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2023年人工智能的未來的心得體會(通用9篇)

時間:2025-05-06 作者:儲xy

在平日里,心中難免會有一些新的想法,往往會寫一篇心得體會,從而不斷地豐富我們的思想。心得體會可以幫助我們更好地認識自己,了解自己的優點和不足,從而不斷提升自己。下面是小編幫大家整理的心得體會范文大全,供大家參考借鑒,希望可以幫助到有需要的朋友。

人工智能的未來的心得體會篇一

人工智能的未來已經成為了時下科技領域的熱門話題。在近年來,人工智能發展迅猛,它的應用不斷地出現在各個領域中。而我也因此對人工智能產生了濃厚的興趣。在學習和了解人工智能的過程中,我深深感受到人工智能對于未來的發展會產生怎樣的深遠影響,故有了下文的發言。

[第一段]

人工智能在未來的發展及應用將會越來越廣泛,也越來越普及。通過人工智能我們可以更加高效地解決問題,也能夠更好的滿足人們的需求。而人工智能也將會深度地融合到我們的日常生活中。例如,人工智能能夠根據我們當天的日程安排,推薦最合適的路徑和交通工具,讓我們在出門前就可以規劃好最合適的路線。這對我們的日常生活有著巨大的幫助。

[第二段]

我認為,人工智能的未來還是會有很多挑戰和難點需要攻克。例如,機器學習領域還面臨著很多問題,需要更加深入的研究。另外,數據的質量和可靠性也是人工智能的一個重要挑戰。只有通過對大量數據進行分析整理、建立數據模型并進行機器學習,才能夠讓人工智能更加合理、更加智能的工作。

[第三段]

人工智能將會對各行各業帶來深刻的變革。例如,醫療領域可以借助人工智能對患者病情進行精準預測,大大提高醫療水平。在產業上也有很多運用。例如,金融領域可以利用人工智能來實時進行交易決策,減小風險和成本等。

[第四段]

雖然人工智能的未來發展充滿了挑戰和困難,但我們可以看到,人工智能的好處也是顯而易見的。它能夠幫助我們解決很多現實問題,在各個領域都有不同的應用前景。由于在各個領域各有所長,我們還可以進行跨領域的應用,使得人工智能能夠更加靈活地應用于工業以及我們的日常生活中。

[第五段]

雖然人工智能的應用前景非常廣闊,但是我們也應當認識到,它并不能完全替代人類的工作,現有的技術仍然需要人類去監督和管理。因此,人工智能的未來需要我們保持高度的警惕和觀察。在未來的應用過程中,我們也應當嚴格把控人工智能的發展,借助技術發展的優點,實現良性的人工智能應用,為人類社會帶來更加積極的效應。

[結語]

總之,人工智能的未來不僅有無限的潛力和機會,也存在著巨大的挑戰和困難,我們有必要深入研究,不斷改善和完善技術。更加重要的是要以人為本,發揮人類的主體作用,防止人工智能失控帶來不可預知的后果。只有這樣,我們才能夠讓人工智能更好地為我們的生活和產業服務,并為人類的發展做出貢獻。

人工智能的未來的心得體會篇二

1、促進教育方式的變革,培養學生的綜合能力

在機器人教育中,課堂以學生為中心,教師作為指導者提供學習材料和建議,學生必須自己去學習知識,構建知識體系,提出自己的解決方案,從而有效培養了動手能力、學生創新思維能力。

2、有效激發學習興趣、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。學習興趣是學生的學習成功重要因素。機器人教育可以通過比賽形式,得到周圍環境的認可和贊賞,能夠激發學生學習的興趣,激發學生的斗志和拼博精神。

3、培養學生的團隊協作能力

機器人教育中大多以小組形式開始,機器人的學習、競賽實際上是一個團體學習的過程。它需要學習者團結協作,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,轉換思維方式

