我们得到了一些心得体会以后，应该马上记录下来，写一篇心得体会，这样能够给人努力向前的动力。优质的心得体会该怎么样去写呢？以下我给大家整理了一些优质的心得体会范文，希望对大家能够有所帮助。
人工智能心得体会篇一
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）作为一项前沿技术，近年来受到了广泛关注和热议。作为一名从业者，我对人工智能的发展有着深刻的体会。下面将从五个方面进行阐述，分别是人工智能的历史演变、人工智能的应用领域、人工智能的挑战与机遇、人工智能的伦理问题以及人工智能的未来前景。
首先，回顾人工智能的历史演变，可以发现人工智能经历了多个阶段的发展。1956年，人工智能领域诞生了首个学术会议，标志着人工智能研究开始走上正式轨道。之后，人工智能进入了发展的黄金时期，出现了许多标志性的成果，如专家系统、神经网络等。但是，在20世纪90年代，人工智能进入了一个低谷期，科学家们遇到了瓶颈。直到近年来，随着计算能力的提升和大数据的普及，人工智能迎来了爆发式的发展。
其次，人工智能的应用领域越来越广泛。目前，人工智能已经应用于诸多领域，如医疗健康、金融、交通、教育等。在医疗健康领域，人工智能可以辅助医生进行病情诊断和治疗方案制定，提高诊疗效率；在金融领域，人工智能可以进行风控预测和欺诈检测，提高金融交易的安全性。人工智能的应用不仅带来了便利，还在一定程度上改善了人们的生活质量。
然而，在人工智能的发展中也存在着一些挑战与机遇。一方面，人工智能技术的开发和应用面临着技术难题，如数据隐私保护、智能决策的可解释性等。另一方面，人工智能技术的发展为社会经济带来了巨大的机遇，助力产业升级和创新发展。人工智能的发展还带动了相关产业的迅速崛起，促进了就业增长和经济增长。
同时，人工智能的快速发展也引发了一系列伦理问题。比如，人工智能是否会取代人类的工作岗位？这个问题涉及到经济社会的稳定和人类的生计问题。又如，人工智能是否会对人类社会产生负面影响，如个人隐私泄露、人权侵犯等。人工智能的发展需要我们在规范和应对伦理问题方面加强思考与引导。
最后，展望人工智能的未来前景，可以看出人工智能将继续成为新一轮科技革命的重要驱动力。未来，人工智能的发展将更加注重人与机器的协同，建立起人机共生的生态系统。同时，人工智能还将与其他前沿技术相结合，形成更强大的综合技术体系，以更好地服务于人类的生活和社会需求。人工智能的未来前景是广阔而充满希望的。
综上所述，作为人工智能的从业者，我深刻认识到人工智能的历史演变、应用领域、挑战与机遇、伦理问题以及未来前景。在人工智能的发展中，我们应保持技术创新的激情，关注伦理问题的引导，努力创造出更加安全、可信赖、有益于人类的人工智能技术。相信在不久的将来，人工智能必将为我们创造更美好的世界。
人工智能心得体会篇二
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2.1逻辑学的大体分类。
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2泛逻辑的基本原理。
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1经典逻辑的应用。
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2非经典逻辑的应用。
(1)不确定性的推理研究。
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究。
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
人工智能心得体会篇三
提到人工智能，可能众多人第一反应就是机器人，因为在各种文学著作、电影、电视剧中人工智能的形象以机器人居多。人工智能并不是局限于机器人这一个品种。理想中的人工智能应该是包含着各种形态的智能体，以我们人类可见可概括的形体来说，可以是计算机程序、机器人、车载硬件、甚至是芯片，而人工智能就存在与这些硬件当中的软体内。我突然想起一部玄幻小说，里面的超强外星造物就是一个光球形态的人工智能，能分析地球的语言和行为模式，快速的用低维度的表达形式来转述它高维度的思想，是小说里面的主角制胜法宝。也许人工智能发展到那一阶段，确实就是比人类维度要高出许多的“生物”了。
现代有很多科技大佬已经开始呼吁，要我们小心人工智能。这肯定不是空穴来风，毕来风，毕竟这些已经站在科技界顶端的人看到的东西就是比普通人要长要远的。不过可以确定的是，在我们想要利用人工智能的便利优化我们的生活的同时，还是有一部分精英人士是在高度警惕这些人工智能，毕竟可是顶着人类灭亡这种风险啊。当人工智能处于一个低级阶段的时候，人类可以让人工智能来代替人类进行一些需要基本思考的工作，比如记账，审计，阅读，还有风险更低的体力劳动，人工智能是可以通过自己分析预判来减少风险的。虽然可能会带来大量的失业，但是这本来就是社会前进必须经历的过程，当新技术被发明出来时一定会影响某些群体的既得利益，然而只要这个前进的方向是对的，也就无可厚非了，毕竟被取代的是所需能力不高的工种，只能怨自身没有什么不可替代的价值了。
当然万事皆有利有弊人工智能技术也不例外。一方面，借助人工智能技术实现自动化，将极大提高生产率，节省劳动成本;通过优化行业现有产品和服务，开拓更广阔的市场空间。另一方面，人工智能技术对社会也带来了近期和远期的风险。在不远的将来，那些重复、耗时、乏味的工作;在快速变化的复杂环境中进行的.工作以及超出人类极限的工作，都有可能被人工智能系统所代替，从而冲击劳动力市场。可以预测，由于人工智能的发展，多数人的智能将低于或接近人工智能的水平，如果没有政策的有效控制，财富就会集中到少数智能超过人工智能的人手中，这将进一步扩大社会的贫富差别，引发社会的撕裂。
无论如何，人工智能已经慢慢渗入我们的日常、生活、饮食、起居、甚至是思想...但既然人工智能时代来了，我们也无所畏惧!因此我们人类继续探索、前进，也无需畏首畏尾，只管一路向前!
