
此外，多值邏輯和模糊邏輯也已經(jīng)被引入到人工智能中來處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個(gè)典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統(tǒng)。模糊邏輯的研究始于20世紀(jì)20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關(guān)系合成原則，現(xiàn)有的絕大多數(shù)模糊推理方法都是關(guān)系合成規(guī)則的變形或擴(kuò)充。
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。
人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展和邏輯學(xué)的發(fā)展密不可分。
一方面我們試圖找到一個(gè)包容一切邏輯的泛邏輯，使得形成一個(gè)完美統(tǒng)一的邏輯基礎(chǔ);另一方面，我們還要不斷地爭論、更新、補(bǔ)充新的邏輯。如果二者能夠有機(jī)地結(jié)合，將推動(dòng)人工智能進(jìn)入一個(gè)新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的，目前許多專家和學(xué)者又在基于其他邏輯的基礎(chǔ)上研究概率推理，使得邏輯學(xué)盡可能滿足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來說，一個(gè)新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個(gè)比較長的時(shí)期，那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進(jìn)行，各自發(fā)揮其優(yōu)點(diǎn)，為人工智能的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。目前，許多制約人工智能發(fā)展的因素仍有待于解決，技術(shù)上的突破，還有賴于邏輯學(xué)研究上的突破。在對人工智能的研究中，我們只有重視邏輯學(xué)，努力學(xué)習(xí)與運(yùn)用并不斷深入挖掘其基本內(nèi)容，拓寬其研究領(lǐng)域，才能更好地促進(jìn)人工智能學(xué)科的發(fā)展。
人工智能心得體會（精選15篇）篇十三
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，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)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，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(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、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、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，對計(jì)算機(jī)科學(xué)，特別是對人工智能的發(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)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)。
知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀(jì)80年代人們在知識發(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)行知識獲取已有一些試驗(yàn)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(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，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，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識的表達(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發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列。現(xiàn)在，知識發(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)。
比較成功的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(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)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識發(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，把器官作為簡單機(jī)構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進(jìn)行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構(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，對相關(guān)非線性對象進(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)科的研究內(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，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(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。
