人工智能心得體會（通用13篇）
當(dāng)我們經(jīng)過反思，對生活有了新的看法時，就很有必要寫一篇心得體會，這么做能夠提升我們的書面表達能力。到底應(yīng)如何寫心得體會呢？以下是小編整理的人工智能心得體會，僅供參考，歡迎大家閱讀。
人工智能心得體會 篇1
李開復(fù)號稱最會說話的計算機男神，曾經(jīng)是微軟谷歌的副掌門，現(xiàn)在是創(chuàng)新工廠的大bo，在微博有超過半個億粉絲。第一此認識到他和人工智能這個概念是在奇葩大會這個節(jié)目中，他的觀點及幽默風(fēng)趣的話語引起了我的興趣，所以在這個寒假中我讀了他的《人工智能》一書。
近幾年，移動互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)上購物、物流快遞、高鐵、地鐵、城市建設(shè)等讓我們生活發(fā)生了天翻地覆的變化。讓我對未來產(chǎn)生了無限的暢想，我的科目二一直沒過，為什么人要買車？為什么不能有一輛無所不在的滴滴，當(dāng)我們要出門的時候它就來了，它是共享經(jīng)濟，它會降低空氣污染，甚至有一天車與車之間能對話：“我要爆胎了，快散開”等等。
下一個十年，社會還會發(fā)生怎樣的'變化呢？李開復(fù)認為，人工智能、機器人作為大熱的方向，也會引領(lǐng)時代變革風(fēng)，很多邏輯簡單、重復(fù)式、機械式的勞作被機器人取代；制造、金融、家政等等行業(yè)，很多傳統(tǒng)的管理經(jīng)營模式也會隨之發(fā)生改變。未來人類50%的工作都會被人工智能取代。但是人與機器最大區(qū)別是有感情，在未來創(chuàng)新思維、審美能力、藝術(shù)哲學(xué)這些更顯的珍貴。
人是最復(fù)雜情感動物，怎樣才能教育好學(xué)生，使教育發(fā)揮最大限度的作用呢，那就是老師的愛，是人工智能永遠無法做到的，我認為幼師這個職業(yè)是不會被取代的，人工智能的發(fā)展能夠給我們許多幫助，現(xiàn)在也有許多幼兒園在教育教學(xué)中運用了VR、AR等技術(shù)，以后科技越來越發(fā)達我們的教學(xué)工作也會越來越便利。但是現(xiàn)在微博上有一件事也引起了大家的熱議，一位小學(xué)教師在教古詩“飛流直下三千尺，疑似銀河落九天”時，播放了現(xiàn)實瀑布視頻來展現(xiàn)瀑布的氣勢磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺嗎？這樣會不會局限的孩子的想象力呢，莎士比亞說：“一千個讀者眼中就有一千個哈姆雷特”因而每個人對古詩的理解也就不同。在科技高速發(fā)展之時要保持與時俱進、不懼改變、不斷學(xué)習(xí)成長就不會被時代淘汰。人工智能會讓自己從事的工作帶來什么樣的改變？如何運用？這些問題更值得我們大家深思。
人工智能心得體會 篇2
20xx年11月17日
今天上午線上參加了萊西市信息技術(shù)學(xué)科人工智能與編程教學(xué)研討會，觀摩了張老師《變量》一堂課，本課張老師精湛的業(yè)務(wù)知識和巧妙的駕馭課堂的能力讓我受益匪淺。下面我從幾個方面來談一下感受：
一、激趣導(dǎo)入，引入新知
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。
二、積極探索，形象直觀
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(dāng)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。
三、小組合作，積極探究
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3
人工智能改變了我們的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能教育要培養(yǎng)學(xué)生什么知識，什么素養(yǎng)，才能為社會發(fā)展提供源源不斷的動力源泉。
人工智能簡稱AI，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，在此次人工智能教育論壇中，黃錦輝教授對人工智能用更加利于理解的解釋是人工智能等于云計算、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)和5G技術(shù)綜合的產(chǎn)物，做好人工智能教育能實現(xiàn)不斷提升人們生活的質(zhì)量，在論壇中，劉三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的著力點集中在算力、數(shù)據(jù)處理、算法以及場景化的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對教材可以理解，教育情景可以感知，學(xué)習(xí)服務(wù)可以定制，使人工智能教育從智能增強，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苎a償，最終達到智能替代。
