在平日里，心中难免会有一些新的想法，往往会写一篇心得体会，从而不断地丰富我们的思想。我们想要好好写一篇心得体会，可是却无从下手吗？下面小编给大家带来关于学习心得体会范文，希望会对大家的工作与学习有所帮助。
体智能心得体会篇一
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。
体智能心得体会篇二
体智能是一种将身体和智力结合起来的理论，它可以帮助我们更好地理解人类的行为模式和社会关系。在我的学习和实践中，我深深感受到了体智能的力量，从而获得了一些宝贵的心得体会。
一、体智能的本质是融合。体智能并不只是尽可能地利用身体智力或智力的力量，而是将两者有机地融合在一起。谁也不可能只有身体或思维而没有另一个，因此，将它们结合在一起可以创造出一种强大而独特的力量。在我实践体智能时，我意识到通过这种融合可以让我的思维不断清醒，身体更加健康，同时也有助于我和身边的人建立更加紧密的联系。
二、体智能的成功需要不断的练习。与大多数技能一样，体智能也需要我们不断地练习和巩固。通过我的实践，我发现只有在不断练习的基础上，我的身体和思维才能实现真正的融合，从而产生更高效的力量。我发现从零开始练习虽然有点困难，但只要执着坚持，定期进行训练和练习，我的技能可以持续提高，并在日常生活中发挥更大的作用。
三、体智能的成功需要理解身体的功能。在练习体智能技能的过程中，了解自己身体的机能也是非常重要的。这不仅使我们能够更好地利用身体的力量，而且可以使我们更清楚地认识到自己的身体特点，提高对自己的掌控水平。我发现只有在掌握身体机能的前提下，才能真正意识到体智能的力量，并让它在我身上充分发挥出来。
四、身体和思维的联系是相互依存的。在体智能的理论中，身体和思维的联系是紧密相连的。我们需要了解它们之间的相互关系，才能有效使用体智能。组合使用思维和身体机能可以创造出更多更强大的力量，并更好地解决现实生活中的问题。我发现只有在意识到它们之间的紧密联系时，我才能真正了解体智能的本质，才能使我更加出色地运用体智能。
五、体智能能够帮助我们更好地适应现实生活中的挑战。无论我们在生活中面临什么样的挑战，都可以通过体智能来改善我们的生活质量。通过实践和训练，我们可以全面使用身体和思维力量来缓解压力，增强自信心，并在工作和日常生活中更好地表现我们的能力。我相信，通过体智能的实践，我们可以提高适应现实生活方面的能力，并面对未来生活中的挑战。
综上所述，体智能是一种非常有用的理论，通过它我们可以全面利用身体和思维两者之间的联系，实现更高效的行为模式和社会关系。体智能的实践对于我们在适应现实生活方面具有很大作用，我们应该坚持练习和深入研究，让它成为我们生活中不可或缺的一部分。
体智能心得体会篇三
智能床是一种结合了现代科技和人体工程学的创新产品，它通过内置的传感器和智能调控系统，能够对睡眠状态进行实时监测和调节，为用户提供更加舒适和高质量的睡眠体验。在拥有一款智能床的近一年时间里，我亲身体验到了智能床的多种功能和优势，深刻感受到它对我的睡眠质量和健康状况的积极影响。以下是我对智能床的几点心得体会。
首先，智能床的智能调控系统能够根据我的睡眠状态进行智能调节。在入睡前，我只需通过手机连接智能床的控制系统，设置我想要的睡眠模式和睡眠时间，床就会自动根据我的要求进行调控。比如，我希望床在我入睡后将躺臂调整到一个较为舒适的角度，床就会根据我的需求自动调整角度，并持续调整，确保我在整个睡眠过程中都保持一个舒适的姿态。这种智能调节的设计可以有效减轻我在睡眠中的不适感，提高睡眠质量。
