最新人工智能心得體會(實用10篇)

心得體會是一種對過去的總結(jié)，也是對未來的展望。寫心得體會時，可以根據(jù)讀者的需求和背景進行針對性的思考和總結(jié)，更貼近讀者的實際情況?？峡偨Y(jié)心得體會的人，往往能夠更好地應(yīng)對問題和挑戰(zhàn)，取得更好的成績和表現(xiàn)。

人工智能心得體會篇一

學(xué)生們都對刮獎非常感興趣，通過刮獎環(huán)節(jié)的設(shè)計，學(xué)生很快的融入課堂環(huán)境中，學(xué)生們積極參入，踴躍發(fā)言，學(xué)習(xí)興趣盎然，在寓教于樂額學(xué)習(xí)氛圍中學(xué)習(xí)新知識，掌握新技能。

學(xué)生們利用之前所學(xué)程序可以計算出簡單的價格，但是當問題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時候引導(dǎo)學(xué)生提出問題，教給學(xué)生新的知識點-變量。

本節(jié)課學(xué)生參入度高，動手實踐能力強，設(shè)計的問題層層遞進，環(huán)環(huán)相扣，過渡環(huán)節(jié)都處理的非常到位，更多的是讓學(xué)生自己去探索，把課堂交給學(xué)生，不斷創(chuàng)新，發(fā)揮了學(xué)生的主體學(xué)習(xí)地位，讓其自主探索，合作學(xué)習(xí)，做到真正的掌握一門技能。這也是培養(yǎng)學(xué)生不斷創(chuàng)新的手段之一。

希望以后能有更多這樣的學(xué)習(xí)機會，以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進步和提高。

人工智能心得體會篇二

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。

在當前社會中的呢？

人類正向信息化的時代邁進，信息化是當前時代的主旋律。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。

人工智能心得體會篇三

人類正向信息化的時代邁進，信息化是當前時代的主旋律。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。

人工智能心得體會篇四

通過學(xué)習(xí)李開復(fù)老師的《人工智能》，我獲益良多，很多問題也有了答案。我認為這是一本很好的面向大眾的科普讀物，介紹了人工智能的基本理念，發(fā)展歷程和對未來的展望。

下面以問答的形式，記錄學(xué)習(xí)心得。

其實，人工智能已經(jīng)到處都是，什么都做：可以陪人聊天，可以寫標準新聞，能畫畫，能翻譯，能開車，能認出人的樣子，能在互聯(lián)網(wǎng)上搜答案，能在倉庫搬貨，能送快遞到家。

人工智能是什么，眾說紛紜，一般有以下五種定義（可能有交叉）：1)在某方面特別聰明的計算機程序，比如alphago，下圍棋下得特別好，世界冠軍也下不過它。

2)試圖像人一樣思考的計算機程序。但這事兒太難，人的意識，連人自己都搞不清楚，更別說教給自己編出來的程序了。

3)怎么想的不知道，行為方式倒是很像人，比如可以和人聊天的eliza。

4)會自己學(xué)習(xí)的，剛開始笨笨的，慢慢地就越來越聰明。alphago也是因為頭懸梁錐刺股，苦學(xué)了海量棋譜才變得這么厲害的。

5)根據(jù)對環(huán)境的感知，做出合理的行動，并獲得最大收益的計算機程序。

這五種定義各有根據(jù)和局限，也可以認為人工智能首先是感知，包括視覺、語音、語言；然后是決策，根據(jù)識別的信息，做出預(yù)測和判斷；最后是反饋，就像機器人或自動駕駛。

我的理解：人工智能是高性能的計算機程序，或者使用了人工智能的產(chǎn)品、服務(wù)和應(yīng)用。

人工智能有很多分支，其中之一是機器學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)里面有一個分支是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)是當今乃至未來很長一段時間內(nèi)引領(lǐng)人工智能發(fā)展的核心技術(shù)。

深度學(xué)習(xí)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把計算機要學(xué)習(xí)的東西看成數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)丟進多個層級的數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò)，然后檢查經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)處理的結(jié)果數(shù)據(jù)是否符合要求。如果符合，就保留網(wǎng)絡(luò)作為目標模型，如果不符合，就反復(fù)修改參數(shù)，直到符合為止。

書中舉了一個例子，非常形象生動：把數(shù)據(jù)看成水流，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)看成多層水管網(wǎng)絡(luò)，通過調(diào)節(jié)管道和閥門，使輸出滿足要求。