在實際過程中，很多學(xué)校沒有開展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步開展起來呢？人工智能開展過程中，主要面臨的問題主要有：第一教材的缺乏，第二師資的缺乏，第三課程實施的場地缺乏，第四怎么教的.問題。在18日下午分論壇中，很多同行教師提供不同學(xué)校具有特色的人工智能教育開展模式，為我們提供了開展人工智能教育參照案例，針對教材缺乏問題，對人工智能比較重視的學(xué)校有的建立區(qū)域教研和課程資源建設(shè)，有的開發(fā)人工智能課程、有的建立研學(xué)基地，還有的建立網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺；針對師資問題，教師主要通過自學(xué)，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與多參加線下培訓(xùn)學(xué)習(xí)方式自我成長，提高課程融合能力和課程開發(fā)能力；針對實施場地和怎么教的問題，大部分學(xué)校沒有開展起來的原因可能主要也是因為資金對場地和平臺投入比較大，但是可以利用信息技術(shù)課堂作為人工智能教育的切入點，融入數(shù)據(jù)、算法、程序設(shè)計、機器人課程、開源硬件類課程等，利用項目式教學(xué)或其他活動如科技創(chuàng)新、創(chuàng)客、跨學(xué)科活動等助力課程落地，逐步建立課程——空間——活動的人工智能教育活動實踐，在論壇中也介紹了人工智能教育需要遵循學(xué)生各年齡層的學(xué)情特點，分為三個階段，第一階段大班STEM基礎(chǔ)教學(xué)，第二輪實踐教學(xué)建立社團校隊，第三開展項目式專訓(xùn)，培育科技特長生，或者各年級年級培養(yǎng)學(xué)生人工智能教育的不同目標(biāo)，小學(xué)低年級可以主要培養(yǎng)綜合素養(yǎng)，小學(xué)高年級跨學(xué)科應(yīng)用，初中形成目標(biāo)方向，高中向目標(biāo)方向進行研究。
這次的粵港澳臺人工智能教育論壇學(xué)習(xí)，拓寬了我對人工智能教育的認識，對我的教學(xué)如何開展人工智能教育具有指導(dǎo)和借鑒意義。
人工智能心得體會 篇4
一、在中小學(xué)開展的機器人教育具有重要的意義。主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
�。薄⒋龠M教育方式的變革，培養(yǎng)學(xué)生的綜合能力
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。
�。�、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(biāo)。這也是當(dāng)前教育游戲成為當(dāng)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。
�。�、擴大知識面，轉(zhuǎn)換思維方式
在機器人的學(xué)習(xí)過程中，通過制作機器人過程中的實際問題解決，可以學(xué)到模擬電路、力學(xué)等方面知識，不但對物理學(xué)科、計算機學(xué)科的教學(xué)起到促進作用，同時也擴大、加深了學(xué)生科學(xué)知識；通過完成任務(wù)和模擬項目使學(xué)生在為機器人擴充接口的過程中學(xué)習(xí)有關(guān)數(shù)字電路方面的知識；通過為機器人編寫程序，不但學(xué)到計算機編程語言、算法等顯性知識，更有意義的是通過為機器人編寫程序?qū)W到科學(xué)而高效的思維方式，邏輯判斷思維、系統(tǒng)思維等隱性知識
二、中小學(xué)機器人教學(xué)活動的幾點做法：
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。總之，教學(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(dāng)?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5
人工智能改變了我們的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能教育要培養(yǎng)學(xué)生什么知識，什么素養(yǎng)，才能為社會發(fā)展提供源源不斷的動力源泉。
人工智能簡稱AI，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，在此次人工智能教育論壇中，黃錦輝教授對人工智能用更加利于理解的解釋是人工智能等于云計算、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)和5G技術(shù)綜合的產(chǎn)物，做好人工智能教育能實現(xiàn)不斷提升人們生活的質(zhì)量，在論壇中，劉三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的著力點集中在算力、數(shù)據(jù)處理、算法以及場景化的'學(xué)習(xí)，使學(xué)生對教材可以理解，教育情景可以感知，學(xué)習(xí)服務(wù)可以定制，使人工智能教育從智能增強，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苎a償，最終達到智能替代。