人工智能心得体会篇四
人工智能已成为当今最热门的技术话题之一。随着科技水平的飞跃式发展，越来越多的人民开始认识到人工智能在未来的各种应用前景并居于其重要性。在探究人工智能技术现状的同时，我们还需要探究其未来的变革之路以及对于我们社会的影响。
第二段：人工智能技术现状。
人工智能技术已经升级到了一个新的水平，延伸到了电子商务、金融、医疗和政治等多个领域。大规模数据的深度学习，人工神经网络的自我学习，智能算法的自我优化将推动人工智能技术在未来的发展中更上一层楼。数字化的探究模型建立，图像和语音分析的增加，改进智能机器人的机器逻辑和深度学习技术，这些都是未来人工智能技术发展的重要方向。
第三段：人工智能技术所带来的好处。
我们不能贬低人工智能技术所带来的好处，它可以帮助我们更好地挖掘出泛在的数据和信息，使我们更快捷地做决策、更快地和更多人交流。应用人工智能技术，能够减少和消除人们的重复工作，从而提高他们的生产力，更好地与他人协作，提高自己的竞争力和技能。
第四段：人工智能技术带来的挑战。
尽管人工智能技术的发展带来的好处，但是同样也伴随着一些挑战。最大的挑战之一就是人工智能技术所带来的失业问题。随着越来越多的工作被自动化，许多人将失去他们的工作。还有，随着人工智能技术的不断发展，也会威胁到我们社会中的隐私和安全。此外，人工智能技术的发展可能会对我们的价值观和社会制度产生深远的影响。
第五段：结论。
人工智能技术的发展是必然趋势，它会改变我们社会的面貌。要想充分利用人工智能带来的优势，必须解决人工智能技术所带来的挑战。同时，我们也需要认真探索在人工智能技术快速演进的过程中所面临的社会和伦理问题，以确保我们在数字化时代可以体面地生存和繁荣。在未来，我们需要不断地探索新的解决方案，以便我们可以充分发挥人工智能技术的巨大潜力，以应对未来的变革。
人工智能心得体会篇五
第一段：引言（字数：200）。
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）作为一项新兴的科技领域，已经深入到我们的生活中。从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，AI的应用正在不断地改变着我们的生活方式。我亲身体验了一段时间的人工智能科技，不禁让我对其产生了很多思考和体会。
第二段：AI的便利性（字数：250）。
首先，人工智能为我们的生活带来了极大的便利。比如，通过智能助手，我们可以使用语音命令即时获取各种信息和服务。不论是查找天气预报还是预定机票，只需要简单说出指令，即可轻松完成。而智能家居设备如智能音箱和智能灯泡等，让我们能够通过语音控制房间的温度、灯光和音乐等环境，使生活更加舒适和便捷。正是这些AI技术的应用，让我们的生活更加智能化，减少了许多繁琐的操作和工作。
第三段：AI的安全问题（字数：250）。
然而，人工智能也引发了一系列的安全隐患。随着AI技术的发展，我们越来越多地把个人信息输入到智能设备中。虽然它们能够提供帮助，但也有可能导致我们的隐私被侵犯。例如，一些智能摄像头可能会被黑客入侵，从而窥探我们的生活。此外，AI的自动化运作也可能导致系统出现漏洞，被恶意利用。因此，在享受AI便利的同时，我们也需要提高自我保护意识，加强网络安全知识的学习，保护个人隐私和信息安全。
第四段：AI与人类关系的思考（字数：250）。
AI的出现引发了人们对于人与机器之间关系的思考。尽管AI在某些领域表现出非凡的能力，但它不能像人类一样拥有情感和思维。AI仅仅是依据人类设计的模型和算法进行计算和处理，缺乏自主意识和创造力。虽然AI对我们的工作和生活有所助益，但它永远无法取代人类与人类之间的交流和情感的真实性。因此，我们应该保持对AI的正确认识，理解其边界，而不应过度依赖和过分迷信。
第五段：AI对未来的展望（字数：250）。
综上所述，随着人工智能技术的不断发展，我们的生活正在发生着巨大的变革。AI的出现使我们的生活更加便利，但也产生了一些安全隐患，需要我们提高警惕。此外，AI在与人类的关系上有其局限性，我们应该正确看待其作用和地位。我们可以期待，未来的人工智能技术将继续为人类的生活带来更多的便利和创新，但我们也需要保持冷静和清醒的头脑，不断探索如何与AI技术和谐相处，确保AI能为我们创造更美好的未来。
总结（字数：100）。
综上所述，人工智能不仅带来了便利，同时也引发了一系列的问题和思考。我们应该以积极的心态和批判性的思维来面对人工智能，并不断探索其在我们生活中的合理应用方式。只有正确认识和使用人工智能，我们才能够充分利用其带来的便利，同时避免其潜在的风险。
人工智能心得体会篇六
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落。
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本19**年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。
19**年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮。
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想。
在当前社会中的呢?
