在撰寫心得體會時，個人需要真實客觀地反映自己的思考和感受，具體詳細地描述所經(jīng)歷的事物，結(jié)合自身的經(jīng)驗和知識進行分析和評價，注意語言的準(zhǔn)確性和流暢性。那么你知道心得體會如何寫嗎？下面是小編幫大家整理的優(yōu)秀心得體會范文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。
小學(xué)人工智能心得體會篇一
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，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。
首先，對于人工智能的認(rèn)識是非常重要的。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)，它通過機器學(xué)習(xí)和模式識別等方法，讓計算機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)用廣泛而又實用。我們了解到，人工智能在各個領(lǐng)域都有應(yīng)用，比如醫(yī)療、交通、教育等等。對于小學(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，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踐中，我們需要考慮如何設(shè)計一個算法讓計算機自動聚類或分類，這個過程需要我們運用創(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)對信息時代的挑戰(zhàn)。在信息時代，我們面臨著大量的信息和媒體誘惑，有時難以分辨真?zhèn)巍Ｍㄟ^學(xué)習(xí)人工智能，我們可以了解到人工智能如何進行數(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)了我們團隊合作和溝通的能力。人工智能的學(xué)習(xí)往往需要合作來完成一個項目，我們需要和同學(xué)們一起討論和分工，共同解決問題。通過這個過程，我們學(xué)會了互相傾聽和尊重他人的意見，也提高了我們的團隊合作和溝通能力。
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。通過學(xué)習(xí)人工智能的概念和應(yīng)用，我認(rèn)識到了人工智能的重要性和廣泛應(yīng)用。同時，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)對信息時代的挑戰(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)用這個科技領(lǐng)域的無限可能。
小學(xué)人工智能心得體會篇二
在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個不同的研究領(lǐng)域，每個領(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、自動定理證明、自動程序設(shè)計、智能檢索、智能調(diào)度、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機器人學(xué)、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計語言等。
在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及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(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器模擬人的思維。因為人工智能的研究領(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(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個領(lǐng)域有人進行的智力活動，哪個領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)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(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展。在新世紀(jì)開始的時候，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）、計算智能與進化計算、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。
1、分布式人工智能與艾真體
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(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)是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協(xié)作中實現(xiàn)，因而其主要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(jié)點。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)和動作的協(xié)調(diào)。這兩個研究領(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全局的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個局部的概念模型、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
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(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點。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已在自動駕駛、機器人導(dǎo)航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。
2、計算智能與進化計算
計算智能（computing intelligence）涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)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(lǐng)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(jù)來設(shè)計、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（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(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關(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)稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于許多復(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，如并行計算、機器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動機等。