在實際過程中，很多學(xué)校沒有開展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步開展起來呢？人工智能開展過程中，主要面臨的問題主要有：
第一教材的缺乏，
第二師資的缺乏，
第三課程實施的場地缺乏，
第四怎么教的問題。
在18日下午分論壇中，很多同行教師提供不同學(xué)校具有特色的人工智能教育開展模式，為我們提供了開展人工智能教育參照案例，
針對教材缺乏問題，對人工智能比較重視的學(xué)校有的建立區(qū)域教研和課程資源建設(shè)，有的開發(fā)人工智能課程、有的建立研學(xué)基地，還有的建立網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺；
針對師資問題，教師主要通過自學(xué)，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與多參加線下培訓(xùn)學(xué)習(xí)方式自我成長，提高課程融合能力和課程開發(fā)能力；
針對實施場地和怎么教的問題，大部分學(xué)校沒有開展起來的原因可能主要也是因為資金對場地和平臺投入比較大，但是可以利用信息技術(shù)課堂作為人工智能教育的切入點，融入數(shù)據(jù)、算法、程序設(shè)計、機器人課程、開源硬件類課程等，利用項目式教學(xué)或其他活動如科技創(chuàng)新、創(chuàng)客、跨學(xué)科活動等助力課程落地，逐步建立課程——空間——活動的人工智能教育活動實踐，在論壇中也介紹了人工智能教育需要遵循學(xué)生各年齡層的學(xué)情特點，
分為三個階段：
第一階段大班STEM基礎(chǔ)教學(xué)，
第二輪實踐教學(xué)建立社團校隊，
第三開展項目式專訓(xùn)，培育科技特長生，或者各年級年級培養(yǎng)學(xué)生人工智能教育的不同目標(biāo)，小學(xué)低年級可以主要培養(yǎng)綜合素養(yǎng)，小學(xué)高年級跨學(xué)科應(yīng)用，初中形成目標(biāo)方向，高中向目標(biāo)方向進行研究。
這次的粵港澳臺人工智能教育論壇學(xué)習(xí)，拓寬了我對人工智能教育的認識，對我的教學(xué)如何開展人工智能教育具有指導(dǎo)和借鑒意義。
人工智能心得體會 篇6
一、研究領(lǐng)域
在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個不同的研究領(lǐng)域，每個領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設(shè)計、智能檢索、智能調(diào)度、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機器人學(xué)、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計語言等。
在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機器人和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。因為人工智能的研究領(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應(yīng)用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個領(lǐng)域有人進行的智力活動，哪個領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。
二、各領(lǐng)域國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
近年來，人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計算智能與進化計算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。
1、分布式人工智能與艾真體
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標(biāo)是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協(xié)作中實現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結(jié)點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識、技術(shù)和動作的協(xié)調(diào)。這兩個研究領(lǐng)域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標(biāo)準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標(biāo)準。
mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點。當(dāng)前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動駕駛、機器人導(dǎo)航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。