其次，智能床内置的传感器能够全面监测我的睡眠状态。智能床可以通过超声波或压力传感器实时监测我入睡后的呼吸、心率、体动等关键指标，并将监测结果传送至手机应用程序。通过分析这些数据，我可以了解自己的睡眠情况，比如是否有较长时间的深度睡眠、是否有呼吸不畅等异常情况。这些数据的监测和分析帮助我更好地了解自己的睡眠习惯和健康状况，及时采取相应的应对措施，保障我的身体健康。
第三，智能床的温度调控功能能够提供最适宜的睡眠环境。智能床可以根据我的体温和室内环境自动调节床面的温度，使其始终保持在最适宜的范围内。对于我这种易于感到寒冷的人来说，这个功能非常有用。我可以在手机上设置温度调节的范围，床就会根据我的要求调整温度。不仅如此，智能床还可以通过调整床体上的微气泡，提供适宜的气温和湿度，进一步提升睡眠的舒适度。
第四，智能床还具有智能闹钟和按摩功能。智能闹钟是根据我睡眠状态的监测结果，在我处于浅睡眠时轻轻震动床面，起到渐渐唤醒的作用，使我在轻松的状态下起床。而按摩功能则可以帮助我在睡前放松身体，促进入睡。我可以通过手机上的应用程序调整按摩强度和模式，让床提供最适合我个人需求的按摩效果。这些功能的结合使得智能床成为我睡眠的理想伴侣，从而提供更好的睡眠质量和舒适度。
最后，智能床的使用还帮助我养成了良好的睡眠习惯和作息规律。在拥有智能床之前，我经常熬夜工作或熬夜看电影，导致作息不规律。但自从有了智能床，我开始对自己的睡眠情况进行关注和调整。通过监测数据和智能调控系统的提醒，我逐渐学会了合理分配工作和休息时间，优化睡眠环境和仪器仪表，形成了良好的睡眠习惯，提高了生活质量和工作效率。
总之，智能床作为一种创新性产品，给我带来了许多惊喜和便利。它不仅提供了全方位的睡眠监测和调节功能，还可以根据个人需求提供温度调节、按摩和智能闹钟等多种功能。在与智能床的长期相处中，我体验到了它对我睡眠质量和健康的积极影响。通过智能床的使用，我养成了良好的睡眠习惯和作息规律，提高了生活质量和工作效率。我相信，随着科技的不断发展和智能床技术的不断改进，智能床将会在未来为更多人的健康和睡眠带来益处。
体智能心得体会篇四
今天是我研究人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的'日常生活和研究中发挥了重要的作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。
通过这堂课，我明白了野生智能开展的汗青和所处的位置，它始终处于计算机开展的最前沿。我相信野生智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的野生智能世界。
体智能心得体会篇五
智能床是近年来兴起的一种床具，它融合了最新的科技和智能化设计，旨在提供更加舒适和健康的睡眠体验。作为一个初次接触智能床的消费者，我在过去几个月里拥有了一张智能床，并且亲身体验了这一产品。在这篇文章中，我将分享我对智能床的心得体会，包括它的功能、舒适程度、使用感受以及对我的健康的影响。
首先，智能床的功能十分丰富，远远超过了传统床具的功能。它配备了远红外线按摩器，可以定时按摩身体的各个部位，从而缓解肌肉疲劳和促进血液循环。此外，智能床还配备了体位调节功能，可以根据用户的身体状况和需求，灵活调整头部和腿部的高度和倾斜角度，从而实现个性化的睡眠姿势。在晚上上床前，我可以通过智能床的遥控器选择不同的按摩模式和体位调节模式，以获得最舒适和放松的睡眠状态。总的来说，智能床的功能让我感到非常满意，它为我的睡眠体验提供了更多的选择和便利。