達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機制，對計算機科學(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(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)是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算，而把相應(yīng)的算法稱為進化算法。
3、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(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展。利用樣本，通過歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計算結(jié)合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(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活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機器學(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，從而揭示出蘊涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(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(xiàn)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(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。
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，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學(xué)、進化和環(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(gòu)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(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)機理通過計算機進行仿真，對相關(guān)非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。
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、進化動力學(xué)、人工生命的計算理論、進化與學(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算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。
（1）了解人工智能的概念和人工智能的發(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(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、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(rèn)為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)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(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，進化程序設(shè)計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起，特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，可以安排一些實驗課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡單的作品，增強同學(xué)對人工智能的興趣，加強同學(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)，在講解時最好多舉例，再結(jié)合原理進行講解，更助于同學(xué)們對人工智能的理解。
小學(xué)人工智能心得體會篇三
人工智能已經(jīng)逐漸融入到我們的日常生活中，作為小學(xué)生，我有幸接觸到了一些人工智能的應(yīng)用，從而對人工智能有了更深入的了解。在這個過程中，我體會到了人工智能的好處，也認(rèn)識到了它的局限性。下面我將結(jié)合自己的親身經(jīng)歷，給大家分享一下我的心得體會。
首先，人工智能為我們的學(xué)習(xí)提供了很多便利。在我上小學(xué)的時候，老師常常用電子白板來給我們講課，這樣我們可以直觀地看到老師所講的內(nèi)容。而且，電子白板上還具備一些新奇的功能，比如可以用手指觸碰屏幕，進行寫字和畫畫等操作。這樣，我們就可以更加積極地參與到教學(xué)中來，提高了學(xué)習(xí)的效果。
其次，人工智能為我們的生活帶來了很多便利。比如，現(xiàn)在很多家庭都開始使用智能音箱，通過語音指令就可以完成許多事情，比如播放音樂、講故事等。而且，智能音箱還可以幫助我們回答問題，提供實時的天氣預(yù)報和新聞資訊等服務(wù)。這樣，我們不僅可以節(jié)省時間和精力，還可以多了解一些新的知識。
然而，我們也要認(rèn)識到人工智能的局限性。雖然人工智能可以幫助我們完成一些簡單的任務(wù)，但它并不能代替人類的創(chuàng)造力和思考能力。比如，人工智能可以通過算法分析大量的數(shù)據(jù)，對某些問題進行預(yù)測和判斷，但它沒有情感和主觀意識，無法像人類一樣去理解和處理復(fù)雜的情感問題。所以，我們不能過分依賴人工智能，還是要培養(yǎng)自己的思考能力和創(chuàng)造力。
同時，我們要提高對人工智能的認(rèn)知和意識。人工智能的發(fā)展和應(yīng)用已經(jīng)越來越廣泛，它對我們的生活和工作方式都產(chǎn)生了深遠的影響。所以，我們要及時了解和學(xué)習(xí)有關(guān)人工智能的知識，了解它的優(yōu)勢和局限性，以便更好地應(yīng)對人工智能時代的挑戰(zhàn)和機遇。
總之，在接觸人工智能的過程中，我深刻地體會到了它的重要性和便利性。它為我們提供了更加便捷的學(xué)習(xí)和生活方式，但同時也需要我們保持警惕，不可過分依賴。只有通過增強對人工智能的認(rèn)知和意識，我們才能更好地應(yīng)對未來的發(fā)展和變革。所以，我希望未來能夠有更多的機會接觸和學(xué)習(xí)有關(guān)人工智能的知識，以便為人工智能時代做好充分的準(zhǔn)備。
小學(xué)人工智能心得體會篇四
１、促進教育方式的變革，培養(yǎng)學(xué)生的綜合能力
在機器人教育中，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、動機“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)前研究熱點一個原因。學(xué)習(xí)興趣是學(xué)生的學(xué)習(xí)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(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(xué)習(xí)、競賽實際上是一個團體學(xué)習(xí)的過程。它需要學(xué)習(xí)者團結(jié)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(zhuǎn)換思維方式