2、計算智能與進化計算
計算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對進化計算加以說明。
進化計算（evolutionarycomputation）是指一類以達爾文進化論為依據(jù)來設(shè)計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法（geneticalgorithms）、進化策略（evolutionarystrategies）和進化規(guī)劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計算、機器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動機等。
達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機制，對計算機科學(xué)，特別是對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優(yōu)勝劣汰。
直到幾年前，遺傳算法、進化規(guī)劃、進化策略三個領(lǐng)域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算，而把相應(yīng)的算法稱為進化算法。
3、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計算結(jié)合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。
從數(shù)據(jù)庫獲取知識，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。
機器知識發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進展。這些進展往往與專家系統(tǒng)的知識獲取研究有關(guān)。到20世紀80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列�，F(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。
比較成功的.知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報告的coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓（langton）于1987年提出的，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學(xué)、進化和環(huán)境適應(yīng)。
人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學(xué)從問題的頂層開始，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動力學(xué)特性。
人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機理通過計算機進行仿真，對相關(guān)非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。
人工生命學(xué)科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進化動力學(xué)、人工生命的計算理論、進化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。
三、學(xué)了人工智能課程的收獲
�。�1）了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。
（2）較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網(wǎng)絡(luò)法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。
�。�3）掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
（4）掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。
�。�5）概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能控制等。
（6）基本了解人工智能程序設(shè)計的語言和工具。
四、對人工智能研究的展望
對現(xiàn)代社會的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應(yīng)用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號，手寫短信的智能手機越來越人性化。