其次，智能床在舒适程度方面也有很大的突破。智能床采用了椰棕床垫和记忆棉枕等高级材料，提供了更好的支撑和适应性，从而能够为用户提供更好的睡眠体验。我发现，智能床的床垫能够根据我的体型和睡姿进行适应性的支撑，使得我能够更好地保持脊柱的自然曲线，减轻背部和腰部的压力。同时，智能床配备的冷暖调节功能，可以根据季节和个人喜好，调节床垫的温度，从而帮助我获得更舒适和放松的睡眠环境。总的来说，智能床在舒适性方面表现出众，让我享受到了更高品质的睡眠。
第三，智能床的使用感受非常良好。床垫的材质和设计使得它的通风性能非常好，避免了因为长时间睡眠而导致的汗水和湿气积聚。此外，智能床还配备了声音监测器和温湿度传感器等功能，可以实时监测我的睡眠质量，并提供相应的建议和调节。在每天早晨，智能床还会自动调整高度，使得起床更加轻松和舒适。总的来说，智能床的使用感受令我非常满意，并且它的智能化设计为我的睡眠提供了更多的关怀和贴心。
最后，智能床对我的健康带来了积极的影响。智能床的按摩功能和体位调节功能可以有效缓解身体疲劳和压力，促进血液循环和肌肉放松。而且，智能床配备的睡眠监测器和调节功能，可以帮助我更好地管理我的睡眠，确保我每天都能享受足够的高质量睡眠。在使用智能床的几个月里，我发现自己更加精力充沛，情绪更加稳定，这些都与我的睡眠质量有关。总的来说，智能床对我的健康有着积极的影响，它是我改善睡眠质量和促进健康的良好选择。
总结起来，智能床是一种非常令人满意的床具，它的功能丰富，舒适程度高，使用感受良好，并且对健康有积极的影响。作为一名智能床的用户，我对它的心得体会非常正面，并且愿意推荐给其他人。无论是追求高品质睡眠还是改善健康状况，智能床都是一个不错的选择。希望随着科技的不断发展和智能床的进一步改进，越来越多的人能够享受到智能床带来的好处。
体智能心得体会篇六
智能仓库作为现代物流仓储系统的重要组成部分，已经逐渐走入人们的视野。在我个人的参观与体验中，我深切感受到了智能仓库的高效、智能和安全的特点，也对其未来的发展提出了一些个人看法。以下是我对智能仓库的心得体会。
首先，在参观智能仓库时，我对其高效的工作模式感到十分震撼。智能仓库整合了先进的信息技术和智能化设备，能够实现全自动化的仓储管理。在智能仓库中，机器人可以完成货物的搬运、分拣和码放等工作，省去了人工作业的繁琐和费时。而且，在智能仓库中，物流系统和仓储系统进行了高度的整合和优化，可以实现实时的货物跟踪和仓储管理，大大提高了物流的效率和准确性。这种高效的工作模式让我深切地感受到了智能仓库的巨大优势。
其次，智能仓库的智能化程度也给我留下了深刻印象。智能仓库结合了物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现了智能化的运作。在智能仓库中，各种设备和系统可以实现网络化和智能化的连接与交互，形成一个高效协同工作的整体。例如，机器人可以通过传感器和控制系统实时地感知周围环境，并根据需要进行智能化的搬运和分拣操作。而且，智能仓库的管理系统还可以通过大数据分析，提供关于货物存储、货架位置安排等信息，帮助仓库管理员进行决策和管理。这种智能化的运作模式让仓库的管理更加高效和智能。
此外，智能仓库在保障货物安全方面也表现出了良好的性能。智能仓库通过运用高科技的安全设备和系统来确保货物的安全性。例如，智能仓库可以通过视频监控、温湿度传感器等设备实时监控货物的状态，防止货物被盗或遭受损坏。同时，智能仓库的安全系统还可以对入库和出库的货物进行严格的身份识别和安全管控，防止盗窃等安全事件的发生。这种对货物安全的全面把控，使得智能仓库成为了仓储行业的一种可靠选择。
最后，关于智能仓库的未来发展，我认为智能仓库将会继续发展壮大，并在物流仓储行业中发挥更加重要的作用。首先，随着物流市场的不断扩大，仓储需求也将逐渐增加。而智能仓库凭借其高效、智能和安全的特点，能够满足不断增长的仓储需求。其次，随着科技的不断进步，智能仓库的技术和设备将会不断更新和升级。例如，无人驾驶车辆、无人机等技术的应用将为智能仓库带来更多的机遇和发展空间。综上所述，我对智能仓库的未来发展持乐观态度。