考慮到中小學(xué)生和機器人課程的特點，為培養(yǎng)學(xué)生的綜合設(shè)計能力和創(chuàng)新能力，本人認(rèn)為機器人教學(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充學(xué)生的知識面效果有限，但是由于機器人的設(shè)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(shè)計也有軟件設(shè)計，所以是讓學(xué)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(xué)內(nèi)容時，注意力不要僅放在競賽用輪式成品機器人上，還應(yīng)該關(guān)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(shù)在機器人和自動化技術(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)計教學(xué)方法。如：小學(xué)階段可讓學(xué)生完成輪式競賽用機器人的功能模塊組裝的設(shè)計；初中階段可進行生活與學(xué)習(xí)中實用機器人的創(chuàng)意設(shè)計；高中信息技術(shù)課中可重點對機器人智能軟件算法進行設(shè)計；而高中通用技術(shù)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(guān)設(shè)計。總之，教學(xué)方法應(yīng)該側(cè)重綜合設(shè)計，而不是放在問題的分析上。
3、教學(xué)組織機器人教學(xué)應(yīng)事先營造好供學(xué)生動手動腦進行設(shè)計活動的環(huán)境。提供必要的設(shè)備和工具（包括工具軟件），組織學(xué)生進行探究式學(xué)習(xí)，特別應(yīng)注意探究式學(xué)習(xí)三個要素（任務(wù)驅(qū)動、協(xié)作學(xué)習(xí)、教師引導(dǎo)）的構(gòu)成，讓學(xué)生能夠充分化動手。同時，還應(yīng)提倡設(shè)計過程的規(guī)范化，用于提高學(xué)生的綜合設(shè)計能力。教學(xué)活動不僅在課堂上進行，還應(yīng)組織學(xué)生在課余時間做適當(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(zhì)教育做出應(yīng)有的貢獻，教育機器人的前途是光明的。
小學(xué)人工智能心得體會篇五
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(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算、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)和5g技術(shù)綜合的產(chǎn)物，做好人工智能教育能實現(xiàn)不斷提升人們生活的質(zhì)量，在論壇中，劉三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的著力點集中在算力、數(shù)據(jù)處理、算法以及場景化的學(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，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苎a償，最終達到智能替代。
在實際過程中，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，
第三課程實施的場地缺乏，
第四怎么教的問題。
分為三個階段：
第一階段大班stem基礎(chǔ)教學(xué)，
第二輪實踐教學(xué)建立社團校隊，
第三開展項目式專訓(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。
小學(xué)人工智能心得體會篇六
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，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，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，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機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。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(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)交叉形成的一門科學(xué)，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(xiàn)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(shù)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(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代邁進，信息化是當(dāng)前時代的主旋律。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(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)的進步都將帶動計算機科學(xué)的大跨步前進。如果將現(xiàn)有的計算機技術(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，并有一定的理論實踐依據(jù)，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(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，使計算機更好的造福人類。
小學(xué)人工智能心得體會篇七
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代邁進，信息化是當(dāng)前時代的主旋律。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(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)的進步都將帶動計算機科學(xué)的大跨步前進。如果將現(xiàn)有的計算機技術(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，并有一定的理論實踐依據(jù)，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(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，使計算機更好的造福人類。
小學(xué)人工智能心得體會篇八
在新事物出現(xiàn)的初期往往會因為各種的原因而不被人們所接受，隨著人工智能尤其是機器人在人類生產(chǎn)生活中的廣泛應(yīng)用，智能體的在各方面的缺陷也逐步暴露出來。毋庸置疑，從人工智能體本身的存在的問題，以及面對外界的破壞都是被大眾所質(zhì)疑的。在對人工智能的研究進路上，本文將從現(xiàn)代美術(shù)運動的視角來分析，并否定人工智能的存在。