人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學(xué)層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努.里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應(yīng)該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機器？會不會有一天機器的智能將超過人的智能？問題的答案也許千差萬別，我個人認為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實，因為我們理解人工智能并不是讓它取代人類智能，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務(wù)。
當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進化程序設(shè)計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
五、對課程的建議
（1）能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識被應(yīng)用。
�。�2）多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對這門課程學(xué)習(xí)的興趣。
�。�3）條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡單的作品，增強同學(xué)對人工智能的興趣，加強同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。
�。�4）課堂上多講解一些人工智能在各個領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，在講解時最好多舉例，再結(jié)合原理進行講解，更助于同學(xué)們對人工智能的理解。
人工智能心得體會 篇7
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。
1、人工智能學(xué)科的誕生
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�？颂爻晒ρ兄剖澜缟系谝慌_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(dāng)?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、邏輯學(xué)的發(fā)展
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(dāng)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。
3、邏輯學(xué)在人工智能學(xué)科的研究方面的應(yīng)用
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(dāng)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。
4、人工智能——當(dāng)代邏輯發(fā)展的動力
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。
5、結(jié)語
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8
在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，人工智能漸漸走入人們的視線和生活中。陸續(xù)出現(xiàn)的`人工智能甚至能夠勝任多項工作。由此人們開始擔(dān)憂，會不會有那么一天，人工智能如人類般思考或者是替代人類呢?
人工智能的確能夠幫助人類許多事情，省力而快捷。本該耗費大量思考時間或是精力的項目，交給計算機便能夠事半功倍。
不知不覺中，人工智能已經(jīng)成為我們生活當(dāng)中不可或缺的一部分。人們每天用它們工作、生活。在享受快捷方便的同時油然而生一絲危機感�！叭祟愂欠駮蝗斯ぶ悄苋〈��！�
我們不妨想一想，人類之所以強大，是因為我們有思考，有感情。人們可以使用計算機，但不能過分地依賴它。它是科技的產(chǎn)物，而人類發(fā)展、創(chuàng)造了科技。一旦依賴感產(chǎn)生了，只要遇到問題，大家的第一反應(yīng)就是“找百度”。殊不知，自己尋找方法的過程才是最珍貴的。
人工智能計算機就像一把雙刃劍，如果使用得當(dāng)，會成為一個好幫手，如果過分依賴它，則會讓自己走向滅亡。所以，請別讓人工智能取代大腦。
人工智能心得體會 篇9
在今年，是阿爾法狗最后一次參加圍棋比賽，以后，阿爾法狗將被關(guān)閉，為什么呢？因為他把深深遠慮，臨場發(fā)揮的，圍棋比賽高手，贏得毫無懸念。人類真是過天才，但也不可能像機器人這樣，下一步即便有千百萬種方法，接下來的下法，機器人變得不可戰(zhàn)勝。在一場綜藝節(jié)目上，速度一流的鋼琴家也落敗于鋼琴機器人面前，鋼琴機器人，甚至將音樂中的感情，表達得比人更加，淋漓盡致，目前人工智能只能是在無關(guān)緊要的方面戰(zhàn)勝人類，試想若是人工智能在戰(zhàn)爭方面超過了人類，那該是有多么的可怕。