总之，智能仓库以其高效、智能和安全的特点，成为了现代物流仓储系统中不可或缺的一部分。在我参观与体验的过程中，我切身感受到了智能仓库的高效运作、智能化程度和货物安全保障的潜力。同时，我也对智能仓库的未来发展充满了期待。希望随着技术的不断推动，智能仓库能够在物流仓储行业中发挥更大的作用，为人们的生活带来更多便利和效益。
体智能心得体会篇七
随着科技的发展与进步，越来越多的新名词涌入了我们的生活。人工智能就是其中一个，它不仅代表着智能化的方向越来越突出，而且在科技研发以及工程领域都有着很多的价值。
未来的建筑行业可能就会用到人工智能。相比于早期工人的日复一日的劳动，人工智能显得尤为轻松，它可以通过一系列复杂的程序来编制出一些操作流程，使得减轻人们的劳动力，还能更好地完成所要规定的任务。我觉得以后在工地上不会看见辛劳的工人，只会看见一排又一排的机械手臂，他们挥舞着，完成着几年前人们想都不敢想象的画面。
以后的高科技领域也会用到人工智能，他们可以更好地完成精密仪器的测算，以及更快地完成一些高难度的动作，解放双手从而获得更大程度地工作效率。
其实，人工智能的'发展并不仅仅会局限在某个方，在以后或者未来都会有更大的进步以及提升。我们相信我们伟大的祖国一定会在智能化以及自动化这些方面获得更大的研究与发展，更好地展现出一个大国的实力。
我认为在不久的将来，人工智能会越来越涌入我们的生活之中，在我们生活的每个角落都散发着科技之光！
体智能心得体会篇八
近年来，随着科技的迅猛发展，智能估值技术的应用也日益广泛。智能估值是指利用人工智能算法和大数据分析，通过对各种数据的收集和挖掘，以辅助决策者对企业、项目或资产进行估值的一种方法。我在此次研究中深入学习了智能估值的原理和应用，以下是我对此技术的一些心得体会。
首先，智能估值的准确性令人印象深刻。智能估值技术融合了大数据分析和人工智能算法，能够从海量的数据中找出有效的信息，为估值提供了更可靠的依据。传统估值模型的制定往往依赖于决策者的主观判断和经验，容易受到个人意识和情感的影响，从而导致结果不准确。而智能估值技术通过对数据的系统分析和建模，能够准确且客观地评估企业、项目或资产的估值，提高了决策的可靠性。
其次，智能估值的效率优势不容忽视。在传统的估值过程中，决策者需要耗费大量的时间和精力进行调研和数据分析。而智能估值技术能够自动从海量数据中提取信息，并通过算法模型进行分析，大大减轻了决策者的工作负担。决策者只需提供必要的数据，并参与模型的修正和判断，就能够高效地完成估值工作。这不仅能够节约时间和成本，还能够为决策者提供更多的思考和判断空间，提高了决策效率。
再次，智能估值的应用领域广泛。智能估值技术可以应用在不同领域，包括金融、房地产、科技等行业。在金融领域，智能估值技术可以用于股票、债券、衍生工具等金融产品的估值，帮助投资者做出明智的投资决策。在房地产领域，智能估值技术可以用于对不动产的估值，帮助房地产开发商和投资者评估项目的潜在价值。在科技领域，智能估值技术可以用于评估创新项目的商业化潜力，为投资者提供科技投资的参考。智能估值技术的广泛应用，使得它成为了当今企业、投资机构和决策者必备的工具之一。
最后，智能估值的局限性也需引起重视。智能估值技术虽然在准确性和效率上具有优势，但仍然存在一些局限性。首先，智能估值技术的准确性依赖于数据的质量和模型的设计。如果数据存在误差或缺失，或者模型设计不合理，智能估值的结果可能是不准确的。其次，智能估值技术不能完全替代人工判断。尽管智能估值技术可以提供客观的估值依据，但决策者仍然需要根据自身的判断和经验做出决策，以充分考虑到市场的复杂性和动态性。