歷史上有過3次ai熱潮，第一次因為圖靈測試，第二次因為語言識別，都熱了一段時間又沉寂下去。

目前，深度學(xué)習(xí)攜手大數(shù)據(jù)引領(lǐng)的第三次熱潮，處于技術(shù)曲線的攀升和成熟期，前景極為廣闊。

人工智能不僅是技術(shù)革命，還與經(jīng)濟變革、教育變革、思想變革、經(jīng)濟變革、文化變革等同步，可能成為下一次工業(yè)革命的核心驅(qū)動力。主要的商業(yè)應(yīng)用場景：

智慧生活：機器翻譯、智能家居、智能超市。

智慧醫(yī)療：輔助診斷疾病、對疑難病癥的醫(yī)療科學(xué)研究。

藝術(shù)創(chuàng)作：機器音樂、機器繪畫、機器文學(xué)創(chuàng)作。

會不會失控，威脅人類的安全？可能會引起失業(yè)。根據(jù)開復(fù)老師提出的“五秒鐘準則”，一項人從事的工作，如果可以在5秒鐘內(nèi)完成思考并做出決策，那么這項工作很可能會被人工智能取代。如保安、股票交易員、司機、新聞報道、翻譯。但人工智能也會帶來新的工作。

1)弱人工智能：在某方面很聰明，但只在這方面聰明，別的事啥也不會。比如alphago，下圍棋世界第一，別的方面就是個弱智，連棋子都得別人幫它拿。

2)強人工智能：人能做什么，它就能做什么。跟美劇《西部世界》里的機器人差不多，但它有沒有意識，不好說。

3)超人工智能：比最聰明的人類還要聰明100000000倍。都不止，它的nb，超乎你想象。我們不知道它是誰，不知道它在哪里，不知道它什么時候出現(xiàn)，也不知道它會干什么。

可能在某個時刻（奇點）之后，超人工智能就會天神降臨，整個世界籠罩在它無邊的法力之下。

也可能，因為物理學(xué)和生物學(xué)的限制，超人工智能永遠不會來。

無論如何，人工智能，或者說，對人工智能的研究和使用，需要受到監(jiān)管和限制，也需要應(yīng)對轉(zhuǎn)型過程中對失業(yè)的沖擊。

1.抽象能力知其然，也知其所以然，了解事物運行的本質(zhì)規(guī)律。

2.常識。

3.自我意識。

4.審美。

5.情感。

不過，已經(jīng)有軟件可以吟詩作詞，而且相當高明。比如這首根據(jù)遺傳算法生成的《清平樂-黃菊》：

“相逢縹緲,窗外又拂曉.長憶清弦弄淺笑,只恨人間花少.黃菊不待清尊,相思飄落無痕.風(fēng)雨重陽又過,登高多少黃昏.”平仄相符，語句通順，很有意境。

人工智能心得體會篇五

沙特授予機器人索菲亞國籍，將人工智能機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，就被深藍電腦大贏人類高手的新聞給震撼了。尤記得當時與同學(xué)一道熱烈地討論人工智能的發(fā)展方向時的情景。當時我們都對計算機遲早能在公認最難的圍棋上下贏人類抱以樂觀的想法。

如今果然實現(xiàn)了。而且遠超出了我們當時猜想的水平。

它并不是如深藍計算機一樣窮舉計算，而是學(xué)會了使用大數(shù)據(jù)進行分析選擇，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，只是以機械臂什么的表露在外，我們便以機器視之。即使是已獲得了人類國籍的索菲亞，也還沒有得到四肢，與一個正常的人類相去甚遠。雖然電影科幻很早就在設(shè)想機器人統(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，學(xué)計算機的我，即使已離開這個行當許久了，但仍對人工智能對機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也很好奇人類中最聰明的這些人將準備怎么控制？至于會不會毀滅世界，那個時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。

人工智能心得體會篇六

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識，我知道了人工智能從誕生，發(fā)展到今天經(jīng)歷一個漫長的過程，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)，而從事這項工作的人不僅要懂得計算機知識，還必須懂得心理學(xué)和哲學(xué)。

機器翻譯系統(tǒng)我們可以很方便的完成一些語言翻譯工作。目前，國內(nèi)的機器翻譯軟件有很多，富有代表性意義的當屬“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。

人工智能心得體會篇七

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。這也是當前教育游戲成為當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?？傊虒W(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?shù)墓ぷ?，以保證教學(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。

人工智能心得體會篇八

也許這個標題應(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間地繼續(xù)下去，因為這關(guān)系到我們對自己的認知和對世界的認識。

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世紀末13世紀初，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，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，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，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世紀邏輯研究嚴重數(shù)學(xué)化，發(fā)展出來的邏輯被恰當?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?，F(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世紀末葉和20世紀早期，其發(fā)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運動。21世紀邏輯發(fā)展的主要動力來自哪里?筆者認為，計算機科學(xué)和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學(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。

人工智能心得體會篇十

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”?！叭斯ぁ北容^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的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗?，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領(lǐng)域。

對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想。