专业人工智能心得（15篇）

专业人工智能心得（汇总15篇）人工智能心得体会

首先，自由意识是受者的感受，假如你于一台放在黑屋子里的机器始终对话，并始终以为对方是人，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，有的简单，甚至有的还貌似进展出了自己的共性，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，这就似乎要拿把小黄鸡说成是人工智能一样。

共性化最明显的是巧手管家，由于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，但却始终能记得猪脚一家，船长是宪兵机器人，但却有一套语言系统，这些机器人会很有共性，然而归根结底，都是程序员的功劳，认真看，他们都有一个特点，就是对周遭的大变迁不以为然，那是由于它们多是战前的产物，所谓的程序模拟学习，规律是固定的，并不能和自由意识挂钩。

2.合成人与机器人的区分

许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头批量生产，而合成人的诞生，或多或少是学院对人类绝望的结果，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，这都是由于我开头提到的那个自由意识的定义，也就是所谓的图灵测试，假如受者认为他是个人，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制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，由于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才智的群体的灭亡，才智性自由意识，意味着威逼。

之后再看看，为什么说机器人的盼望只是场梦？

老宪法号是美国服役过的，照旧能够航行的，最受人敬重的`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，是波士顿的傲慢，之所以机器人背后的程序员会基于某种方式，爱护宪法号，并让她升天，更多的是盼望能再一次的点燃人们的爱国心情，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骄傲的，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，的确只能是人类自己，梦很美，但已经时过境迁了。

b社对《辐射4》布满信念销量将超《上古卷轴5》

对于即将在2022年11月10日发售的《辐射4》，bethesda是肯定的信念十足，其营销副总裁在接受外媒采访时甚至表示嬉戏的销量会超越《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》，这是一款更加壮丽的rpg嬉戏，精彩到无法形容，我的工作是负责推广这款嬉戏，而嬉戏自身将打算它能够走多远，能造成多大影响力，这些目前都是不确定的，由于《上古卷轴5：天际》的影响力的确很大，但我们对《辐射4》有信念。”

《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，信任凭借玩家多年对于嬉戏的期盼，嬉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2022年11月10日发售的《辐射4》，bethesda是肯定的信念十足，其营销副总裁在接受外媒采访时甚至表示嬉戏的销量会超越《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》，这是一款更加壮丽的rpg嬉戏，精彩到无法形容，我的工作是负责推广这款嬉戏，而嬉戏自身将打算它能够走多远，能造成多大影响力，这些目前都是不确定的，由于老滚5的影响力的确很大，但我们对《辐射4》有信念。”

《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，信任凭借玩家多年对于嬉戏的期盼，嬉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。

人工智能心得体会

通过这学期的学习，我对人工智能有了肯定的感性熟悉，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需懂得计算机学问，心理学和哲学。人工智能是包括非常广泛的科学，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，人工智能讨论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简单工作。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制造人工智能的地步，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特别有限，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简单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、规律学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。

人工智能的进展历史大致可以分为这几个阶段：

第一阶段：50年月人工智能的兴起和冷落

人工智能概念首次提出后，相继消失了一批显著的成果，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。但由于消解法推理力量的有限，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年月，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大进展。日本1982年开头了”第五代计算机研制方案”，即”学问信息处理计算机系统kips”，其目的是使规律推理达到数值运算那么快。虽然此方案最终失败，但它的开展形成了一股讨论人工智能的热潮。

第四阶段：80年月末，神经网络飞速进展。

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渐渐增加，神经网络快速进展起来。

第五阶段：90年月，人工智能消失新的讨论高潮

由于网络技术特殊是国际互连网的技术进展，人工智能开头由单个智能主体讨论转向基于网络环境下的分布式人工智能讨论。不仅讨论基于同一目标的分布式问题求解，而且讨论多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面对有用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络讨论与应用消失了欣欣向荣的景象。人工智能已深化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将来畅想