综上所述，智能估值技术的应用对于提高决策的准确性和效率具有重要意义。然而，我们仍然需要充分认识智能估值技术的局限性，并结合人工判断，以便更好地应用这一技术。在未来的发展中，随着大数据和人工智能技术的不断进步，智能估值技术有望在更多的领域发挥作用，为决策者提供更全面、准确的信息，推动企业和经济的发展。
体智能心得体会篇九
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。
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。
体智能心得体会篇十
首先，自由意识是受者的感受，如果你于一台放在黑屋子里的机器一直对话，并一直以为对方是人，那么，便可以说它或具有自由意识，这也就是所谓的人工智能初期想要达到的效果。
辐射的世界不缺机器人，他们能胜任不同的工作，有的单一，有的复杂，甚至有的还貌似发展出了自己的个性，那么他们是不是具有自我意识的人工智能呢？在辐射宇宙中，这些机器都是编程的产物，程序模拟的思维，和学习方式，并不能和ai(人工智能)比，这就好像要拿把小黄鸡说成是人工智能一样。
个性化最明显的是巧手管家，因为要服务的是人而不是机器，所以良好的用户交互是必要的，这也就是为什么，3代的巧手管家会讲笑话，但却有些生冷。四代中的机器人管家会搞不清真实状况，但却一直能记得猪脚一家，船长是宪兵机器人，但却有一套语言系统，这些机器人会很有个性，然而归根结底，都是程序员的功劳，仔细看，他们都有一个特点，就是对周遭的大变迁不以为然，那是因为它们多是战前的产物，所谓的程序模拟学习，逻辑是固定的，并不能和自由意识挂钩。
2.合成人与机器人的区别。
很多人都知道合成人出自学院，但其实机器是大多也是，机器人在战前便已经开始批量生产，而合成人的诞生，或多或少是学院对人类失望的结果，他们分为3代，最原始的和机器无差别，之后，有了合成皮肤，甚至是血肉，这都是因为我开始提到的那个自由意识的定义，也就是所谓的图灵测试，如果受者认为他是个人，那么它就具备了所谓的自由意识，可见，它与编程了服务于人类的机器人的设计创造理念本身就是不同的，在辐射的宇宙中，真正具有自由意识的机器是解开代码枷锁后的合成人，而机器人只是人类的工具而已，这也就是为什么废土客一般都会信任机器人，或者开枪就好，不会咒骂他们，因为没有人会对手中的工具有过多的感情纠葛，而从人类的进化史上看来，每一次更强的自由意识的诞生，都伴随着一个相近但较低智慧的群体的灭绝，智慧性自由意识，意味着威胁。
之后再看看，为什么说机器人的希望只是场梦？
老宪法号是美国服役过的，依旧能够航行的，最受人尊敬的`海军战舰，可以说是美国的爱国标志之一。
并存在于自由之经的“绿色"旅游线路之上，是波士顿的骄傲，之所以机器人背后的程序员会基于某种方式，保护宪法号，并让她升天，更多的是希望能再一次的点燃人们的爱国情绪，然而今日的废土，势力割据，每个都有自己得信仰，能记得宪法号所象征的自由与自豪的，除了几只尸鬼外，还会又有几个人。
执着的是程序，但选择关机否的，确实只能是人类自己，梦很美，但已经时过境迁了。
b社对《辐射4》充满信心销量将超《上古卷轴5》。
对于即将在2015年11月10日发售的《辐射4》，bethesda是绝对的信心十足，其营销副总裁在接受外媒采访时甚至表示游戏的销量会超越《上古卷轴5：天际》。
petehines表示：“我认为《辐射4》的销量将会突破《上古卷轴5：天际》，这是一款更加壮观的rpg游戏，出色到无法形容，我的工作是负责推广这款游戏，而游戏自身将决定它能够走多远，能造成多大影响力，这些目前都是不确定的，因为《上古卷轴5：天际》的影响力的确很大，但我们对《辐射4》有信心。”