考慮到中小學生和機器人課程的特點,為培養學生的綜合設計能力和創新能力,本人認為機器人教學應該在教學內容、教學方法、教學組織方面一改其它課程的教學模式,走出一條新的路子來。

1、教學內容:機器人教學應注意學生知識廣度的學習。雖然僅通過一門課程來擴充學生的知識面效果有限,但是由于機器人的設計涉及到光機電一體化、自動控制、人工智能等多方面問題,既有硬件設計也有軟件設計,所以是讓學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。例如在確定教學內容時,注意力不要僅放在競賽用輪式成品機器人上,還應該關注單片機、嵌入式cpu、各種傳感器、電機、機械部件等軟硬件技術在機器人和自動化技術上的應用。

2、教學方法:應根據學段和學科情況選擇不同的綜合設計教學方法。如:小學階段可讓學生完成輪式競賽用機器人的功能模塊組裝的設計;初中階段可進行生活與學習中實用機器人的創意設計;高中信息技術課中可重點對機器人智能軟件算法進行設計;而高中通用技術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設計。總之,教學方法應該側重綜合設計,而不是放在問題的分析上。

3、教學組織機器人教學應事先營造好供學生動手動腦進行設計活動的環境。提供必要的設備和工具(包括工具軟件),組織學生進行探究式學習,特別應注意探究式學習三個要素(任務驅動、協作學習、教師引導)的構成,讓學生能夠充分化動手。同時,還應提倡設計過程的規范化,用于提高學生的綜合設計能力。教學活動不僅在課堂上進行,還應組織學生在課余時間做適當的工作,以保證教學的完整性和有效性。

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教育做出應有的貢獻,教育機器人的前途是光明的。

人工智能的未來的心得體會篇三

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學生什么知識,什么素養,才能為社會發展提供源源不斷的動力源泉。

人工智能簡稱ai,它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學,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、大數據、機器學習和5g技術綜合的產物,做好人工智能教育能實現不斷提升人們生活的質量,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、數據處理、算法以及場景化的學習,使學生對教材可以理解,教育情景可以感知,學習服務可以定制,使人工智能教育從智能增強,轉變為智能補償,最終達到智能替代。

在實際過程中,很多學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。

分為三個階段:

第一階段大班stem基礎教學,

第二輪實踐教學建立社團校隊,

第三開展項目式專訓,培育科技特長生,或者各年級年級培養學生人工智能教育的不同目標,小學低年級可以主要培養綜合素養,小學高年級跨學科應用,初中形成目標方向,高中向目標方向進行研究。

這次的粵港澳臺人工智能教育論壇學習,拓寬了我對人工智能教育的認識,對我的教學如何開展人工智能教育具有指導和借鑒意義。

人工智能的未來的心得體會篇四

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。信息抽象結晶為知識,知識構成智能的基礎。因此,信息化到知識化再到智能化,必將成為人類社會發展的趨勢。

人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中,她的概念,方法和技術正在各行各業廣泛滲透。而在我們的身邊,智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業和醫學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力,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),科學界至今還沒有給出令人滿意的定義。

有人從生物學角度定義為“中樞神經系統的功能”,有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”,甚至有人同義反復地把它定義為“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涵。

雖然難于下定義,但人工智能的發展已經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的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現有的計算機技術、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合,并有一定的理論實踐依據,計算機將擁有一個新的發展方向。

個人覺得研究人工智能的目的,一方面是要創造出具有智能的機器,另一方面是要弄清人類智能的本質,因此,人工智能既屬于工程的范疇,又屬于科學的范疇。通過研究和開發人工智能,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。

人工智能的未來的心得體會篇五

學生們都對刮獎非常感興趣,通過刮獎環節的設計,學生很快的融入課堂環境中,學生們積極參入,踴躍發言,學習興趣盎然,在寓教于樂額學習氛圍中學習新知識,掌握新技能。

學生們利用之前所學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,這時候引導學生提出問題,教給學生新的知識點-變量。