人工智能心得体会

同学们都对刮奖特别感爱好，通过刮奖环节的设计，同学很快的融入课堂环境中，同学们乐观参入，踊跃发言，学习爱好盎然，在寓教于乐额学习氛围中学习新学问，把握新技能。

同学们利用之前所学程序可以计算出简洁的价格，但是当问题渐渐增多，利用之前的方法就特别麻烦了，这时候引导同学提出问题，教给同学新的学问点-变量。

本节课同学参入度高，动手实践力量强，设计的问题层层递进，环环相扣，过渡环节都处理的特别到位，更多的是让同学自己去探究，把课堂交给同学，不断创新，发挥了同学的主体学习地位，让其自主探究，合作学习，做到真正的把握一门技能。这也是培育同学不断创新的.手段之一。

盼望以后能有更多这样的学习机会，以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。

人工智能心得体会

人工智能转变了我们的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能教育要培育同学什么学问，什么素养，才能为社会进展供应源源不断的动力源泉。

人工智能简称ai，它是讨论、开发用于模拟、延长和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，在此次人工智能教育论坛中，黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5g技术综合的产物，做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量，在论坛中，刘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.着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习，使同学对教材可以理解，教育情景可以感知，学习服务可以定制，使人工智能教育从智能增加，转变为智能补偿，最终达到智能替代。

在实际过程中，许多学校没有开展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步开展起来呢？人工智能开展过程中，主要面临的问题主要有：

第一教材的缺乏，

其次师资的缺乏，

第三课程实施的场地缺乏，

第四怎么教的问题。

分为三个阶段：

第一阶段大班stem基础教学，

其次轮实践教学建立社团校队，

第三开展项目式专训，培育科技特长生，或者各班级班级培育同学人工智能教育的不同目标，学校低班级可以主要培育综合素养，学校高班级跨学科应用，学校形成目标方向，高中向目标方向进行讨论。

人工智能心得体会

看了《人工智能》这个电影颇有些感动，但更多的是一些感慨。这是一部科幻与伦理相结合的电影。在电影的开头，人类就被安置在一个极度严峻的生存环境下，温室效应导致冰川溶化，部分城市已经被海水所沉没，人类的科技却极度发达，这无疑是对人类自身的一种讽刺。拟真电子公司的老板并不满意于已经开发出来的才智型机器人，而要进一步开发出一个会爱的机器人，一个有心智和情感的机器人，这种机器人拥有前所未有的潜意识，布满暗喻、直觉和自发性推理力的内心世界。当这个提议被提出的时候就遭来了同事的疑问，社会布满着仇视机器人的气氛，当前最重要的是要让人去爱机器人，而不是让机器人去爱人。但是真理总是难以被众人所接受的。这个观点并没有受到重视，的确，假如一个机器人能真的去爱一个人，那么这个人对机器人又有什么责任呢?这就是影片所要探讨的一个问题。斯皮尔伯格开门见山的点出了这个问题。

于是一个独一无二的大卫诞生了，伴着他爱的使命从始至终。没有挨次的单词开启了大卫的感情世界，于是他开头永无止尽地付出自己的爱，只有残酷的机器屠宰场才能终结大卫的爱。

而大卫最终成为了莫尼卡夫妇孩子的替代品与母爱发泄的对象。大卫虽然是个人工智能的产物，但在有大卫的日子里，他给这个家庭带来了幸福与融洽，排解了莫尼卡的大部分忧愁。而这一切伴随着莫尼卡的儿子马丁由于医学奇迹而发生逆转。马丁重新回到家中使原本安静的生活被打破，大卫也因此失宠，由于他终究是人类发泄情感的替代品。