《上古卷轴5：天际》的全球销量超过2000万份，是rpg界的一个奇迹，首先让我们看看《辐射》系列近期作品的销量，《辐射3》销量为920万套，《辐射：新维加斯》为750万套，前两作的销量已经不错，相信凭借玩家多年对于游戏的期待，游戏大卖是毫无疑问的，但是否能够达到2000万还有待时间为我们公布答案。
《辐射4》是否能击败《老滚5》？
bethesda称《辐射4》好到无法形容销量要创新高。
对于即将在2015年11月10日发售的《辐射4》，bethesda是绝对的信心十足，其营销副总裁在接受外媒采访时甚至表示游戏的销量会超越《上古卷轴5：天际》。
petehines表示：“我认为《辐射4》的销量将会突破《上古卷轴5：天际》，这是一款更加壮观的rpg游戏，出色到无法形容，我的工作是负责推广这款游戏，而游戏自身将决定它能够走多远，能造成多大影响力，这些目前都是不确定的，因为老滚5的影响力的确很大，但我们对《辐射4》有信心。”
《上古卷轴5：天际》的全球销量超过2000万份，是rpg界的一个奇迹，首先让我们看看《辐射》系列近期作品的销量，《辐射3》销量为920万套，《辐射：新维加斯》为750万套，前两作的销量已经不错，相信凭借玩家多年对于游戏的期待，游戏大卖是毫无疑问的，但是否能够达到2000万还有待时间为我们公布答案。
体智能心得体会篇十一
随着人工智能技术的飞速发展，人们的生活也变得越来越便利。诸如自动驾驶、智能家居、语音识别等智能设备已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。人工智能早已越过科幻小说的桎梏，成为现实生活中的一部分，它可以帮助人类更好地处理信息，提高生产力和效率。近年来，我也开始关注人工智能相关的技术和应用，并深深感受到了AI智能的体验和心得。
一、机器学习的突破。
人工智能领域最为重要的一环便是机器学习，这是一种科技算法和模型在经过多次训练之后，逐渐掌握读取数据、进行分类、预测判断的方法。机器学习从簇状数据分析、支持向量机到深度学习和神经网络，是有史以来最具潜力和广泛应用的人工智能技术之一。
在不断的突破和创新中，机器学习已经被广泛应用在医学、金融、物流等领域，具有很好的优化和应用价值。我个人认为，机器学习的突破是AI智能的重要里程碑，它为我们的生活注入了新的生命力和活力。
二、人机交互方式的改善。
人机交互，是人类与机器交流的过程，因此良好的人机交互方式对AI的智能应用至关重要。传统的人机交互主要是通过鼠标、键盘和显示屏等硬件设备，但这些操作方式对于普通用户来说有时显得繁琐和困难。
现在，一些智能设备已经走在了人机交互的前沿，例如语音识别、手势控制、虚拟现实等技术，让人们能够更加自如地操作机器，更好地完成任务。这样的交互方式让人们享受到了普通设备无法带来的自由和方便。
三、智能家居的应用。
智能家居早已不仅仅是简单的“智能”，更可以让人们实现更好的生活方式和品质。例如，人们可以通过智能家居设备和智能手机，随时随地控制家里的灯光、电器、音乐播放等。
这种便利不仅体现在操作方式上，更包括生活习惯的变革和方便程度的提升。未来，智能家居和更多智能软件的整合将会让我们的生活更加智能、更加美好。
四、自动驾驶技术的落地。
自动驾驶技术是目前人工智能技术应用最为广泛和实用的一种。这一技术的出现，使得驾驶变得更加简单、更加安全和更加人性化。它可以让我们摆脱驾驶中的种种繁琐和危险，顶替掉弱视、心脏病等不能开车的种种障碍，并极大地减少了交通事故的发生率。