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能(或者说智力)，科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
人工智能研究的近期目标;是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：
1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。
2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。
3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。
4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。
5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。
6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。
7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用(比如禁止合成电视名人)，可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。
1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。
2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。
3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。
4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。
5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。
1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。
2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。
3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。
4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。
虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。
人工智能心得体会篇七
人工智能在近年来逐渐成为了一种热门的话题。它已经进入了我们的日常生活，影响着我们的工作和娱乐方式。作为一名在AI公司工作的工程师，我深刻地体会到了这种技术的重要性和影响力。
第二段：了解人工智能。
人工智能，简称AI，指的是计算机通过模拟人类智力和行为的一种技术。在实现这种技术的过程中，需要使用大量的算法和数据，为计算机提供越来越精确的学习和决策能力。同时，随着AI的不断发展和完善，它已经开始超越了人类的智慧，成为了一种智慧的新形态。
随着AI技术的日益成熟，人工智能开始应用于各个领域，如自动驾驶、医疗健康、金融等等。在自动驾驶领域，人工智能可以让汽车驾驶更加安全和智能，大大降低了交通事故的发生率。而在医疗健康方面，人工智能可以辅助医生进行诊断和治疗，提高了医疗水平。在金融领域，人工智能可以通过智能分析大量数据，为投资决策提供更加准确的预测。
虽然人工智能在各个领域的应用得到了广泛认可，但同时也带来了一些负面影响。一些人担心，AI会取代人类的工作，造成失业问题；一些人担心，AI会过多地依赖数据而限制了人类的创造力；一些人担心，AI进一步加剧了隐私泄露和信息安全的问题。因此，我们需要持续探讨和改进人工智能的使用方式，找到平衡点，让AI发挥更大的价值。
第五段：展望未来。
展望未来，人工智能将会持续发展，适用于越来越多的领域。未来的AI将会更加智能化、敏捷化、自适应化，为人类生产和生活带来更多的便利和创造性。同时，我们要在确保AI技术安全的前提下促进人工智能的发展，助力它更好地服务于人类社会。
总之，人工智能是一种重要的科技成果，它正在改变着我们的生活和工作方式。我们需要对其进行深入了解和应用，发挥它的优势，同时也需要注意解决其中的负面问题，让AI与人类共同发展。
人工智能心得体会篇八
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考、学习、理解和判断的技术，是信息技术领域的前沿热点。如今，人工智能已经广泛应用于各个领域，如机器人、自动驾驶、智能音箱等。对于大多数人来说，人工智能还是一个非常陌生的概念，但随着科技的不断发展，它已经逐渐渗透到我们的日常生活中，给我们带来了很多便利和新的机遇。
第二段：初次接触人工智能带来的启示（250字）。
我是通过一场人工智能研讨会初次接触到人工智能的。在会上，专家们讲解了人工智能的基本概念和应用案例。这让我明白了人工智能不再是科幻小说中的情节，它已经在各个行业崭露头角。面对这个新兴的技术，我们不应该抱有恐惧和排斥的心态，而是要学会理解和应用它。人工智能的出现让我感受到了科技发展的速度之快，也让我意识到我们必须与时俱进，不断学习和提升自己的能力。
第三段：对人工智能的挑战和机遇的思考（350字）。
人工智能无疑给我们带来了很多机遇，但同时也面临着一些挑战。首先，人工智能可能会取代人类的一些工作岗位，这对于传统产业和劳动力市场来说是一个巨大的冲击。其次，人工智能的应用也面临着隐私和安全的问题，如何保护个人信息和防止被恶意利用是一个亟待解决的问题。然而，我们不能因此回避人工智能，而应该正视这些问题并积极寻找解决办法。通过合理的规划和正面的应对，我们可以最大限度地发挥人工智能的优势，实现智能化的生活和工作。
教育领域是人工智能的一个重要应用领域。我们可以利用人工智能技术开发智能化教学软件，为学生提供个性化学习的机会。通过分析学生的学习数据和行为模式，人工智能可以精确地制定学习计划和教学方法，更好地满足学生的需求。同时，人工智能还可以提供语音识别和自然语言处理的功能，极大地促进语言教学和学习的效果。通过引入人工智能技术，教育不再局限于传统的教学方式，而是更加灵活、高效和个性化。
第五段：对未来人工智能的展望（200字）。
人工智能是一个充满活力和无限可能的领域。随着技术的不断发展，我们可以预见，人工智能将在更多的领域发挥重要作用。未来我们可能会看到更智能化的家居设备、更智能的医疗辅助工具、更智能的交通工具等等。人工智能有潜力改变我们的生活方式和工作模式，它将成为下一个科技革命的主力军之一。因此，我们应该积极跟进人工智能的发展，学习相关知识和技能，为未来的挑战做好准备。
总结：人工智能作为一项前沿技术，已经在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。通过对人工智能的初步探索，我们不仅认识到了科技发展的速度之快，也深刻地思考了人工智能给我们带来的机遇和挑战。未来，人工智能势必会给我们的生活和社会带来巨大的改变，我们应该积极拥抱并学会应用这项技术，以及探索其潜力，为未来的发展做好准备。
人工智能心得体会篇九
人工智能，简称ai。它是一门研究和开发用于模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术科学。以下是为大家整理的关于,欢迎品鉴！
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2逻辑学的发展。
2.1逻辑学的大体分类。
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(z)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2泛逻辑的基本原理。
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
3逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用。
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1经典逻辑的应用。
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2非经典逻辑的应用。
(1)不确定性的推理研究。
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究。
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
5结语。
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
这本书我断断续续看了大约两三个星期，谁知微信读书统计我总共才花了8个多小时。我对新科技发展一向反应迟缓，对计算机科学也知之甚少，只有对alphago和柯洁的大战以及无人驾驶车的前景等还算感兴趣，这本相当于人工智能科普的书正好适合我，难得的是还写得颇有趣。李先生像个人工智能的布道者，娓娓道来人工智能的来龙去脉，宏观地介绍人工智能在各个领域的发展现状和前景，大声宣告人工智能时代即将来临，并且敦促大家做好准备积极迎接它的到来，中间还穿插了人物的故事。
我对这本书中印象比较深的有如下几点:。
1.人工智能，分为弱人工智能强人工智能，和超人工智能。弱人工智能就是能在特定领域内解决问题的人工智能，目前的大部分人工智能都属于这一类，佼佼者比如说alphago，又比如我现在正在用的讯飞听写功能。第二类是强人工智能，这种也叫通用或完全人工智能，可胜任人类所有工作，目前还没有这种人工智能。最后一种是超人工智能，也就是比人还要聪明的ai,这个目前只存在于科幻小说里，在可见的未来不太可能会实现。那这三类人工智能，第一类，对人是没有威胁的，那第二类或者第三类，就难说了。
的出现将会带来人类的另一次大的产业革命，并且它可能比之前的蒸汽机带来的工业革命对人类社会和产业结构的影响还要巨大。据说，在人工智能时代，重复性的、机械性的工作将被机器代替。但是他们并不会使人类失业，而是使人们的工作内容形式发生大的改变。并且据说人类会被机器解放出来，有更多的时间和自由去追求自己的兴趣，发展自己的创造力等。
3.在这样的背景下，未来的教育方式和目标也会发生巨大的改变。教师要学会与机器协作，教学方式侧重于小组讨论，内容要侧重于培养学生的创造力、情感交流能力、综合分析能力、审美能力等等不能被机器所替代的东西。教单一一种知识技能——比如说语言——的教师，则很可能几年后就会被机器所替代。
除去以上几点，我还记得这本书里说到的人的故事。任何人类社会的发展都离不开个体的人，这本书里提到了很多形形色色的对ai发展有杰出贡献的人。其中我印象最深刻的是图灵，他的才华有多出色，他的命运就有多悲惨。他的结局让我不由想起一句话:悲剧就是把美好的东西毁灭给你看。
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落。
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本19xx年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。
19xx年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮。
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想。
在当前社会中的呢?
