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人工智能心得體會(huì)100字篇一
12世紀(jì)末13世紀(jì)初,西班牙羅門·盧樂(lè)提出制造可解決各種問(wèn)題的通用邏輯機(jī)。17世紀(jì),英國(guó)培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后,德國(guó)萊布尼茲做出了四則運(yùn)算的手搖計(jì)算器,并提出了“通用符號(hào)”和“推理計(jì)算”的思想。19世紀(jì),英國(guó)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(guó)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(jì),哥德?tīng)枌?duì)一階謂詞完全性定理與n形式系統(tǒng)的不完全性定理進(jìn)行了證明。在此基礎(chǔ)上,克林對(duì)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(guó)圖靈建立了描述算法的機(jī)械性思維過(guò)程,提出了理想計(jì)算機(jī)模型(即圖靈機(jī)),創(chuàng)立了自動(dòng)機(jī)理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲(chǔ)程序的思想和建立通用電子數(shù)字計(jì)算機(jī)的馮·諾依曼型體系結(jié)構(gòu),以及1946年美國(guó)的莫克利和埃克特成功研制世界上第一臺(tái)通用電子數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)eniac做出了開(kāi)拓性的貢獻(xiàn)。
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(jiān)實(shí)的邏輯基礎(chǔ)。
現(xiàn)代邏輯發(fā)展動(dòng)力主要來(lái)自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動(dòng)。20世紀(jì)邏輯研究嚴(yán)重?cái)?shù)學(xué)化,發(fā)展出來(lái)的邏輯被恰當(dāng)?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”,它增強(qiáng)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(jì)邏輯之后進(jìn)入第三個(gè)高峰期,并且對(duì)整個(gè)現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和計(jì)算機(jī)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(jì)德國(guó)數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲(niz)提出數(shù)理邏輯以來(lái),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(gè)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(gè)重大難題就是專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和常識(shí)的推理。現(xiàn)代邏輯迫切需要有一個(gè)統(tǒng)一可靠的,關(guān)于不精確推理的邏輯學(xué)作為它們進(jìn)一步研究信息不完全情況下推理的基礎(chǔ)理論,進(jìn)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(kāi)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(gè)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(shí)期。1963年,紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機(jī)”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(wèn)題求解程序(gps),開(kāi)拓了人工智能“問(wèn)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(gè)語(yǔ)句或公式賦一個(gè)數(shù)值,用來(lái)表示語(yǔ)句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有:1976年杜達(dá)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(jì)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(yàn)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(gè)別到一般的推理。借助這種歸納方法和運(yùn)用類比的方法,計(jì)算機(jī)就可以通過(guò)新、老問(wèn)題的相似性,從相應(yīng)的知識(shí)庫(kù)中調(diào)用有關(guān)知識(shí)來(lái)處理新問(wèn)題。
(2)不完全信息的推理研究
常識(shí)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(lái)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(jì)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(rèn)知邏輯都是具有開(kāi)創(chuàng)性的非單調(diào)邏輯系統(tǒng)。常識(shí)推理也是一種可能出錯(cuò)的不精確的推理,即容錯(cuò)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(lái)處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個(gè)典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬(wàn)的三值邏輯系統(tǒng)。模糊邏輯的研究始于20世紀(jì)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(kuò)充。