这部电影有许多地方值得人们去思索。首先，人们制造出机器人却为何要仇视机器人呢，这是不是对人类本身的一种讽刺呢?其次，人们既然赐予了机器人爱的权利，却为何剥夺了机器人被爱的权利和不爱的权利，这是不是对人类本性——自私与贪欲的真实写照呢?再次，既然人类赐予了机器人情感、思维方式以及丰富的内心世界，那么为何还要把机器人看做是工具，这是不是高度发达社会与人类文明的对比呢?最终，当程序成为爱时，人们却无法编写出一段程序来遏制机器人对爱的渴望!这就意味着当程序成为爱时，就正在塑造着一段悲剧的开头，却没有结束!电影中大卫的形象深化人心，他程序被启动后，他对任何事都布满了新颖，冲咖啡、拿刀叉这些简简洁单的事却呈现出一个孩子该有的天性。他单纯可爱，惹人怜惜，尤其是被惊吓时会说“爱护我”，是一个需要爱护的乖孩子。大卫代表的是初生的孩子的纯朴与和善。而与大卫有着明显对比的是马丁，马丁给人的感觉是厌恶的，他无时无刻不带着社会的奸诈与邪恶，有点现在富二代的张狂与不肖，他虐待泰迪熊以及破坏玩具的嘴脸与现在社会的富二代破坏社会秩序与张狂有着极大的相像之处。所以说马丁代表了被社会腐蚀所形成的那种邪恶。这是对现在高速发达社会的一个真实写照。

高速的发达让人们在奢侈的生活中渐渐腐蚀，丢失了人们应有的最基本的道德与伦理。这不得不是发达社会的一处弊病。

在马丁回来的日子里，莫尼卡夫妇重新找到了自己母爱和父爱的归宿。只由于大卫曾劝慰了莫尼卡的心，所以她还是客客气气的向对待客人一样。马丁的戏弄让莫尼卡夫妇感到他大卫会给这个家庭带来不利。

然而这一切只由于大卫听信了马丁的话，信任他会得到莫尼卡更多的爱。在游泳池边，由于大卫受到惊吓，导致意外发生，在众人救马丁的时候，却独自把大卫一个人丢在游泳池底，池顶的吵闹与池底的安静形成了鲜亮的对比，大卫的存在与莫尼卡家庭的利益相比也形成了鲜亮的对比。这也正显现了人的天性——自私。

最终，人类的自私与贪欲还是战胜了道德与伦理，大卫被抛弃了，带着他对莫尼卡深深的爱。假如说机器屠宰场终结了大卫的爱，那么对大卫来说也不行说是一件幸事啊!可是面对一个会求饶的小孩谁又会下的去手呢?最终大卫和机器舞男逃脱了。为了自己能得到莫尼卡的爱，大卫和机器舞男踏上了查找蓝仙女的旅程。而最终机器舞男被抓走的时候他说了一句“iam”，仿佛是对全部机器人的一种确定，确定他们的存在或曾经存在。童话故事究竟是不存在的.，谁又会信任一个童话故事。也只有单纯的大卫会信任偶然听到的童话故事。所以查找蓝仙女的旅途也注定是坎坷的!最终大卫找到了蓝仙女，当然不是真的蓝仙女。伴着他真挚的祈求冰封2000年。不得不说这是人类的罪恶。

2000年后，人类灭亡了。外星人发觉了冰封在海底的大卫，叫醒了沉睡的大卫，也叫醒了他的梦。蓝仙女雕塑在他的碰触中破裂了，一如他的梦。一切的对爱的执着变成了虚无，始终信任的东西遭到无情现实的敲打直至变为粉末，这是一种无法诉说的悲伤。

然而令人发思的是在人类文明社会屡遭唾弃的大卫在人类灭亡后却被外星人视之若宝。这是不是也是对人类文明的一种讽刺。不管是不是一种讽刺，但这时的大卫其实比真实的小孩还要真实，由于他是唯一拥有着人类记忆的。在外星人眼里，他就是一个渴望爱的小孩。外星人赐予了大卫想要的一切。这可以说是一种圆满的结局啊!留给我们的事对现实的思索，当人类不断进步的同时，是不是也要留意道德的提升;当人类给予其他事物权利的同时，是不是也想到了自己要应尽的责任;当人类进步的同时，是不是也想到了怎样处理与人类进步同生的社会冲突与卑视。

人工智能心得体会

人，没有熊一样的`力气，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫才智。人类始终在思索如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何猎取食物来填饱肚子，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担，人类开头学会使用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于汲取。经受了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开头了工业革命，很多的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从今刻起，人类使用资源的力量有了质的进展，由使用已有资源，到制造新的资源。第一台计算机应运而生，人类开启了无限制造的时代。时至今日，计算机技术几乎延长到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。计算机能关心人们完成人类不行能完成的计算，但始终致力于制造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还慢慢开头要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的才智让自己过上傻瓜一样的生活。