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能(或者说智力)，科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
人工智能研究的近期目标;是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：
1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。
2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。
3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。
4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。
5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。
6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。
7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用(比如禁止合成电视名人)，可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。
1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。
2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。
3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。
4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。
5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。
1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。
2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。
3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。
4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。
虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。
电影《人工智能》，一个未来版的皮诺曹式故事。david—一个有思想、有感情的小机器人，他被一对人类父母—henry和monica所收养。突然有一天，henry和monica的亲生儿子martin从昏迷中醒来。而monica对于亲生儿子和机器人养子中作出了选取。
david被人类父母抛弃后，一向认为是自己被抛弃的原因是自己不是一个有血肉的人，他渴望着自己能由一个机器人变成一个真真正正的人。抱着对这个愿望的执着，david展开了漫长的历程。
在描述david经历的故事中，我们能够看到几个不一样的机器人主角。
每种机器人都代表自己的作用，但却无法被人类接纳到生命当中存在。与david一同被困机器屠宰场的破旧机器人，当中有仆人、工人、看门人的打扮，能够看出以前作用于生活和生产。那些破旧机器人中都以前出色过，但当有更新更先进的型号推出时，它们即被毫无疑问地丢弃，最终被人类彻底销毁。
joe，机器情人，为人类的生理需求服务，懂得分析人类心理变化。teddy，玩具熊机器人，只会作为宠物主角的逻辑思考。joe和teddy能够被人类作为一种寄托，joe甚至能读懂人类的情绪，但始终不被人类所在乎，最终也只能说出“我以前存在”。
david，新研发的高仿真机器人，能脱离数据计算而用感情思考，懂得爱别人，被人类收养。在martin苏醒前，henry和monica一向尝试去接纳这个机器人儿子，直至martin康复回来发生了一些事情。monica却放下了接纳机器人做儿子，正因机器人的外表甚至内在无论多么像人类，本质却是机器人。
david的创造者对于创造david的想法是，尝试去做一个会去爱的机器人，而成功之后就是与david同类机器人量产化的开始。由电影的开端时，我们已经看出故事里的社会背景不存在属于机器人存在的空间。每种机器人的出现也是为了人类的需要，只能作为工具的本质。即使造出所谓的“爱”，也无法和人类的爱产生共鸣。
更具讽刺的是，david最终只能让电影里代表高级生命体的外星人帮忙他达成被爱的愿望。而这个时候，地球上的人类已经灭绝了。透过电影这样比较隐晦的描述，我们感受到的是，人类到了灭绝仍无法接纳机器人到自己的爱当中。
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（multiagentsystem，mas）两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动。
态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算。
计算智能（computingintelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算（evolutionarycomputation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（geneticalgorithms）、进化策略（evolutionarystrategies）和进化规划（evolutionaryprogramming）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。
直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现。
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的。
coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命。
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的广阔范围内深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。
（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。
（3）掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
（4）掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
（5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
（1）能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成果中人工智能那些知识被应用。
（2）多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
（3）条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。
（4）课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
分布式人工智能(distributedai，dai)是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统(multiagentsystem，mas)两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动。