對現(xiàn)代社會的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已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，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》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？會不會有一天機(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，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識被應(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》系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對這門課程學(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)們自己制作一些簡單的作品，增強(qiáng)同學(xué)對人工智能的興趣，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)們對人工智能的理解。
人工智能心得體會（精選15篇）篇十四
今天是我研究人工智能的第一堂課，也是我上大學(xué)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(rèn)識，我知道了人工智能從誕生，發(fā)展到今天經(jīng)歷一個(gè)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(xué)，而從事這項(xiàng)工作的人不僅要懂得計(jì)算機(jī)知識，還必須懂得心理學(xué)和哲學(xué)。
機(jī)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(nèi)的機(jī)器翻譯軟件有很多，富有代表性意義的當(dāng)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。
人工智能心得體會（精選15篇）篇十五
在機(jī)器人教育中，課堂以學(xué)生為中心，教師作為指導(dǎo)者提供學(xué)習(xí)材料和建議，學(xué)生必須自己去學(xué)習(xí)知識，構(gòu)建知識體系，提出自己的解決方案，從而有效培養(yǎng)了動(dòng)手能力、學(xué)生創(chuàng)新思維能力。
２、有效激發(fā)學(xué)習(xí)興趣、動(dòng)機(jī)“寓教于樂”是我們教育追求的目標(biāo)。這也是當(dāng)前教育游戲成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)一個(gè)原因。學(xué)習(xí)興趣是學(xué)生的學(xué)習(xí)成功重要因素。機(jī)器人教育可以通過比賽形式，得到周圍環(huán)境的認(rèn)可和贊賞，能夠激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，激發(fā)學(xué)生的斗志和拼博精神。
３、培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。
機(jī)器人教育中大多以小組形式開始，機(jī)器人的學(xué)習(xí)、競賽實(shí)際上是一個(gè)團(tuán)體學(xué)習(xí)的過程。它需要學(xué)習(xí)者團(tuán)結(jié)協(xié)作，包容小組其他成員的缺點(diǎn)和不足，能夠與他人進(jìn)行有效溝通與交流。在實(shí)踐鍛煉中提高自己的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、擴(kuò)大知識面，轉(zhuǎn)換思維方式。
考慮到中小學(xué)生和機(jī)器人課程的特點(diǎn)，為培養(yǎng)學(xué)生的綜合設(shè)計(jì)能力和創(chuàng)新能力，本人認(rèn)為機(jī)器人教學(xué)應(yīng)該在教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)組織方面一改其它課程的教學(xué)模式，走出一條新的路子來。
1、教學(xué)內(nèi)容：機(jī)器人教學(xué)應(yīng)注意學(xué)生知識廣度的學(xué)習(xí)。雖然僅通過一門課程來擴(kuò)充學(xué)生的知識面效果有限，但是由于機(jī)器人的設(shè)計(jì)涉及到光機(jī)電一體化、自動(dòng)控制、人工智能等多方面問題，既有硬件設(shè)計(jì)也有軟件設(shè)計(jì)，所以是讓學(xué)生了解和掌握大量知識的絕好機(jī)會。知識不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學(xué)內(nèi)容時(shí)，注意力不要僅放在競賽用輪式成品機(jī)器人上，還應(yīng)該關(guān)注單片機(jī)、嵌入式cpu、各種傳感器、電機(jī)、機(jī)械部件等軟硬件技術(shù)在機(jī)器人和自動(dòng)化技術(shù)上的應(yīng)用。
2、教學(xué)方法：應(yīng)根據(jù)學(xué)段和學(xué)科情況選擇不同的綜合設(shè)計(jì)教學(xué)方法。如：小學(xué)階段可讓學(xué)生完成輪式競賽用機(jī)器人的功能模塊組裝的設(shè)計(jì)；初中階段可進(jìn)行生活與學(xué)習(xí)中實(shí)用機(jī)器人的創(chuàng)意設(shè)計(jì)；高中信息技術(shù)課中可重點(diǎn)對機(jī)器人智能軟件算法進(jìn)行設(shè)計(jì)；而高中通用技術(shù)課中可重點(diǎn)對機(jī)器人的電氣部分、傳感器部分、動(dòng)力部分和機(jī)械部分進(jìn)行相關(guān)設(shè)計(jì)。總之，教學(xué)方法應(yīng)該側(cè)重綜合設(shè)計(jì)，而不是放在問題的分析上。
3、教學(xué)組織機(jī)器人教學(xué)應(yīng)事先營造好供學(xué)生動(dòng)手動(dòng)腦進(jìn)行設(shè)計(jì)活動(dòng)的環(huán)境。提供必要的設(shè)備和工具（包括工具軟件），組織學(xué)生進(jìn)行探究式學(xué)習(xí)，特別應(yīng)注意探究式學(xué)習(xí)三個(gè)要素（任務(wù)驅(qū)動(dòng)、協(xié)作學(xué)習(xí)、教師引導(dǎo)）的構(gòu)成，讓學(xué)生能夠充分化動(dòng)手。同時(shí)，還應(yīng)提倡設(shè)計(jì)過程的規(guī)范化，用于提高學(xué)生的綜合設(shè)計(jì)能力。教學(xué)活動(dòng)不僅在課堂上進(jìn)行，還應(yīng)組織學(xué)生在課余時(shí)間做適當(dāng)?shù)墓ぷ鳎员ＷC教學(xué)的完整性和有效性。
教育機(jī)器人活動(dòng)受到越來越多的師生歡迎，教育機(jī)器人必將為我國的素質(zhì)教育做出應(yīng)有的貢獻(xiàn)，教育機(jī)器人的前途是光明的。