人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经消失萌芽。最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，信任这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在将来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面，与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开头应用于摄像头的图像捕获和识别，而模式识别技术的进展则使得人工智能在更宽阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和讨论对于推动人工智能的进展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜寻表面上是为了便利人们的查询，但这款搜寻引擎推出的初衷，就是为了关心人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来熬炼人工智能的学习力量，由于我的水平还很低，对于深度学习还不敢妄自拽测。但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。不得不说，人工智能想要进一步进展，必需依靠这些大公司的讨论和不断推广，由经济促创新。

纵览时间长河，许多新生的技术在一开头都是举步维艰的，人工智能也不例外，但幸运的是，人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短，对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此，在我看来，将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场，使其进入人们的生活只是时间的问题，但要想真正把握人工智能，开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在争论热闹的“人工智能统治人类”的问题，我的看法是，人工智能的开发和应用是需要监管的，但并不能阻挡人工智能即将影响世界的趋势。

由于我对于人工智能的理解还只是皮毛，对于文中消失的纰漏和错误还盼望老师指正！

人工智能心得体会

今日上午线上参与了莱西市信息技术学科人工智能与编程教学研讨会，观摩了张老师《变量》一堂课，本课张老师精湛的业务学问和奇妙的驾驭课堂的力量让我受益匪浅。下面我从几个方面来谈一下感受：

同学们都对刮奖特别感爱好，通过刮奖环节的设计，同学很快的融入课堂环境中，同学们乐观参入，踊跃发言，学习爱好盎然，在寓教于乐额学习氛围中学习新学问，把握新技能。

同学们利用之前所学程序可以计算出简洁的价格，但是当问题渐渐增多，利用之前的方法就特别麻烦了，这时候引导同学提出问题，教给同学新的学问点-变量。

本节课同学参入度高，动手实践力量强，设计的问题层层递进，环环相扣，过渡环节都处理的特别到位，更多的是让同学自己去探究，把课堂交给同学，不断创新，发挥了同学的主体学习地位，让其自主探究，合作学习，做到真正的把握一门技能。这也是培育同学不断创新的'手段之一。

盼望以后能有更多这样的学习机会，以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。

人工智能心得体会

同学们都对刮奖特别感爱好，通过刮奖环节的设计，同学很快的融入课堂环境中，同学们乐观参入，踊跃发言，学习爱好盎然，在寓教于乐额学习氛围中学习新学问，把握新技能。

同学们利用之前所学程序可以计算出简洁的价格，但是当问题渐渐增多，利用之前的方法就特别麻烦了，这时候引导同学提出问题，教给同学新的学问点-变量。

本节课同学参入度高，动手实践力量强，设计的问题层层递进，环环相扣，过渡环节都处理的特别到位，更多的是让同学自己去探究，把课堂交给同学，不断创新，发挥了同学的主体学习地位，让其自主探究，合作学习，做到真正的把握一门技能。这也是培育同学不断创新的手段之一。

盼望以后能有更多这样的学习机会，以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。

人工智能心得体会

通过这学期的学习，我对人工智能有了肯定的感性熟悉，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需懂得计算机学问，心理学和哲学。人工智能是包括非常广泛的科学，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，人工智能讨论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简单工作。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制造人工智能的地步，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特别有限，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简单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、规律学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。

人工智能的进展历史大致可以分为这几个阶段：

第一阶段：50年月人工智能的兴起和冷落

人工智能概念首次提出后，相继消失了一批显著的成果，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。但由于消解法推理力量的.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年月，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大进展。日本1982年开头了”第五代计算机研制方案”，即”学问信息处理计算机系统kips”，其目的是使规律推理达到数值运算那么快。虽然此方案最终失败，但它的开展形成了一股讨论人工智能的热潮。

第四阶段：80年月末，神经网络飞速进展。

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渐渐增加，神经网络快速进展起来。

第五阶段：90年月，人工智能消失新的讨论高潮

由于网络技术特殊是国际互连网的技术进展，人工智能开头由单个智能主体讨论转向基于网络环境下的分布式人工智能讨论。不仅讨论基于同一目标的分布式问题求解，而且讨论多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面对有用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络讨论与应用消失了欣欣向荣的景象。人工智能已深化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将来畅想