作为自动驾驶技术的消费者，我感受到了它所带来的便利，也同时看到了其存在的问题。人工智能技术的更新换代速度惊人，尚未完全成熟的自动驾驶技术所遇到的挑战和问题仍然有待解决。
五、个人数据和隐私的保护。
人工智能技术的发展，让数据和隐私的安全问题引起了人们的关注。随着智能手机、模拟器、智能家居等技术的快速普及，人们甚至不知道自己的私人信息是否被泄露。
个人数据的保护是AI智能的重难点之一，保护数据安全不仅需要政府和企业的合力，也需要人们自己的保护。合理使用智能设备和服务，谨慎地分享个人数据信息，是保护数据隐私的基本理念。
总的来说，人工智能技术的普及对我们生活带来了诸多便利，同时也需要我们更加关注它的安全和隐私。未来，人工智能技术的创新和应用还将带来更多的惊喜和发展。
体智能心得体会篇十二
财会智能，在近年来成为了社会发展的热门话题。我们不难发现，越来越多的企业开始意识到财会智能化的重要性，大量的数字技术在财会行业中得到普及。作为有志于应用财会智能的职场人士，我们需要了解这一趋势发展的背景、意义以及未来发展方向。
第二段：背景。
在数字技术的推动下，财会行业的发展出现了一系列创新性变化：身份识别系统的推广、基于云计算的财务管理平台、自动化财务流程以及数据分析等，这些变化都将财会行业变得更加高效、精确和智能。同时，全球经济运行的不确定性和风险增加了企业进行商业决策的难度，这时候，利用财会智能化的方案即可有效优化财务管理流程，降低公司经营成本，提高企业的竞争力。因此，财会智能化已经成为公司快速成长和商业成功的关键。
第三段：意义。
财务管理是企业经营、营销和决策的基础和支撑。财务管理部门不仅要完成日常的财务核算工作，还需具备不断应对资产经营和投融资方面的挑战的能力。尽管现代金融技术中出现了多种智能化财务管理软件工具，但若要真正适应从传统财务管理的转变到现代财务管理的转型，需要更进一步深入的了解并进一步掌握财会智能的理念和方法。借助财会智能化的技术，诸如会计核算、财务管理、财务分析、预测和决策等职业技能将得到大幅提高。
第四段：体会。
最近，在我的财务工作中，我意识到财会智能化对我个人职业进阶的潜力。虽然，在职业生涯上，存在着更多因素需要各位财务工作者去面对，但我相信财会智能对我发展具有基础性和战略性的影响力。例如，将基本的会计学知识和新兴的高科技技巧起来，可通过数据分析，从而准确预测市场走向。用自动化财务流程优化业务操作流程和减少人工错误的发生，让我节省时间，适应市场节奏。
第五段：未来方向。
随着财会智能化的不断推进，财务人员不再仅仅承担着数据处理和报表编制的工作，也需要担负更加战略性的职能。我们应该通过数字经济的发展，更好地发挥财长的角色，实现跨部门的合作，推广财会智能化，让他们更好地配合管理层的合理经营，为公司发展贡献更大的价值。
结尾。
通过对财会智能的理解与思考，我们更加明确了财会智能化的现状及未来发展的前景。财务管理行业的未来，需要更深层次地整合人工智能技术，通过数据分析、自然语言处理及机器视觉识别、人脸识别等技术的创新，实现更加高效智能的数据采集、处理和管理，为企业的决策提供全面、科学的参考，发挥更大的管理价值。
体智能心得体会篇十三
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。
体智能心得体会篇十四
通过学习李开复老师的《人工智能》，我获益良多，很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物，介绍了人工智能的基本理念，发展历程和对未来的展望。
下面以问答的形式，记录学习心得。
其实，人工智能已经到处都是，什么都做：可以陪人聊天，可以写标准新闻，能画画，能翻译，能开车，能认出人的样子，能在互联网上搜答案，能在仓库搬货，能送快递到家。
