人工智能读书心得集合5篇

第人工智能读书心得集合5篇人工智能读书心得1关于机器能否拥有意识这个论题，其实是关于意识的本质的讨论，但目前对于意识，人类还没有一个明确的定义。二元论认为，意识是非物质的思维所具有的属性，而思维跟物质的大脑是相互独立的，机器不可能具有意识，除非它可以得到一个非物质的思维，而这是不可能的，所以，机器永远不可能有意识。

还有一些看法认为思维产生于大脑，大脑是一台数字计算机，而思维是一个计算机程序，这个理论又分为“强人工智慧”与“弱人工智慧”。根据“强人工智慧”，一台计算机只要有了正确的程序就可以拥有像人类一样的智慧与思维；而“弱人工智慧”理论，则认为计算机可以模拟人的思维，它们可以模拟一系列的思维过程，如思考、决策等。但是，不管它们做得多么出色，它们都不能创造真正的思维或者真正的意识，而只能做到“看起来像”有意识一样。意识尚未被定义，我们也没有鉴别意识的手段，所以更谈不上人工意识能否存在了。与其让这些巨大的难题挡住我们的去路，还不如加紧工作，看看我们究竟能做到什么程度，就像绝大多数机器人学家正在做的那样。我们几乎可以肯定，更好、更聪明的机器将不断出现，而关于它们是否拥有意识的讨论也会继续下去，对于人工意识的探索最终甚至有可能帮助我们理解意识本身的性质。抛开这些问题，回到电影本身，斯皮尔伯格的这部电影更多的是将科幻与伦理结合在一起，他对人工智能的未来作了一个深刻且悲观的预言。

“人工智慧”旨在用计算机来模拟思维，从而复制思维，产生智慧行为，那么我们是否可以说计算机或者机器人也会产生同人类一样的情感呢，如果机器拥有人类同等的智慧，人类会不会与机器发生情感、人类与机器人如何相处，这就涉及一些伦理道德等社会性的问题。影片中，人类对劣等机器人的猎杀充满了不人道。影片在此表现出一种荒诞的意味：人不像人，机器人才像人，拥有人性情感的他们不会对人类的暴虐熟视无睹，这场激战在斯皮尔伯格的电影中被两千年的沉睡一笔带过，但结局我们看到了，人类作为一个灭绝的物种被缅怀。当机器具有了人类的意识和思维，它们会爱，就会恨，会服从，就会反抗。如果机器人的智慧太高以至于超过了人类的智慧，那么我们就有理由相信它们就很有可能取代人类成为地球的主宰者，人类感受到生存受到威胁后，影片中的行为就不足为奇。有关于这个忧虑，我从相关书籍中了解到这样一点：“人工智慧不是人的智慧，更不会超过人的智慧”。

“机器思维”同人类思维的本质区别：

1、人工智慧纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程。

2、人工智慧没有社会性。

3、人工智慧没有人类的意识所特有的能动的创造能力。

4、两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后。如果是这样，那么我的担心就纯属多余了。目前人类对人的智慧的研究尚且有局限，机器人的智慧程度自然不敢企及，但随着科技的不断发展，会有怎样的奇迹发生我们也无从得知，人工智慧是否能超越人的智慧，现在还是一个遥远的、不可知的问题。所以，同样不确定的还有影片对未来的预言。

最后一点，正如影片开头告诉我们的那样，人类将会面临越来越严峻的生存环境，臭氧层空洞、温室效应、海平面的上升……谁也不能保证不会有世界末日的那一天，当人类已经无法适应环境，依照达尔文“物竞天择”的理论，被淘汰从而导致灭绝的将会是我们人类自己，而机器人将会因为极强的适应能力从而被环境选择。假设我们能将记忆和思维植入机器人中，那么机器人是不是就具有了“人类生命的延续者”这一神圣的使命呢？

人工智能读书心得2最近因为很想了解人工智能，在知乎、饭团上看到许多人十分推崇这本书作为入门的读物，于是决定找来进行学习。《科学的极致：漫谈人工智能》是由集智俱乐部出版的，书中对于人工智能的历史脉络、内涵、当前的困难和可能的突破方向等，都有较为通俗易懂、深入浅出的解读，可以说十分适合我这种非技术背景的读者。

通过阅读本书，我了解到了人工智能的发展历史、计算理论、计算机基本原理、怪圈与哥德尔定理、通用人工智能理论、神经网络（包括人脑）与深度学习、自然语言理解等知识理论。