态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算。
计算智能(putingintelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算(evolutionaryputation)是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法(geneticalgorithms)、进化策略(evolutionarystrategies)和进化规划(evolutionaryprogramming)。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。
直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现。
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的。
coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命。
人工生命(artificiallife，alife)的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿(langton)于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
(1)了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。
(2)较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。
(3)掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
(4)掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
(6)基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
对现代社会的影响有多大?工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策;应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能?如何看待具有智能的机器?会不会有一天机器的智能将超过人的智能?问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
(1)能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成。
(2)多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》。
系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
(3)条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的。
作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。
(4)课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些。
新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落。
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。
1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮。
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想。
在当前社会中的呢？
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
人工智能是在经济发展迅速的时代大背景下产生的新技术。它研究了自然科学和社会科学，所涉及的知识面非常广。人工智能技术自然离不开计算机技术的大力支持，大部分的人工智能技术都是以计算机编程为基础实现的。人工智能其实也就是采取一定的计算机编程来做到模仿人的目的，其主要的模仿对象有信息的收集、人的判断能力、数字图像的识别和一些相对来说较为简单的反应等，以这种人工智能技术来代替人类的智慧，就目前来说，主要的人工智能领域包括图像语言识别、自然语言处理、机器人，以及一些较为简单的专家系统等。在这些众多的领域当中，我们可以用在电气自动化控制当中的主要就是专家系统，专家系统应用在电气自动化控制系统当中不仅仅进一步提高了其自动化水平还在其判断的准确性和及时性上有了一定的改善，总之，对于电气自动化控制系统的效率提升起到了至关重要的作用，这也在另一方面节约了人力资源，并且在一定程度上弥补了因为人员的失误造成的一些不良影响，值得我们在今后的工作中大力推广。
人工智能是一门新型的技术科学，缩写为ai，它是计算机科学的一个重要分支，它的研究领域十分广泛，包括机器人、语言识别、图像识别。它的任务主要是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和应用系统。它的一个重要目标就是能够胜任一些复杂的工作。如今，人工智能研究迅速发展，具有很强的实用性和广泛性，主要包括运动控制、工业过程控制、电力电子技术、检测与自动化仪表、电子与计算机技术、信息处理、管理与决策等领域，且更新速度快。人工智能属于自然科学和社会科学的交叉学科，涉及到哲学、数学、心理学、计算机科学等领域。它的研究范畴包括机器人学、智能搜索等，是对人的思维信息过程的模拟。
的问题。
人工智能在电气自动化控制中的应用主要体现在四个方面：电气设备设计、电气控制、电力系统、故障诊断和数据的控制与优化。
1、在电气设备设计中的应用。
电气设备的设计并不是一个简单随机的过程，它涉及到很多的学科知识，比如电机、电路、电力电子技术、变压器、电磁场等，并且随着社会的进步，人们对于电气设备设计的要求也正在提高，进行电气设备设计的优化势在必行。原有的电气设备设计主要依赖于经验丰富的设计师，但是就算是最出色的设计师在设计的过程中也会浪费掉大量的不必要的资源，而人工智能的介入就改变了这一现象，人工智能能够简单的计算人脑所不能够计算的一些复杂公式，并且能够进行自主演练，在准确性和及时性上也有了一定的保障，对于工作人员的工作经验也没有了很严格的要求，只要熟悉操作人工智能系统就可以了。
2、在电气控制中的应用。
电气控制的主要目的就在于要提高电气运行的效率，进而提高生产效率，而要想达到这一目的主要的做法还是要提高电气控制的自动化程度，人工智能应用在电气控制当中就很好的提高了电气控制的自动化，进而到达了提高效率的目的，并且节省了大量的人力物力。当前人工智能应用在电气控制中的主要有三种：专家系统控制、模糊控制和神经网络控制，当然，最为常用的还是模糊控制，其原因主要在于模糊控制的操作较为简单，并且和实际中的电气控制结合较深。
3、在电力系统中的应用。
补程序出现的不足。
4、在故障诊断中的应用。
简要的处理，三种诊断方法相互合作共同维护着电气自动化控制系统的安全运行。
5、在数据的控制与优化中的应用。
在进行电气自动化控制进程中，首先要做的就是数据的采集与处理，人工智能技术能够。
人工智能心得体会篇十
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落。
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本19xx年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。
19xx年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮。