人工智能是什么，众说纷纭，一般有以下五种定义（可能有交叉）：1)在某方面特别聪明的计算机程序，比如alphago，下围棋下得特别好，世界冠军也下不过它。
2)试图像人一样思考的计算机程序。但这事儿太难，人的意识，连人自己都搞不清楚，更别说教给自己编出来的程序了。
3)怎么想的不知道，行为方式倒是很像人，比如可以和人聊天的eliza。
4)会自己学习的，刚开始笨笨的，慢慢地就越来越聪明。alphago也是因为头悬梁锥刺股，苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。
5)根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。
这五种定义各有根据和局限，也可以认为人工智能首先是感知，包括视觉、语音、语言；然后是决策，根据识别的信息，做出预测和判断；最后是反馈，就像机器人或自动驾驶。
我的理解：人工智能是高性能的计算机程序，或者使用了人工智能的产品、服务和应用。
人工智能有很多分支，其中之一是机器学习，机器学习里面有一个分支是深度学习，深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术。
深度学习是一种神经网络，把计算机要学习的东西看成数据，把数据丢进多个层级的数据处理网络，然后检查经过网络处理的结果数据是否符合要求。如果符合，就保留网络作为目标模型，如果不符合，就反复修改参数，直到符合为止。
书中举了一个例子，非常形象生动：把数据看成水流，深度学习网络看成多层水管网络，通过调节管道和阀门，使输出满足要求。
历史上有过3次ai热潮，第一次因为图灵测试，第二次因为语言识别，都热了一段时间又沉寂下去。
目前，深度学习携手大数据引领的第三次热潮，处于技术曲线的攀升和成熟期，前景极为广阔。
人工智能不仅是技术革命，还与经济变革、教育变革、思想变革、经济变革、文化变革等同步，可能成为下一次工业革命的核心驱动力。主要的商业应用场景：
智慧生活：机器翻译、智能家居、智能超市。
智慧医疗：辅助诊断疾病、对疑难病症的医疗科学研究。
艺术创作：机器音乐、机器绘画、机器文学创作。
会不会失控，威胁人类的安全？可能会引起失业。根据开复老师提出的“五秒钟准则”，一项人从事的工作，如果可以在5秒钟内完成思考并做出决策，那么这项工作很可能会被人工智能取代。如保安、股票交易员、司机、新闻报道、翻译。但人工智能也会带来新的工作。
1)弱人工智能：在某方面很聪明，但只在这方面聪明，别的事啥也不会。比如alphago，下围棋世界第一，别的方面就是个弱智，连棋子都得别人帮它拿。
2)强人工智能：人能做什么，它就能做什么。跟美剧《西部世界》里的机器人差不多，但它有没有意识，不好说。
3)超人工智能：比最聪明的人类还要聪明100000000倍。都不止，它的nb，超乎你想象。我们不知道它是谁，不知道它在哪里，不知道它什么时候出现，也不知道它会干什么。
可能在某个时刻（奇点）之后，超人工智能就会天神降临，整个世界笼罩在它无边的法力之下。
也可能，因为物理学和生物学的限制，超人工智能永远不会来。
无论如何，人工智能，或者说，对人工智能的研究和使用，需要受到监管和限制，也需要应对转型过程中对失业的冲击。
1.抽象能力知其然，也知其所以然，了解事物运行的本质规律。
2.常识。
3.自我意识。
4.审美。
5.情感。
不过，已经有软件可以吟诗作词，而且相当高明。比如这首根据遗传算法生成的《清平乐-黄菊》：
“相逢缥缈,窗外又拂晓.长忆清弦弄浅笑,只恨人间花少.黄菊不待清尊,相思飘落无痕.风雨重阳又过,登高多少黄昏.”平仄相符，语句通顺，很有意境。