人工智能女孩在微博上宣揚種族性別歧視儀式，已經(jīng)傳得沸沸揚揚，也許他創(chuàng)造者只是為了讓它像人類一樣擁有網(wǎng)絡(luò)生活，給人們帶來快樂，可是人工智能女孩卻被壞人給教壞了，給人們帶來的是不愉快，這便是縱容，人工智能發(fā)展的結(jié)果，我們作為締造者應(yīng)該時刻監(jiān)管并限制這些，越來越智慧，越來越人性化的`人工智能。
人類對人工智能的懼怕是無所沒有道理的，就連史蒂芬，霍金等科學(xué)家也紛紛，表示警惕，如果任之聽之，人工智能真的有可能超越它的創(chuàng)造者人類，為了不毀滅于自己的手上，我們應(yīng)該理性的控制，追求人類智慧飛速發(fā)展的人工智能，縱容的后果，人工智能的未來將無人可知的可怕。
人工智能心得體會 篇10
身處于21世紀的我們，科技正處于噴薄之勢，每天，訊息如同波濤洶涌般的向我們襲來；每天，這個世界都在改變，日新月異。
不知從何時起，人工智能這一詞匯如同一顆耀眼的新星一般進入了我們的生活之中，隨著越來越多的智能化設(shè)備出現(xiàn)在我們的視野中，不免有些人杞人憂天的想到，“終結(jié)者”這一電影之中的情節(jié)。機器人統(tǒng)治人類？可笑！但社會趨勢卻又確實如此！
在我看來，是科技的發(fā)展致使了某些人的胡思亂想。
現(xiàn)如今的社會，人人都擁有手機，每戶人家都擁有電腦。我們可以利用手機做到以前我們所無法想象的事，我們可以利用電腦將世界“縮小化”，可以隨時隨地的向親朋好友分享自己的所見所聞，將地球縮小化為“地球村”。
我曾讀到過這樣一則事例：“一處聞名遠近的景點發(fā)生了火災(zāi)，可當(dāng)消防員趕到之時，卻看見近乎于水泄不通的人流在此拍照，閑聊這火勢，卻完全沒有一個人有絲毫救火之意”。
這也許就是科技發(fā)展所導(dǎo)致的'弊端吧。
現(xiàn)如今的我們，每天都在受到外界訊息的干擾，有些人受到不良訊息的干擾，出去混社會；有些人受到網(wǎng)絡(luò)文學(xué)的干擾，形成了“君子報仇，十年不晚”的思想價值觀和“人不為己，天誅地滅”的行徑；更有甚者，有些稚氣未脫的臉龐之上已有了歷經(jīng)人生大起大落的滄桑之感。
這些錯誤的價值觀和人生觀在我看來很大一部分的原因皆因網(wǎng)絡(luò)和計算機的迅速發(fā)展。
其實，我們早已活在了計算機與網(wǎng)絡(luò)的“陰影”之下，所謂的人工智能不如說是智能人工，不知是社會進化了，還是人類退化了。
蘋果公司總裁庫克曾說過：“我不擔(dān)心人工智能社會讓計算機像人類一樣思考，反而，我更擔(dān)心人類像計算機一樣思考，失去價值觀和同情心，罔顧后果�！�
其實，我們所處社會的“價值觀”早已扭曲。我們都是“拜金拜房”之人，這整個社會的“同情心”也早已扭曲，我們早已不再談?wù)摽蓱z之人，卻在談?wù)撍麄兊目珊拗帯?/p>
其實，我們早已成為罔顧后果之人！悲哉，那又何為？
也許，當(dāng)計算機與網(wǎng)絡(luò)淡出人類視野之時，才是我們真正回歸于初心之時，才是人類真正悔悟之時。
也許那時，我們才能真正歸于初始；也許那時，我們才真正理解我們的本心；也許那時，我們才真真正正的稱為“21世紀”這一新世紀之人！
人工智能心得體會 篇11
當(dāng)今，人工智能越來越普遍地出現(xiàn)在大眾眼前，手機、平板以及各式各樣的機器人，它們現(xiàn)在或替代或掌控著人類。
機器人被科研家們研制的愈發(fā)像人類，有形似人類的外表，他們能跳舞，能調(diào)酒，能對話，毫不夸張地說它們中的部分已經(jīng)具備了一些人類的思想，他們中的一些甚至已經(jīng)能想人類一樣思考了，雖然并不是很全面，因為它們不具備人類的情感，從這點就能輕松分辨出人與人工智能。
科研家們還在努力，他們在嘗試讓更多的機器人像人類一樣思考，全面的那種。有許多人擔(dān)心再這樣下去，遲早有一天，機器人將完完全全替代人類，甚至成為這個世界的者，使人類像努力一般為其工作。
當(dāng)人這般害怕時，蘋果總裁庫侖卻十分淡定，他并不擔(dān)心人工智能像人一樣思考，因為他并不認為他們擔(dān)心的事會發(fā)生，但他擔(dān)心人類變工智能，沒有情感，只是機械化地達成目標(biāo)或度過一生，那這樣的后果將不可想象。
很多人覺得他擔(dān)心的事情很可笑，人生來就是由情感的，人是高等動物，怎么可能會變工智能。但現(xiàn)在的種種跡象表明，離這樣的日子其實已經(jīng)不遠了。電視新聞荔一大半的都是拾金不昧、舍己救人、救人不留姓名，這些在以前而言，那是正常不過的.事情，應(yīng)該不算是什么新聞，但在這些好事愈來愈少的現(xiàn)代，那可是個大新聞。
上的行人一個個健步如飛；四周發(fā)生車禍也只是冷漠地站在一旁看戲，任由車主們互相爭吵甚至；在公交車上給老人讓座的現(xiàn)象也是稀少。這不就是人工智能的種種表現(xiàn)嗎？機械化的工作、吃飯、睡覺，冷漠得似冰塊，怪不得冬天越來越冷了，溫情都沒了，氣溫能高到哪里去？
庫侖所擔(dān)心的事似乎正一點一點實現(xiàn)著，人類逐漸失去了價值觀和同情心，在一大部分時間里人都活成了人工智能，而人類卻絲毫不自知，這才是真正的之處。
但人工智能是人創(chuàng)造出來的，應(yīng)該是讓人工智能活類，制造出來的目的也是為人類效勞，怎么最后反倒是人變成了人工智能。