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想。
在当前社会中的呢?
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能(或者说智力)，科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
人工智能研究的近期目标;是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：
1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。
2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。
3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。
4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。
5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。
6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。
7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用(比如禁止合成电视名人)，可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。
1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。
2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。
3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。
4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。
5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。
1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。
2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。
3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。
4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。
虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
1、分布式人工智能与艾真体。
分布式人工智能(distributedai，dai)是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统(multiagentsystem，mas)两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动。
态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算。
计算智能(putingintelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算(evolutionaryputation)是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法(geneticalgorithms)、进化策略(evolutionarystrategies)和进化规划(evolutionaryprogramming)。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。
直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现。
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的。
coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命。
人工生命(artificiallife，alife)的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿(langton)于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
(1)了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。
(2)较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。
(3)掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
(4)掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
(6)基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
对现代社会的影响有多大?工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策;应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能?如何看待具有智能的机器?会不会有一天机器的智能将超过人的智能?问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
(1)能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成。
果中人工智能那些知识被应用。
(2)多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》。
系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
(3)条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的。
作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。
(4)课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些。
新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。
2016年10月，全球最大代工厂富士康“机器换人”计划加速，每年有上万机器人投入使用，其江苏昆山市的工厂已裁减6万员工。正在举行的全国两会上，一些代表委员对有着近3亿人的农民工群体未来的走向，不无担忧。他们提醒说，“机器换人”，可能会导致农民工未来的就业压力不断加大。(2017/3/10《工人日报》)。
人类进入信息化时代，随之而来的将是智能化时代，或者称着机器人时代。目前“机器换人”计划加速，大量的机器人投入使用，让人们从脏、热、累、有毒有害、机械重复的工作中解放出来，将使生产效率和产品质量大大提高，同时能大幅降低生产成本，带来社会的进步。中国制造正在向中高端迈进，只有接纳机器人，才能提高企业和产品的国际竞争力。机器人时代不论你喜欢不喜欢都将如期而至。
“机器换人”来了，预示着一场工业革命已经来临，生产方式、企业管理和用工制度等都将发生一系列的变化，一些企业因为引入机器人而不得不大量裁员，一部分工人特别是农民工因此失去工作的机会，一些年龄大的农民工要想再就业就比较困难，一旦失去工作机会也将丢掉手中的饭碗。