不具備人類的理性本質(zhì)特征
《紐約時報》曾報道，當(dāng)今的人工智能已經(jīng)發(fā)展到令人無法想象的程度。比如，自動駕駛汽車;蘋果siri智能語音能夠聽出你的聲音，幫你找到最近的電影院。ibm公司最近剛剛推出一款“冒險”智能軟件取代了“沃森”系統(tǒng)用于醫(yī)療作用，最初是用于培訓(xùn)醫(yī)學(xué)院學(xué)生，最終將運用于臨床治療階段。但是，這些新新的產(chǎn)品都是在人類的操控下進行的。所以，從嚴(yán)格意義上講，人工智能只能部分放大而不能完全取代人的思維。這里所謂的“嚴(yán)格意義”，是指辯證思維是人類理性的本質(zhì)特征，而人類的辯證思維是立足于概念的辯證本性而展開的思維，它是以概念、判斷、推理、假說和理論系演化等思維形式的矛盾運動深刻地反映客觀世界和人類實踐活動的內(nèi)在本質(zhì)。迄今為止，人類賦予機器的智能還僅僅是悟性活動中的演繹方法。而人類對自身意識的概念本性所進行的既相互對立，又相互轉(zhuǎn)化的辯證思維，是人工智能永遠可望而不可及的。而現(xiàn)如今，人工智能又作為一種新的趨勢和潮流，悄然的流傳和使用于部分行業(yè)之中，用以代替工人的普通勞動和輔助人類對于事物的探索和研究，并隨著現(xiàn)代化的擴展，它將被越來越多的人們所了解與應(yīng)用。但是，在人工智能的發(fā)展過程中，人類探索的又將是一條從沒接觸，從沒走過的道路，盲目的樂觀和冒進是不可取的。
不具備人類思維所特有的社會性和主觀能動性
思維是人類所特有的，人對外界事物的反映絕不是機械地呆板地，而是積極地能動地對大量的感性材料進行加工改造，將其升華為理性認(rèn)識，并在思維中再現(xiàn)事物的本質(zhì)和規(guī)律。以此為基礎(chǔ)，實現(xiàn)有目的、有計劃地改造世界，以滿足人類的物質(zhì)文化需要。而智能機永遠都是人們設(shè)計和制造的工具，它模擬人的思維，都是在人事先安排好程序的情況下進行的，它不能有目的地改造客觀世界。如果遇到未曾預(yù)想的變化，智能機決不能做到“隨機應(yīng)變”。這就如同在現(xiàn)代美術(shù)運動中，開始了由一系列技術(shù)革命引起的從手工勞動向動力機器生產(chǎn)轉(zhuǎn)變的重大飛躍，機器取代了人力，大規(guī)模的工廠化生產(chǎn)取代個體工場的手工生產(chǎn)，然而資產(chǎn)階級的追逐利益，即使大量的工業(yè)產(chǎn)品投入到市場但是設(shè)計卻遠遠落后，藝術(shù)與技術(shù)分離導(dǎo)致了產(chǎn)品外觀簡陋，設(shè)計粗糙沒有美感。劣等的材料和粗制濫造的產(chǎn)品充斥日常生活，影響著人民的審美趣味。所以，不管社會生產(chǎn)如何發(fā)展，人永遠都是自然界的主人，而絕不能變成機器的奴隸。設(shè)計師費希爾也指出，在工具盒機器之間沒有什么固定的界限。人們一旦掌握了機器，并使它成為一種工具，就能用工具或者機器創(chuàng)造出高質(zhì)量的產(chǎn)品來。……并不是機器本身使得產(chǎn)品的質(zhì)量低劣，而是我們?nèi)狈δ芰碚５厥褂盟鼈儭?/p>
同時，人工智能的某些方面和程度上要強于人類本身，如果不能很好的控制和引導(dǎo)這種技術(shù)，那么在一定的條件和情況下，存在危害人類本身的現(xiàn)象，就好比現(xiàn)在用于軍事用途的攻擊型無人機，以及用于破壞的網(wǎng)絡(luò)病毒，這些都是人工智能的產(chǎn)物，卻被某些別有用心的人所利用，用來造成損害和危害人類本身的事情和行為。而且在大量使用人工智能的全球趨勢下，在不發(fā)達、欠發(fā)達地區(qū)將會威脅或剝奪其就業(yè)，同樣影響著這些勞動者的工作生活，在這種情況下，會拉大貧富差距，造成窮者與富者的對立。在發(fā)達高科技地區(qū)占有主導(dǎo)地位的人工智能的發(fā)展，依然存在許多的弊端以及許多不合理，不公正的現(xiàn)象。我們不能因為它的強大和便利就忽視了人工智能本身存在的問題和缺陷。
人工智能體面對的倫理困境
莫里斯曾強調(diào)：“我所理解的真正的藝術(shù)就是人在勞動中的愉快的表現(xiàn)。”他無疑是為勞動人民考慮，即工作需要有樂趣，然而機械的使用正恰恰破壞了這種愉悅的平衡。同樣，羅斯金也提到過“不管怎么說，有一件事我們是能夠辦到的：不使用機器制造的裝飾物和鑄造品。……這些東西不能使我們更幸福，也不能使我們更聰明，它們既不能增加我們的鑒別能力，也不能擴大我們的娛樂范圍。它們只會使我們的理解力更膚淺、心靈更冷漠、理智更脆弱。但這不能怪它們，因為我們到這個世界上來不是為了創(chuàng)造那些容不下我們心靈的東西。”羅斯金的這段話堅決反對機器生產(chǎn)，提倡拒絕使用機器制造品。認(rèn)為機器象征了死亡，而手工制作痕跡卻象征了生命。莫里斯從羅斯金那里繼承了反對機器生產(chǎn)的思想，敵視機器生產(chǎn)，堅信手工藝是人類最完美的生產(chǎn)手段。
人工智能也同樣破壞了現(xiàn)代社會的倫理道德，首先，人工智能可能會協(xié)助人類做某些事情，但是設(shè)計總是有缺陷的，如果出現(xiàn)了缺陷，它就可能會損害人類的利益;其次，人工智能不具有思考和學(xué)習(xí)能力，如果具有了，那人類還能否駕馭智能?就好比高速發(fā)展的現(xiàn)代化工業(yè)一樣，在創(chuàng)造經(jīng)濟效益的同時，也在消耗著不可再生資源和污染著環(huán)境。在高速發(fā)展的科技面前，人們使用人工智能這項現(xiàn)代化發(fā)展所帶來的技術(shù)，人工智能的發(fā)展速度快，改變世界的力度和能力也快于人類對于這項技術(shù)的普及和認(rèn)識，有很多的缺陷和漏洞都被有意或者無意的忽略和過失了，直到出現(xiàn)問題的時候，人們才了解和認(rèn)識到嚴(yán)重性，有些過錯能夠挽回，但有些卻不能，所以在一定程度上的反對是可取可行的。正如，計算機科學(xué)家rosalindpicard指出“機器的自由化程度越高，就越需要道德”。因此，智能體的道德張力正在逐步加重。
對環(huán)境及人類帶來的致命傷害
南北極冰融化，海水淹沒城市，氣候變幻莫測，饑荒肆虐蔓延……一個正在崩塌的家園.........工業(yè)化生產(chǎn)所帶給環(huán)境的破壞和污染在短短一百年里就已見端倪，18世紀(jì)興起的工業(yè)革命，埋下了人類生存和發(fā)展的潛在威脅。西方國家首先步入工業(yè)化進程，最早享受到工業(yè)化帶來的繁榮，也最早品嘗到工業(yè)化帶來的苦果。二十世紀(jì)五十年代開始，“環(huán)境公害事件”層出不窮，導(dǎo)致成千上萬人生命受到威脅，甚至有不少人喪生。當(dāng)前世界環(huán)境問題主要包括氣候變化，臭氧層破壞、森林破壞與生物多樣性減少、大氣及酸雨污染、土地荒漠化、國際水域與海洋污染、有毒化學(xué)品污染和有害廢物越境轉(zhuǎn)移等。
然而，對于人工智能對未來的影響我們現(xiàn)在還無法得出正確的評估。但是，人工智能的反對者埃里克?布林約爾松就很擔(dān)憂機器人職業(yè)化和人工智能帶來的隱患，即使不去考慮高級人工智能對勞動力市場的影響，功能強大的智能機器也會威脅人類的生活，與人類爭奪有限的資源。同樣，電影《終結(jié)者》讓我們看到了在未來的世界，天下已經(jīng)由機器人來操控。機器人想完全占有這個世界，把人類趕盡殺絕。這場斗爭的過程是激烈的，雖然這只是一部科幻片，卻又不得不讓我們陷入思考之中。“i’llbeback。”是使《終結(jié)者》能夠延續(xù)的一句經(jīng)典臺詞，同時它更是對人類的一句警語。無論是t-800，還是t-850，甚至是更先進的t-1000和t-x。當(dāng)人類的科技發(fā)展到超越自身所能掌握的高度，危機就將降臨。因此，《終結(jié)者》作為警醒世人認(rèn)識到這一危機的影片――特別是它提出了人類所創(chuàng)造的智能體(機械人、克隆人、虛擬的電腦世界……)，終將擺脫人類控制而反之與人.........