現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀(jì)末葉和20世紀(jì)早期,其發(fā)展動(dòng)力主要來(lái)自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動(dòng)。21世紀(jì)邏輯發(fā)展的主要?jiǎng)恿?lái)自哪里?筆者認(rèn)為,計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能將至少是21世紀(jì)早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要?jiǎng)恿υ慈⒂纱藳Q定21世紀(jì)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(diǎn)不在于人腦所進(jìn)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(dòng)性、創(chuàng)造性思維,這種思維活動(dòng)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(yàn)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(dá)到實(shí)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(dòng),并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動(dòng)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(qiáng)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?cè)噲D找到一個(gè)包容一切邏輯的泛邏輯,使得形成一個(gè)完美統(tǒng)一的邏輯基礎(chǔ);另一方面,我們還要不斷地爭(zhēng)論、更新、補(bǔ)充新的邏輯。如果二者能夠有機(jī)地結(jié)合,將推動(dòng)人工智能進(jìn)入一個(gè)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(lái)說(shuō),一個(gè)新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個(gè)比較長(zhǎng)的時(shí)期,那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進(jìn)行,各自發(fā)揮其優(yōu)點(diǎn),為人工智能的`發(fā)展做出貢獻(xiàn)。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(duì)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(yùn)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(jìn)人工智能學(xué)科的發(fā)展。
人工智能心得體會(huì)100字篇二
電影《人工智能》,一個(gè)未來(lái)版的皮諾曹式故事。david—一個(gè)有思想、有感情的小機(jī)器人,他被一對(duì)人類父母—henry和monica所收養(yǎng)。突然有一天,henry和monica的親生兒子martin從昏迷中醒來(lái)。而monica對(duì)于親生兒子和機(jī)器人養(yǎng)子中作出了選取。
david被人類父母拋棄后,一向認(rèn)為是自己被拋棄的原因是自己不是一個(gè)有血肉的人,他渴望著自己能由一個(gè)機(jī)器人變成一個(gè)真真正正的人。抱著對(duì)這個(gè)愿望的執(zhí)著,david展開(kāi)了漫長(zhǎng)的歷程。
在描述david經(jīng)歷的故事中,我們能夠看到幾個(gè)不一樣的機(jī)器人主角。
每種機(jī)器人都代表自己的作用,但卻無(wú)法被人類接納到生命當(dāng)中存在。與david一同被困機(jī)器屠宰場(chǎng)的破舊機(jī)器人,當(dāng)中有仆人、工人、看門人的打扮,能夠看出以前作用于生活和生產(chǎn)。那些破舊機(jī)器人中都以前出色過(guò),但當(dāng)有更新更先進(jìn)的型號(hào)推出時(shí),它們即被毫無(wú)疑問(wèn)地丟棄,最終被人類徹底銷毀。
joe,機(jī)器情人,為人類的生理需求服務(wù),懂得分析人類心理變化。teddy,玩具熊機(jī)器人,只會(huì)作為寵物主角的邏輯思考。joe和teddy能夠被人類作為一種寄托,joe甚至能讀懂人類的情緒,但始終不被人類所在乎,最終也只能說(shuō)出“我以前存在”。
david,新研發(fā)的高仿真機(jī)器人,能脫離數(shù)據(jù)計(jì)算而用感情思考,懂得愛(ài)別人,被人類收養(yǎng)。在martin蘇醒前,henry和monica一向嘗試去接納這個(gè)機(jī)器人兒子,直至martin康復(fù)回來(lái)發(fā)生了一些事情。monica卻放下了接納機(jī)器人做兒子,正因機(jī)器人的外表甚至內(nèi)在無(wú)論多么像人類,本質(zhì)卻是機(jī)器人。
david的創(chuàng)造者對(duì)于創(chuàng)造david的想法是,嘗試去做一個(gè)會(huì)去愛(ài)的機(jī)器人,而成功之后就是與david同類機(jī)器人量產(chǎn)化的開(kāi)始。由電影的開(kāi)端時(shí),我們已經(jīng)看出故事里的社會(huì)背景不存在屬于機(jī)器人存在的空間。每種機(jī)器人的出現(xiàn)也是為了人類的需要,只能作為工具的本質(zhì)。即使造出所謂的“愛(ài)”,也無(wú)法和人類的愛(ài)產(chǎn)生共鳴。
更具諷刺的是,david最終只能讓電影里代表高級(jí)生命體的外星人幫忙他達(dá)成被愛(ài)的愿望。而這個(gè)時(shí)候,地球上的人類已經(jīng)滅絕了。透過(guò)電影這樣比較隱晦的描述,我們感受到的是,人類到了滅絕仍無(wú)法接納機(jī)器人到自己的愛(ài)當(dāng)中。
或者我們不必深化到去思考人與機(jī)器人的關(guān)聯(lián),拉近到我們的周圍,在現(xiàn)實(shí)生活的社會(huì)中,不正是有人像電影里的人類對(duì)待機(jī)器人一般去對(duì)待他人嗎?
人工智能心得體會(huì)100字篇三
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(huì),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(shí)和巧妙的駕馭課堂的能力讓我受益匪淺。下面我從幾個(gè)方面來(lái)談一下感受:
學(xué)生們都對(duì)刮獎(jiǎng)非常感興趣,通過(guò)刮獎(jiǎng)環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì),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(lè)額學(xué)習(xí)氛圍中學(xué)習(xí)新知識(shí),掌握新技能。
學(xué)生們利用之前所學(xué)程序可以計(jì)算出簡(jiǎn)單的價(jià)格,但是當(dāng)問(wèn)題逐漸增多,利用之前的方法就非常麻煩了,這時(shí)候引導(dǎo)學(xué)生提出問(wèn)題,教給學(xué)生新的知識(shí)點(diǎn)—變量。
本節(jié)課學(xué)生參入度高,動(dòng)手實(shí)踐能力強(qiáng),設(shè)計(jì)的問(wèn)題層層遞進(jìn),環(huán)環(huán)相扣,過(guò)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(jī)會(huì),以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進(jìn)步和提高。