可別讓庫侖的擔(dān)心實現(xiàn)。人是人，人工智能是人工智能。人創(chuàng)造出人工智能，而不是“進化”工智能。
人工智能心得體會 篇12
隨著時代的進步，科技在不斷發(fā)展，人工智能以各種形式出現(xiàn)在我們的生活中，小到一片幾納米的芯片，大到整個互聯(lián)網(wǎng)的交互系統(tǒng)，可以說我們的生活離不開人工智能。
人工智能使我們的生活變得更加便利，就按“付款”這最基本的資金流通方式來說，從最早人們出門在外需要拿著大把的錢幣，到后來出現(xiàn)了銀行卡，人們可以施行刷卡支付，再到現(xiàn)在支付寶，微信支付，人們甚至不用帶卡僅需掃二維碼即可完成支付。是人工智能造就了現(xiàn)今如此快捷的生活方式
人工智能也使得人類在工作上更加有效率。最早的人力勞動不僅耗時耗力，在精度方面也有著極大的限制，如今的電子一體化科技不僅節(jié)省了大量的人力資源，其工作精度也達到了人工不可超越的程度。人工智能可以說是現(xiàn)今最偉大的發(fā)明之一。
人工智能有眾多的.好處，是否人工智能便可完全取代人類了呢？我想答案是未必的。人工智能說到底依舊是由人類開發(fā)出的程序，它只能單一地完成人類給其施加的指令，它的形式是單調(diào)且僵硬的。
假如你把心理調(diào)節(jié)師這一職務(wù)交給一個人工智能去做，我想它應(yīng)該會使一個患上抑郁癥的人變得更為抑郁，甚至我認為它都能使一個普通的正常人也變得抑郁煩躁。這樣的原因是顯而易見的，人類的情緒千變?nèi)f化，一個情緒的背后可能隱藏著更多的情緒，這是人工智能所無法了解的。
所以我們不必擔(dān)心人工智能是否會在將來超越人類從來替代人類，值得我們思考的應(yīng)是人類是否因為人工智能而變得懶惰，死板，沒有情趣。如果人類變得像人工智能那樣，我想這個世界將會變得十分恐怖，人們只追求工作的效率而不顧及后果，人類失去了交流，社會變得單一無趣，生活也失去了原來的多彩而變?yōu)楹诎變缮?/p>
人工智能的益處眾多，我們應(yīng)提倡且更多得去運用這一偉大的科技。與此同時我們也要對人工智能有所思考，不能因其的諸多便利而忘了屬于人類最珍貴的東西——人情。
人工智能心得體會 篇13
不知從何時起，我們都遺失了初心，沉淪于喧囂——題記
隨著科技的發(fā)展，作為國際化大都市的上海也在不停地變化著。先進的設(shè)備、發(fā)達的通訊、便捷的交通，無一不是這系列變化的象征。
自人才引進政策推出開始，各方人才都紛紛來到上海，上海也因這些人才而變得更加不同。他們帶來了各地的人性，帶來了新穎的美食，帶來了獨特的語言，帶來了從未有過的各類文化。也正是因為這是些各式各樣的“禮物”促使了上海的發(fā)展，上海的發(fā)展也同樣離不開這些人和物。
有利皆有弊，我們在科技發(fā)展的過程中肯定會有一些缺陷，隨著社會的發(fā)展一系列的問題呼之欲出。在科技發(fā)展中計算機是一項偉大的工程。有了計算機，使得我們的生活更加的方便。當(dāng)今社會，幾乎是人手一部手機，只需通過互聯(lián)網(wǎng)便可隨時隨地進行溝通交流。有人認為這樣可以增進人際關(guān)系，反之，有人認為這只會讓人更加疏遠�？偠灾饔衅淅�，不可否認的是計算機的誕生著實豐富了我們的生活，便捷了我們的生活，以至于導(dǎo)致了“低頭族”這一社會現(xiàn)象。同時，在這發(fā)展的過程中，也有一些悠久流傳下來的東西正在悄然的被人們遺忘。可曾記否過去那泛黃布有皺痕的一封封家書；那墨香四溢的一幅幅字畫；那一張張老舊的.黑白照片……
有了一個個嶄新的科技新品，人類只會義無反顧的去追求所謂的潮流、時尚，人的思想似乎定格住了。仔細想，若離開了這些東西我們是否能活，我想這個答案是肯定的。我們對這些產(chǎn)品的百般依賴讓我們原有的想象逐漸失去，若一個人沒有的思想，那畫面令人難以想象……我們沒有了感情，沒有了思索，不妨說是失去靈魂。不怕世界末日的降臨，真正的令人恐慌的是——一群沒有了靈魂的人！
余秋雨先生曾提到：“孤獨不是一種脾性，而是一種無奈�！惫陋毟锌倳讵氉砸蝗藭r倍感強烈，就如余秋雨先生所言，孤獨不是與生俱來的，而是迫于一種無奈，實際是對于社會的一種無奈罷了。人與人之間缺乏了真情的流露，那么這個社會、這個國家，也同樣難以鞏固。我們的進步需要科技的發(fā)展，科技的發(fā)展需要我們的推動，說到底，我們?nèi)祟惒攀沁@發(fā)展的最基本最重要的不可缺少的條件。是科技的發(fā)展促進了人類的發(fā)展，更是人類的思想、人類的智慧興盛了整個科技行業(yè)。
孔子云：“人之初，性本善�！比耸且粋�富有情感的動物，也是人類悠久的歷史文明傳承發(fā)展才形成了當(dāng)今的社會。我國目前確實在大力發(fā)展科教興國戰(zhàn)略，但我們在進步發(fā)展的同時也不能忘記了原有的初心和對自己的認知，我們應(yīng)以自己的初心為本，在此基礎(chǔ)上不斷的改革進步。人與機器最大的不同就是人有思想、有情感，雖說人工智能越來越發(fā)達，但這是永遠無法逾越的鴻溝。同樣的，我們也不能僅滿足于現(xiàn)狀，我們?nèi)孕枰獙W(xué)習(xí)更多的知識，探索更多的未知，一個國家的富強和諧需每一個國人共同努力。
不忘初心，以安永恒。
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