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。信息抽象结晶为学问，学问构成智能的基础。因此，信息化到学问化再到智能化，必将成为人类社会进展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深化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足的定义。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“进行抽象思维的力量”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得力量的力量”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能精确     的说明人工智能的准确内涵。

虽然难于下定义，但人工智能的进展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时讨论人工智能也对探究人类自身智能的神秘供应有益的关心。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。假如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，并有肯定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的进展方向。

个人觉得讨论人工智能的目的，一方面是要制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。通过讨论和开发人工智能，可以帮助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。

人工智能心得体会

人工智能转变了我们的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能教育要培育同学什么学问，什么素养，才能为社会进展供应源源不断的动力源泉。

人工智能简称ai，它是讨论、开发用于模拟、延长和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，在此次人工智能教育论坛中，黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5g技术综合的产物，做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量，在论坛中，刘三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习，使同学对教材可以理解，教育情景可以感知，学习服务可以定制，使人工智能教育从智能增加，转变为智能补偿，最终达到智能替代。

在实际过程中，许多学校没有开展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步开展起来呢？人工智能开展过程中，主要面临的问题主要有：

第一教材的缺乏，

其次师资的缺乏，

第三课程实施的场地缺乏，

第四怎么教的问题。

分为三个阶段：

第一阶段大班stem基础教学，

其次轮实践教学建立社团校队，

第三开展项目式专训，培育科技特长生，或者各班级班级培育同学人工智能教育的不同目标，学校低班级可以主要培育综合素养，学校高班级跨学科应用，学校形成目标方向，高中向目标方向进行讨论。

这次的粤港澳台人工智能教育论坛学习，拓宽了我对人工智能教育的熟悉，对我的教学如何开展人工智能教育具有指导和借鉴意义。

人工智能心得体会

人工智能主要讨论用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能讨论与人的思维讨论亲密相关。规律学始终是人工智能讨论中的基础科学问题，它为人工智能讨论供应了根本观点与方法。

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规律机。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，奠定了现代形式规律讨论的基础。德国弗雷格完善了命题规律，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化的讨论，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，提出了抱负计算机模型(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胜利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。

以上经典数理规律的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的规律基础。

现代规律进展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪规律讨论严峻数学化，进展出来的规律被恰当地称为“数理规律”，它增加了规律讨论的深度，使规律学的进展继古希腊规律、欧洲中世纪规律之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特殊是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了特别重要的影响。

2.1规律学的大体分类

规律学是一门讨论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)提出数理规律以来，随着人工智能的一步步进展的需求，各种各样的规律也随之产生。规律学大体上可分为经典规律、非经典规律和现代规律。经典规律与模态规律都是二值规律。多值规律，是具有多个命题真值的规律，是向模糊规律的靠近。模糊规律是处理具有模糊性命题的规律。概率规律是讨论基于规律的概率推理。

2.2泛规律的基本原理

当今人工智能深化进展遇到的一个重大难题就是专家阅历学问和常识的推理。现代规律迫切需要有一个统一牢靠的，关于不精确推理的规律学作为它们进一步讨论信息不完全状况下推理的基础理论，进而形成一种能包涵一切规律形态和推理模式的，敏捷的，开放的，自适应的规律学，这便是柔性规律学。而泛规律学就是讨论刚性规律学(也即数理规律)和柔性规律学共同规律的规律学。

泛规律是从高层讨论一切规律的一般规律，建立能包涵一切规律形态和推理模式，并能依据需要自由伸缩变化的柔性规律学，刚性规律学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛规律的根本缘由，也是泛规律的最终历史使命。

规律方法是人工智能讨论中的主要形式化工具，规律学的讨论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经典规律的应用

人工智能诞生后的20年间是规律推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“规律理论机”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。经典数理规律只是数学化的形式规律，只能满意人工智能的部分需要。