“机器换人”来了，喜忧参半。要有忧患意识，要有危机感，紧迫感，早做安排，提前做好准备。在今年的两会上，全国人大财政经济委员会副主任委员辜胜阻给出细致的建议，要在普惠性前提下，为农民工提供一个有弹性、多层次、多选择、多模式的持续进修机制。即政府和企业要为农民工提供进修培训的机会，掌握一定的职业技能，以应对新的就业市场。
全国人大代表曹晶认为，应当从职业学校到企业打造出一条终身学习提升的通道，或出台技能津贴指导意见，督促人社部门和企业共同落实。同时，通过立法确定企业必须承担职业教育的义务。教育和培训不可能是一步到位，“授人以鱼不如授人以渔。”以终身学习适应万变的社会和就业市场。
机器人来了，政府和企业要加大职工培训的力度，职工自身也必须自我加压，积极参与学习和培训，学到一技之长，学到再就业的本领，不会因为企业裁员而失去工作的机会。机器人来了，用工总量或会减少，政府和企业还应拓宽就业渠道，增加就业岗位保就业，同时完善失业保险制度。个人也应积极主动创造劳动机会。就业是最大的民生，失去就业机会也将无法保证生活质量。机器人来了，不可以坐等，要积极应对。
人工智能心得体会篇十一
2016年10月，全球最大代工厂富士康“机器换人”计划加速，每年有上万机器人投入使用，其江苏昆山市的工厂已裁减6万员工。正在举行的全国两会上，一些代表委员对有着近3亿人的农民工群体未来的走向，不无担忧。他们提醒说，“机器换人”，可能会导致农民工未来的就业压力不断加大。(2017/3/10《工人日报》)。
人类进入信息化时代，随之而来的将是智能化时代，或者称着机器人时代。目前“机器换人”计划加速，大量的机器人投入使用，让人们从脏、热、累、有毒有害、机械重复的工作中解放出来，将使生产效率和产品质量大大提高，同时能大幅降低生产成本，带来社会的进步。中国制造正在向中高端迈进，只有接纳机器人，才能提高企业和产品的国际竞争力。机器人时代不论你喜欢不喜欢都将如期而至。
“机器换人”来了，预示着一场工业革命已经来临，生产方式、企业管理和用工制度等都将发生一系列的变化，一些企业因为引入机器人而不得不大量裁员，一部分工人特别是农民工因此失去工作的机会，一些年龄大的农民工要想再就业就比较困难，一旦失去工作机会也将丢掉手中的饭碗。
“机器换人”来了，喜忧参半。要有忧患意识，要有危机感，紧迫感，早做安排，提前做好准备。在今年的两会上，全国人大财政经济委员会副主任委员辜胜阻给出细致的建议，要在普惠性前提下，为农民工提供一个有弹性、多层次、多选择、多模式的持续进修机制。即政府和企业要为农民工提供进修培训的机会，掌握一定的职业技能，以应对新的就业市场。
全国人大代表曹晶认为，应当从职业学校到企业打造出一条终身学习提升的通道，或出台技能津贴指导意见，督促人社部门和企业共同落实。同时，通过立法确定企业必须承担职业教育的义务。教育和培训不可能是一步到位，“授人以鱼不如授人以渔。”以终身学习适应万变的社会和就业市场。
机器人来了，政府和企业要加大职工培训的力度，职工自身也必须自我加压，积极参与学习和培训，学到一技之长，学到再就业的本领，不会因为企业裁员而失去工作的机会。机器人来了，用工总量或会减少，政府和企业还应拓宽就业渠道，增加就业岗位保就业，同时完善失业保险制度。个人也应积极主动创造劳动机会。就业是最大的民生，失去就业机会也将无法保证生活质量。机器人来了，不可以坐等，要积极应对。
人工智能心得体会篇十二
人工智能大作业是我大二在计算机科学与技术专业学习中所遇到的一项重要挑战。在这次作业中，我通过学习深度学习的基本概念和算法，熟悉了Python和TensorFlow等工具，以及训练和评估各种神经网络模型。通过这次作业，我深刻认识到了人工智能对于未来社会的重要性，并进一步增强了我对计算机科学的热爱。
第二段：开始进入挑战。
在完成这次作业的过程中，我们首先需要在GitHub上下载教授所提供的代码，随后，需要阅读代码并对其进行修改，以便能够对所开发的人工智能模型进行训练和评估。通过这种方式，我逐步熟悉了深度学习算法，并对标准的神经网络模型进行修改和改动。在完成这些基础的工作后，我们开始正式编写自己的代码，以及设计自己的人工智能模型。这一阶段的工作可以说是非常耗时且具有挑战性的，在此过程中，我需要每天花费大量的时间进行学习和实践。
第三段：面对困难。
在这个过程中，我经常会遇到困难和难题。在卷积神经网络模型、循环神经网络模型和生成式神经网络模型等的研究与实践中，遇到的问题包括过拟合、欠拟合、梯度爆炸、梯度消失等等。对于这些问题，我们需要认真学习和思考，寻找有用的解决方法，并尝试将它们实现到我们的人工智能模型中。这些困难和难题并不是一蹴而就，我们需要通过数次测试和修改，不断改进模型，找到一个最终的解决方法。
第四段：收获与体会。
在完成这次大作业后，我对于人工智能有了一个更深刻的理解和认识。通过这次作业，我学习到了包括数据分析、神经网络架构和调参等知识，更重要的是，我学会了如何运用所学的知识来创造新的想法和解决实际问题。此外，这次作业锻炼了我的编程能力和调试能力，帮助我在未来的学习和研究中更好地应对各种挑战。
第五段：总结。
总的来说，人工智能大作业是对于我们专业的一次很好的实践体验。通过这次作业，我们学习到了大量的基础知识和实践技巧，并思考和研究了更优越的算法和算法组合。这次作业不仅让我加深了对人工智能的了解，也让我认识到了实现与发明的巨大不同，让我清楚地认识到为了做出有用的AI技术需要日以继夜地进行试验和实践。相信我在未来的学习研究中，所获得的经验和知识一定能够派上用场，助我迈向更高的层次。
人工智能心得体会篇十三
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是指使机器具备人类智能的技术与方法的总称。随着科技的飞速发展，AI已经成为支撑人类社会进步的重要力量。本文将分享我在初步了解人工智能后的一些心得体会。
人工智能在各个领域有着广泛的应用前景。无论是在医疗、金融、交通等行业，还是在人机交互、智能家居等方面，AI的应用都正在逐渐融入我们的日常生活中。同时，推动AI发展的技术如机器学习、深度学习等也在不断创新，使得AI的发展前景变得更加广泛而深远。
人工智能的应用给人们的生活带来了许多益处。首先，AI能够辅助医生进行疾病诊断和治疗方案设计，大大提高了医疗水平。其次，AI在金融领域的应用能够提高风控能力，帮助人们更好地管理个人财务。此外，对于智能交通系统来说，人工智能可以通过准确的数据分析和智能决策，提高交通效率，降低拥堵和事故发生率。总而言之，人工智能的应用不仅能提高效率，还能帮助人们更好地解决问题。
虽然人工智能有广泛的应用前景和益处，但也面临一些挑战。首先，人工智能技术的发展需要大量的数据支持，而数据的获取和处理往往面临隐私和安全问题。其次，AI系统的决策过程往往缺乏透明度，可能会引发一些伦理和法律的问题。此外，AI的智能可能会超过人类，引发对人类工作机会和社会结构的重新思考。因此，在推进人工智能发展的过程中，我们需要综合考虑技术进步和人类社会发展的平衡点，确保AI与人类的和谐共处。
第五段：对未来的展望。
人工智能是一项庞大而复杂的科技项目，其发展不能只依赖于科技本身，还需要涵盖伦理、法律、教育等多个领域的综合发展。未来，我希望能够看到更多的研究者、政策制定者和公众能够共同参与到人工智能的引导和探索中。通过合作与共识，我们可以继续深化对AI技术的理解，解决其面临的难题，并确保人工智能在发展过程中真正造福于人类，推动人类社会的持续进步。
总结。
人工智能作为一项前沿科技，已经在各个领域带来了广泛的应用。虽然面临着一些挑战和问题，但只要我们积极面对并加以解决，相信人工智能将为人类社会带来更多的机遇和发展。我们应该保持对人工智能的好奇心和热情，通过不断学习与探索，共同推动人工智能的发展，让AI成为实现人类愿景的有力工具。
人工智能心得体会篇十四
人工智能是近年来发展得非常迅速的一个领域，随着技术的不断进步，人工智能越来越广泛地应用到我们生活中的各个方面。近期，我在学校的人工智能课程中完成了一项大作业，通过这次作业的完成，我深深地体会到人工智能的强大和它对生活的改变。
第二段：挑战与困难。
在这个项目中，最大的挑战和难题在于对深度学习网络的搭建和调优。我对于Python和深度学习领域的认识较为简单，因此一开始我花了很长时间去学习基本的概念和工具，以及如何进行模型的搭建和调参。这个过程让我真正地了解到人工智能领域的复杂性和时不时需要的学习精神。