当历史的车轮回到1900年，数学家大会在巴黎召开，年轻的捷克数学家哥德尔发现了“哥德尔不完备定理”，阿兰·图灵则设想出了有名的图灵测试，推动了后续的AI研究。直到1956年，人工智能这个概念在美国达特茅斯会议上被提出，这一年，也被公认为人工智能的元年。起初，人工智能专家们野心勃勃，试图创造出不逊于人类之类水平的智能机器，但随后人工智能的每一个新浪潮都经历了从盲目乐观到彻底沮丧的轮回。通用问题求解器、感知机技术、基于规则的专家系统、遗传算法、神经网络、概率图模型、支持向量机、莫不如此。人工智能近60年所走过的曲折道路，诸如奇点临近、超级智能机器人、人与机器的共生演化等激动人心的内容并没有出现。但尽管这条道路蜿蜒曲折，荆棘密布，但它却在不断发展壮大。

在20世纪的90年代，人工智能形成了三足鼎立的三个学派。分别是以传统逻辑功能为主导的符号学派，通过模拟大脑的结构（神经网络）为主的连接学派以及从简单生物体与环境互动的模式中寻找答案的行为学派。

深度学习可以说是目前最热门的一个AI词汇，它属于连接学派。简单来说，机器学习是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。从20世纪80年代末，机器学习的发展经历了两次浪潮，浅层学习和深度学习。根据不同的学习方式，机器学习可以分为全监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、迁移学习等等。而根据是否应用了神经网络，机器学习又可以分为神经网络机器学习和其他机器学习。更进一步，对于应用了多层神经网络的机器学习，被称之为深度学习。即深度学习是机器学习当中的一个子集。当前，深度学习最典型的三个应用方向是：语音识别、图像识别和自然语言处理。

自然语言处理是人工智能领域目前最核心的瓶颈。语音识别、图像识别等感知层技术，已经有了不小的进展，而自然语言处理，是将人的语言形式转化为机器可以理解的、结构化的、完整的语义表示。尽管深度学习已经取得了相关的进展，但是机器仍然难以理解人类语言产生的过程，在阅读或者加工文字时，经过了怎样的步骤，深度学习通过学习模型的“深层结构”从而对数据中存在的复杂关系进行建模。

书读完了，最触动我的是艾伦图灵这个传奇科学家，他提出了伟大的图灵测试。

假如有两间密闭的屋子，分别关了一个人和一台计算机。屋子外面，有一个人作为测试者，只能通过一根导线与屋子里面的人或计算机进行聊天。如果测试者在有效的时间内，无法判断出这两间屋子里面，哪一个关的是人，哪一个是计算机，那么就称这个计算机通过了图灵测试，具备了智能。

这个测试标准推动了后续很多AI研究，比如iPhone上的Siri。图灵的研究大大推动了人工智能的进展，而图灵本人却在1954年死于一个被氰化物注射过的苹果，年仅42岁。据说，苹果公司为了纪念这位计算机科学之父，特意用那个被图灵咬掉一口的苹果作为公司的logo。

能够制造出向人类一样思考的机器是科学家们最伟大的梦想，用智慧的大脑解读智慧必将成为科学发展的终极。重要的是，人们对于人工智能的梦想永远没有破灭过，也许人工智能之梦将无法在我的有生之年实现，或许始终无法逾越哥德尔定理那个硕大无朋的“如来手掌”，但是，我相信人工智能之梦将永远驱动着人类不断前行，挑战极限。

人工智能读书心得3也许这个标题应该叫：人工智能无法取代“部分人类”。

人工智能是很长一段时间以来人们喜欢讨论的问题，而且这样的讨论一定还会很长时间地继续下去，因为这关系到我们对自己的认知和对世界的认识。

人工智能无法取代人类这一点，是站在主体性上来说的，但如果要问为什么，回答就不是那么轻易的事情。如果要说我们有灵魂，而机器没有，谁又见过我们的灵魂？如果要说我们有感情，而机器没有，那些通过图灵测试的机器，又怎么能知道他们没有感情？

要回答很多困扰我们的问题，需要从人工智能的基础学起，需要了解技术的发展脉络，需要思考如果人工智能越来越多地渗入我们的生活，对我们的伦理、道德、社会规范，形成怎样的挑战。

这本书在做这样的努力：梳理脉络、提出问题、探索解决之道，尽管不是那么完美。对于想真正了解人工智能的人来说，是有用的。

人工智能读书心得4AI复兴：深度学习大数据=人工智能

这一次人工智能复兴的最大特点是，AI在语音识别，机器视觉，数据挖掘等多个领域走进了业界真实的应用场景，与商业模式紧密结合，开始在产业界发挥真正的价值。

第三次AI热潮：有何不同？

AlphaGo与李世石的围棋人机大战刚刚尘埃落定，“人类是不是要被机器毁灭”这类的话题在普通人中流传开来。可大家千万不要忘了，这并不是人机对弈第一次激起公众的热情。1997年IBM的深蓝战胜卡斯帕罗夫的那一天，全世界科技爱好者奔走相告的场景丝毫不比今天人们对AlphaGo的追捧逊色多少。