3.2非经典规律的应用

(1)不确定性的推理讨论

人工智能进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阅历性模型。

归纳规律是关于或然性推理的规律。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、老问题的相像性，从相应的学问库中调用有关学问来处理新问题。

(2)不完全信息的推理讨论

常识推理是一种非单调规律，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，可以转变甚至收回原来的结论。非单调规律可处理信息不充分状况下的推理。20世纪80年月，赖特的缺省规律、麦卡锡的限定规律、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调规律推理系统、摩尔的自认知规律都是具有开创性的非单调规律系统。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，多值规律和模糊规律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。多值规律的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值规律系统。模糊规律的讨论始于20世纪20年月卢卡西维兹的讨论。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章的变形或扩充。

现代规律创始于19世纪末叶和20世纪早期，其进展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪规律进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世纪早期规律学进展的主要动力源泉，并将由此打算21世纪规律学的另一幅面貌。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定性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、制造性思维，这种思维活动中包括学习、选择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的阅历证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的推断或选择，不断依据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的胜利。于是，规律学将不得不比较全面地讨论人的思维活动，并着重讨论人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此进展出的规律理论也将具有更强的可应用性。

人工智能的产生与进展和规律学的进展密不行分。

一方面我们试图找到一个包涵一切规律的泛规律，使得形成一个完善统一的规律基础;另一方面，我们还要不断地争辩、更新、补充新的规律。假如二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率规律大都是基于二值规律的，目前很多专家和学者又在基于其他规律的基础上讨论概率推理，使得规律学尽可能满意人工智能进展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛规律理论的进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，为人工智能的进展做出贡献。目前，很多制约人工智能进展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于规律学讨论上的突破。在对人工智能的讨论中，我们只有重视规律学，努力学习与运用并不断深化挖掘其基本内容，拓宽其讨论领域，才能更好地促进人工智能学科的进展。

人工智能心得体会

李xx号称最会说话的计算机男神，曾经是微软谷歌的副掌门，现在是创新工厂的大bo，在微博有超过半个亿粉丝。第一此熟悉到他和人工智能这个概念是在奇葩大会这个节目中，他的观点及幽默风趣的话语引起了我的爱好，所以在这个寒假中我读了他的《人工智能》一书。

近几年，移动互联网、网上购物、物流快递、高铁、地铁、城市建设等让我们生活发生了天翻地覆的变化。让我对将来产生了无限的畅想，我的科目二始终没过，为什么人要买车？为什么不能有一辆无所不在的滴滴，当我们要出门的.时候它就来了，它是共享经济，它会降低空气污染，甚至有一天车与车之间能对话：“我要爆胎了，快散开”等等。

下一个十年，社会还会发生怎样的变化呢？李xx认为，人工智能、机器人作为大热的方向，也会引领时代变革风，许多规律简洁、重复式、机械式的劳作被机器人取代；制造、金融、家政等等行业，许多传统的管理经营模式也会随之发生转变。将来人类50%的工作都会被人工智能取代。但是人与机器最大区分是有感情，在将来创新思维、审美力量、艺术哲学这些更显的宝贵。

人是最简单情感动物，怎样才能教育好同学，使教育发挥最大限度的作用呢，那就是老师的爱，是人工智能永久无法做到的，我认为幼师这个职业是不会被取代的，人工智能的进展能够给我们很多关心，现在也有很多幼儿园在教育教学中运用了vr、ar等技术，以后科技越来更加达我们的教学工作也会越来越便利。但是现在微博上有一件事也引起了大家的热议，一位学校老师在教古诗“飞流直下三千尺，疑似银河落九天”时，播放了现实瀑布视频来呈现瀑布的气概磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺吗？这样会不会局限的孩子的想象力呢，莎士比亚说：“一千个读者眼中就有一千个哈姆雷特”因而每个人对古诗的理解也就不同。在科技高速进展之时要保持与时俱进、不惧转变、不断学习成长就不会被时代淘汰。人工智能会让自己从事的工作带来什么样的转变？如何运用？这些问题更值得我们大家深思。