第三段：掌握技能。
通过这个作业，我学会了如何用Python来实现卷积神经网络和循环神经网络、如何使用和调参优化器、如何评估模型的性能和常见的评估指标等等。在这个过程中，我也学会了如何搜索和使用一些常用的数据集，如MNIST、CIFAR、IMDB等等。这些技能的掌握在未来的研究与工作中都会极大地帮助我。
第四段：体验到成就感。
这个人工智能大作业花费了我不少心血和时间，但是当最终的结果显示出模型是有效的时候，我感到非常的兴奋和满足。这种成就感与普通编程不同，是一种深层次的、在思想上的里程碑式的成就感。通过这个作业，我也深切地体会到了科学研究的快乐，每一个小提高，每一个迭代都让我能够继续前进。
第五段：结论。
这次人工智能大作业给予了我良好的锻炼机会，让我深切地了解到了人工智能技术的强大与在我们生活中的现实应用。此外，这次作业也让我更加明确了自己以后的学习方向与规划，我会继续努力学习更多的技能，在人工智能领域创造出更大更有价值的成果。
人工智能心得体会篇十五
随着工业4・0的逐步推进、深入，人工智能的概念一再被提及乃至应用到生活实际。从阿尔法狗大败人类棋手到各类手机内置的语音助手，人类在不断设法同化计算机――即用“ai”让计算机像人类一样思考。这仿佛够令人们紧张了，“‘ai’革命”、人工智能控制人类。然而，恰如库克所言，我们应当警惕的是另一种同化。人工智能时代下，计算机对人的同化才是人类如临的大敌。
生活中，我们时常会遇到这样的人：凡事精打细算、讲究最佳策略却遇事冷漠、自我中心。他们甚至为了自身利益而罔顾因此对他人所造成的'后果，循环往复地机械操作着每一件其主观肯定的流程。这类计算机同化下的精致利己主义者无疑是遭人厌恶的，是社会的害群之马。归根结底，乃是计算机对人类的同化才导致了今人与前人的异化。
同化之本，当是价值观的同化。人有三观，三观正则人不歪。计算机的一大重要组成部分即算法――运算某个程序的逻辑顺序。计算机本是人类制造以供使用的工具，算法也是人类依据自然科学的规律编码而成，是以最优解为根本目的的。而现如今，人们推崇的是算法而非价值观。从修改同学志愿，到寝室内下毒，这一件件悲剧不正是因为当事人摒弃了其价值观的判断、取舍，选取了某个他所认为的“最优解”吗？没有了价值观的约束，算法得出的“解”会是答案吗？失去了价值观，人变得如同一台台直立行走的计算机。
与此同时，同化也在同情心、同理心上进行着。计算机是冰冷、生硬的工业造物，而人类是热血流淌的血肉之躯。而现在，越来越多的人将自己的心脏换成了“机械芯”，从此不问人情冷暖。鲁迅笔下的看客在新时代以新的面貌、新的形式呈现在世人面前――受机械同化的、无同情心的人。他们机械地接收信息、机械地进行运算、机械地进行输出。何其可怖！
当一个人失去了价值观和同情心后，他还剩下什么？我不禁想起千年前那个经典的悖论――当一艘船上所有的木板都被更换以后，这艘船还是原来的那艘船吗？我想，当一个人全身上下都被计算机同化过后，他已经就是一台计算机了，他已彻底与人类异化而绝缘了。那么，让我们设想一下：当人类完完全全像计算机一样思考呢？嗬！还担心什么人工智能威胁人类？人类就是人工智能啊。
请重视起人工智能这个同化与被同化的话题吧，莫让“救救人类”的呼声最终回响在计算机房。
人工智能心得体会篇十六
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的领域开始使用这一技术来进行智能化处理和应用。而在学习人工智能课程时，我们需要通过大作业来深入掌握人工智能的相关知识和技能。下面我将分享我在人工智能大作业中的心得体会。
第一段：选择题目。
选择适合自己的题目是开始做好一份大作业的基础。在选择题目时，要根据自己的能力和兴趣进行综合考虑。首先，要确保自己掌握了该题目需要用到的技能和相关知识点。其次，要对该题目的应用背景进行深入了解，了解该应用场景的优点和局限性，考虑如何针对其问题进行优化和改进。最后，要考虑该题目的研究难度和研究价值，避免选择过于简单或无价值的题目。
第二段：资料搜集和分析。
在进行人工智能大作业之前，我们需要进行相关资料的搜集和分析。这一过程非常重要，因为只有基于充分的资料和分析，才能够对论文的问题进行深入的思考和进一步的研究。在搜集资料时，可以运用搜索引擎、科学文献库、学者社交网络等渠道，获取相关研究成果和应用案例。在分析资料时，需要对各种相关因素进行归纳整理，形成思路和框架，从而能够对实际问题进行分析和研究。
第三段：设计算法和模型。
在进行人工智能大作业时，算法和模型的设计是至关重要的一步。在设计算法和模型时，需要深入思考应用场景和实际问题本身，根据实际需求确定目标函数和优化思路，选择合适的算法和模型进行实现。同时，需要对算法和模型进行深入的调试和优化，从而实现最优化结果。
第四段：实验过程和结果分析。
在进行人工智能大作业时，需要完成相应的实验过程和结果分析。实验过程是对算法和模型实现的检验，需要留出足够的时间和资源进行实验的设计和实施。在实验结果分析过程中，需要对实验结果进行细致的数据分析，发现问题和优势，进一步思考如何完善和改进算法和模型。
第五段：总结和反思。
做完人工智能大作业后，一定要进行总结和反思，从而更好地掌握人工智能技术和方法。在总结和反思的过程中，需要对自己在整个研究过程中遇到的问题和解决方法进行梳理和总结，为今后的研究过程积累经验和思路。同时，也需要对研究成果进行评估和反思，从而更好地了解人工智能技术的局限性和进一步发展方向。
综上所述，人工智能大作业不仅是对相关知识和技能的深入学习，也是一个在实际应用场景中应用和发现人工智能技术优劣的实践。通过选择合适的题目，进行充分的资料搜集和分析，设计合理的算法和模型，完成相应的实验和结果分析，并进行总结和反思，我们可以更好地掌握人工智能技术的应用和进一步发展。
人工智能心得体会篇十七
人工智能作为当下科技领域的热点话题，一直备受关注。为了更好地学习和了解人工智能的发展和应用，我参加了一次人工智能大讲堂。在大讲堂中，我深入了解了人工智能的基础知识、最新技术和前沿应用，并对人工智能的未来发展和可能带来的影响有了更清晰的认识。
第一段：基础知识梳理。
大讲堂的第一部分是对人工智能基础知识的梳理。讲师详细介绍了人工智能的定义、起源、发展历程和主要分支领域。通过对基本概念和主要算法的讲解，我对人工智能的含义和实现方式有了更深入的认识。在此过程中，我了解到人工智能是通过模仿人类智能的一系列技术和方法来实现的，并深感人工智能在计算机科学、机器学习和数据挖掘等领域中的广泛应用。
第二段：最新技术介绍。
在人工智能大讲堂的第二部分，讲师重点介绍了当前最新的人工智能技术。例如，深度学习、强化学习和自然语言处理等技术，通过大量的数据和计算能力，使得计算机能够模拟和学习人类的智能行为。通过对这些技术的学习，我深刻体会到人工智能技术正不断突破自身的瓶颈，并在图像识别、语音识别和自动驾驶等领域取得了巨大的进展。
第三段：前沿应用展示。
在大讲堂的第三部分，讲师给我们展示了一些人工智能的前沿应用。比如，他展示了一款人工智能医疗助理软件，可以根据病人的症状和病历提供精确的诊断和治疗建议。还有一款人工智能翻译软件，可以实时将外语音频转化为文字并翻译成本地语言。这些应用的出现，使我深入感受到人工智能技术正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。
第四段：未来发展展望。
在大讲堂的最后，讲师和参会者们一同展望了人工智能的未来发展。他们普遍认为，人工智能将在各个领域和行业中发挥越来越重要的作用。例如，在医疗健康领域，人工智能可以辅助医生进行精确的诊断和手术操作；在交通运输领域，人工智能可以实现智能驾驶和交通控制等功能。虽然人工智能可能会对一些传统岗位产生影响，但同时也会创造出更多的机会和价值。
第五段：总结体会。
通过参加人工智能大讲堂，我对人工智能有了更全面的认识。我认识到人工智能不仅仅是一种技术或工具，更是一种思维方式和智慧的延伸。未来的世界将是一个人工智能与人类智能共存的世界，而我们应该充分利用人工智能的优势，与之共同进步。只有不断学习和研究，我们才能更好地把握住人工智能带来的机遇，迎接人工智能时代的挑战。