結(jié)語
在人工智能體道德發(fā)展的過程中，我們不僅僅要看到人工智能所帶給我們的便利，更要看到人工智能所具有的不完全性的特征，以及對外界事物的破壞。正如，日本創(chuàng)造學(xué)家高橋浩說，“對于任何新的事物，我們都要去覺察不正常的狀況，覺察不調(diào)和，覺察缺點不和諧發(fā)現(xiàn)性;……”人工智能的研究是一項極富挑戰(zhàn)性的工作，不論是它的復(fù)雜性和學(xué)科交叉性，還是它那些帶有根本性的思考和創(chuàng)新，其實都是人類對自身的不斷認(rèn)識和挑戰(zhàn)。
由此，我們要用我們潛在的感受性作用搜索不尋常狀態(tài)，在反對和支持中尋求更好的發(fā)展。
小學(xué)人工智能心得體會篇九
人工智能主要研究用人工方法模擬和擴展人的智能，最終實現(xiàn)機器智能。人工智能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。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算的手搖計算器，并提出了“通用符號”和“推理計算”的思想。19世紀(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械性思維過程，提出了理想計算機模型(即圖靈機)，創(chuàng)立了自動機理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲程序的思想和建立通用電子數(shù)字計算機的馮·諾依曼型體系結(jié)構(gòu)，以及1946年美國的莫克利和埃克特成功研制世界上第一臺通用電子數(shù)學(xué)計算機eniac做出了開拓性的貢獻。
以上經(jīng)典數(shù)理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學(xué)科的誕生奠定了堅實的邏輯基礎(chǔ)。
現(xiàn)代邏輯發(fā)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運動。20世紀(jì)邏輯研究嚴(yán)重數(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)邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計算機科學(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)展遇到的一個重大難題就是專家經(jīng)驗知識和常識的推理。現(xiàn)代邏輯迫切需要有一個統(tǒng)一可靠的，關(guān)于不精確推理的邏輯學(xué)作為它們進一步研究信息不完全情況下推理的基礎(chǔ)理論，進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)治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”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)中每個語句或公式賦一個數(shù)值，用來表示語句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有：1976年杜達提出的主觀貝葉斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的發(fā)生率計算模型，以及假設(shè)推理、定性推理和證據(jù)空間理論等經(jīng)驗性模型。
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別到一般的推理。借助這種歸納方法和運用類比的方法，計算機就可以通過新、老問題的相似性，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的不精確的推理，即容錯推理。
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)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運動。21世紀(jì)邏輯發(fā)展的主要動力來自哪里?筆者認(rèn)為，計算機科學(xué)和人工智能將至少是21世紀(jì)早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定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，它的難點不在于人腦所進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性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學(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，由此達到實踐的成功。于是，邏輯學(xué)將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應(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包容一切邏輯的泛邏輯，使得形成一個完美統(tǒng)一的邏輯基礎(chǔ);另一方面，我們還要不斷地爭論、更新、補充新的邏輯。如果二者能夠有機地結(jié)合，將推動人工智能進入一個新的階段。概率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，一個新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個比較長的時期，那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進行，各自發(fā)揮其優(yōu)點，為人工智能的發(fā)展做出貢獻。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，才能更好地促進人工智能學(xué)科的發(fā)展。