人工智能心得体会

在大多数数学科中存在着几个不同的讨论领域，每个领域都有着特有的感爱好的讨论课题、讨论技术和术语。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、智能掌握、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，诊断疾病以及掌握掌握太空飞行器、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，它不但要求讨论它的人懂得人工智能的学问，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。由于人工智能的讨论领域非常宽阔，它总的来说是面对应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，由于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讨论的领域。人工智能就是为了应用机器的特长来关心人类进行智力活动。人工智能讨论的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

近年来，人工智能的讨论和应用消失了很多新的领域，它们是传统人工智能的延长和扩展。在新世纪开头的时候，这些新讨论已引起人们的更亲密关注。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、数据挖掘与学问发觉，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系统以鲁棒性作为掌握系统质量的标准，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力量。

分布式人工智能的讨论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，因而其主要讨论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详细的求解问题划分为多个相互合作和学问共享的模块或结点。多艾真体系统则讨论各艾真体间智能行为的协调，包括规划、学问、技术和动作的协调。这两个讨论领域都要讨论学问、资源和掌握的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和胜利标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和胜利标准。

mas更能体现人类的社会智能，具有更大的敏捷性和适应性，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掌握科学与工程的讨论热点。当前，艾真体和mas的讨论包括理论、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、进化计算等讨论领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的讨论历史，而进化计算则是较新的讨论领域。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、掌握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，但彼此存在肯定差别。同时，进化计算的讨论关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了很多新的方法和特征，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很多简单系统的自适应掌握和简单优化问题等讨论领域，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寻和优化机制，对计算机科学，特殊是对人工智能的进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。自然选择打算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讨论才开头沟通，并发觉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、数据挖掘与学问发觉

学问猎取是学问信息处理的关键问题之一。20世纪80年月人们在学问发觉方面取得了肯定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行学问猎取已有一些试验系统。数据挖掘和学问发觉是90年月初期新崛起的一个活跃的讨论领域。在数据库基础上实现的学问发觉系统，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学问，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，实现学问的自动猎取。这是一个富有挑战性、并具有宽阔应用前景的讨论课题。

从数据库猎取学问，即从数据中挖掘并发觉学问，首先要解决被发觉学问的表达问题。最好的表达方式是自然语言，由于它是人类的思维和沟通语言。学问表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。

机器学问发觉始于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学问猎取讨论有关。到20世纪80年月末，数据挖掘取得突破。越来越多的讨论者加入到学问发觉和数据挖掘的讨论行列。现在，学问发觉和数据挖掘已成为人工智能讨论的又一热点。

比较胜利的学问发觉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爱好关系的集成化系统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，以及通用的数据库学问发觉系统kdd等。

4、人工生命

人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲讨论所非线性讨论组的兰顿（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。

人工生命所讨论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）的宽阔范围内深化讨论“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头，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探究生命的神秘和机理。人工生命则从问题的底层开头，把器官作为简洁机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简洁的由规章支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中讨论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讨论。

人工生命学科的讨论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讨论有计算机病毒、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进展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能讨论的基本状况，熟识人工智能的讨论领域。

（2）较具体地论述学问表示的各种主要方法。重点把握了状态空间法、问题归约法和谓词规律法，熟识语义网络法，了解学问表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

（3）把握了盲目搜寻和启发式搜寻的基本原理和算法，特殊是宽度优先搜寻、深度优先搜寻、等代价搜寻、启发式搜寻、有序搜寻、a*算法等。了解博弈树搜寻、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。

（4）把握了消解原理、规章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掌握等。

（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，已胜利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帮助其分析，推断和决策；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便利，它还转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消遣生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思索，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：我们应当如何看待人工智能？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？问题的答案或许千差万别，我个人认为上述担忧不太可能成为现实，由于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。

当前人工智能技术进展快速，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，特殊是对于软件的开发，“面对agent技术”将是继“面对对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的讨论正在如火如荼的开展。

（1）能够结合现在最新讨论成果着重讲解重点学问，以及叙述在一些讨论成果中人工智能那些学问被应用。

（2）多推举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爱好。

（3）条件允许的话，可以支配一些试验课程，让同学们自己制作一些简洁的作品，增加同学对人工智能的爱好，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讨论的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期进展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，