几乎每一项新兴企业成功的技术，在真正成熟之前，都要经历先扬后抑的过程，并在波折起伏中通过积累和迭代，最终走向真正的繁荣，稳定和有序发展。

人工智能之所以有今天的成就，深度学习居功至伟。

图灵测试：假如一台宣称自己会“思考”的计算机，人们如何辨别计算机是否真的会思考呢？一个好方法是让测试者和计算机通过键盘和屏幕进行对话，测试者并不知道与之对话的到底是一台计算机还是一个人，如果测试者分不出与之的对话只是人还是机器，即，如果计算机能在测试中表现出与人等价或至少无法区分的智能，那么我们就说这台计算机通过了测试并具备人工智能。

语音识别的发展告诉我们，老一代研究者如果不能尽快更新知识储备，就只有面临被解雇的命运。

早在20世纪70年代，语音识别就曾经有过一些技术突破，有趣的是，今天异常成功的深度学习技术，当年曾在语音识别领域尝过失败的苦涩。而在近年来的第三次人工智能热潮中，语音识别领域发生了天翻地覆的变化，深度学习就像一个秘密武器，蛰伏多年，重出江湖，首先在计算机视觉领域，帮助计算机认识人脸，认识图片，视频中的物体，然后，拔剑四顾，冲入语音识别，机器翻译，数据挖掘，自动驾驶等几乎所有人工智能技术领域大展伸手。

语音识别系统在近年来突飞猛进，技术上只有一个原因--深度学习！

人工智能领域的研究者，几乎无人不谈深度学习。很多人甚至高喊出了“深度学习==人工智能”的口号。

深度学习能够大的伸手的两个前提条件—强大的计算能力和高质量的大数据，都是在2010年前后逐渐不成熟的。

国内的高科技企业，如百度，阿里，腾讯，华为，小米，搜狗，今日头条，都在近年纷纷建立人工智能研究团队，搭建类似谷歌大脑的大规模深度学习集群，而这些集群已经在诸多产品中发挥着深度学习的神奇效能。

AI的发现并不是被AlphaGo推向了风口，相反AlphaGo是人工智能的一个产物。的确，第三次人工智能正在复兴，这一次的规模会更大，范围会更广，语音识别就是一个活生生的例子，深度学习的加入，让语音识别的准确度，再上一个台阶。

人工智能读书心得5因为我本人硕士毕业论文用到的就是bp神经网络，所以我也是对人工智能的底层逻辑大体上了解一些皮毛。我个人觉得人工智能就是机器或者系统可以像人一样进行学习经验、思考判断，通过输入层，中间层，输出层来最终做出决策。而其中中间层是一个设定好规则的黑箱，里面具体运算方式其实很复杂，就像人类大脑，思考了哪些、信号怎么传递的，其实一般人也是不知道的，但就是能做出决策来。

这本书介绍了人工智能的历史，基本原理，需要关注的地方，对人类社会的挑战，以及各国做出的策略。

但是我认为本书最大的作用是让我对于人工智能开拓了视野，原来只是去考虑机器怎么思考，是有形的机器还是无形的系统。实际上人工智能的安全问题(战争机器人的出现、阿西莫夫机器人三定律)，伦理问题(是否要给机器人以人的地位)，道德问题(由于设计人员或多或少的原因导致机器识别黑人为黑猩猩这种道德问题)，法律问题(无人骑车撞人事件是处罚研发人还是拥有者还是机器本身)，对人类工作的挑战，可能会导致大多数人失业等问题。

我觉得对于人工智能的时代，目前来看还是炒概念，不可否认随着阿尔法狗的出现代表着新时代的人工智能算法层级的一大进步，但是人工智能如果想进入到目前各行各业还是要走很长时间的。但是很多专业领域可以操作使用，尤其在仅仅靠系统判断的领域，比如预测，投资等。因为真正需要作业的工作，不仅仅要系统智能还要硬件上可以配套。但是人工智能的时代可期，十年后应该可以渗透到人的身边。还有上面谈的法律伦理道德等问题。这些问题的抛出者一般是政府方面，我认为如果对于新兴事物政府要是全想到了社会的前面就不会有什么创新了。等发展起来再说，就是我的想法，当然政府需要制定个像机器人三定律的类似宪法底线的东西就行了。就像说无法判断无人车撞人是谁的错，有人驾驶的车能判断出来谁的责任，但是该撞还是撞了，汽车出现了100多年了，规则还是在修改和变动的。还有机器取代人工作的问题，很多人找不到工作的事情，这是肯定的，就像以前一艘不到1万吨的船上要有几十上百人，现在20万吨的船都不需要超过20人。那些船员干啥去了？时