本節課學生參入度高,動手實踐能力強,設計的問題層層遞進,環環相扣,過渡環節都處理的非常到位,更多的是讓學生自己去探索,把課堂交給學生,不斷創新,發揮了學生的主體學習地位,讓其自主探索,合作學習,做到真正的掌握一門技能。這也是培養學生不斷創新的手段之一。

希望以后能有更多這樣的學習機會,以便于在信息技術的教學上有更大的進步和提高。

人工智能的未來的心得體會篇六

通過這學期的學習,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性的科學,從事這項工作的人必須懂得計算機知識,心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學,它由不同的領域組成,如機器學習,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雜工作。人工智能的定義可以分為兩部分,即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解,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造人工智能的地步,等等。但總的來說,“人工系統”就是通常意義下的人工系統。關于什么是“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、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學,簡稱ai。

人工智能的發展歷史大致可以分為這幾個階段:

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展。日本19**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kips”,其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。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,神經網絡飛速發展。

19**年,美國召開第一次神經網絡國際會議,宣告了這一新學科的誕生。此后,各國在神經網絡方面的投資逐漸增加,神經網絡迅速發展起來。

第五階段:90年代,人工智能出現新的研究高潮

由于網絡技術特別是國際互連網的技術發展,人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環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,將人工智能更面向實用。另外,由于hopfield多層神經網絡模型的提出,使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。

對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想

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。信息抽象結晶為知識,知識構成智能的基礎。因此,信息化到知識化再到智能化,必將成為人類社會發展的趨勢。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中,她的概念,方法和技術正在各行各業廣泛滲透。而在我們的身邊,智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業和醫學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力,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),科學界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經系統的功能”,有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”,甚至有人同義反復地把它定義為“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涵。

雖然難于下定義,但人工智能的發展已經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的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現有的計算機技術、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合,并有一定的理論實踐依據,計算機將擁有一個新的發展方向。

個人覺得研究人工智能的目的,一方面是要創造出具有智能的機器,另一方面是要弄清人類智能的本質,因此,人工智能既屬于工程的范疇,又屬于科學的范疇。通過研究和開發人工智能,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。

人工智能研究的近期目標;是使現有的計算機不僅能做一般的數值計算及非數值信息的數據處理,而且能運用知識處理問題,能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標,根據現行的計算機的特點研究實現智能的有關理論、技術和方法,建立相應的智能系統。例如目前研究開發的專家系統,機器翻譯系統、模式識別系統、機器學習系統、機器人等。隨著社會的發展,技術的進步,人工智能的發展是任何人都無法想象的。通過對人工智能的學習,以及與所聽所見所聞的結合,我大膽的對未來人工智能的發展做出了以下拙劣的猜想:

1、在某些城市,立法機關將主要采用人工智能專家系統來制定新的法律。

2、人們可以用語言來操縱和控制智能化計算機、互聯網、收音機、電視機和移動電話,遠程醫療和遠程保健等遠程服務變得更為完善。

3、智能化計算機和互聯網在教育中扮演了重要角色,遠程教育十分普及。

4、隨著信息技術、生物技術和納米技術的發展,人工智能科學逐漸完善。

5、許多植入了芯片的人體組成了人體通信網絡(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如,將微型超級計算機植入人腦,人們就可通過植入的芯片直接進行通信。

6、抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發災難。

7、隨著人工智能的加速發展,新制定的法律不僅可以用來更好地保護人類健康,而且能大幅度提高全社會的文明水準。比如,法律可以保護人們免受電磁煙霧的侵害,可以規范家用機器人的使用,可以更加有效地保護數據,可以禁止計算機合成技術在一些文化和藝術方面的應用(比如禁止合成電視名人),可以禁止編寫具有自我保護意識的計算機程序。

1、智能化計算機和互聯網既能自我修復,也能自行進行科學研究,還能自己生產產品。

2、一些新型材料的出現,促使智能化向更高層次發展。

3、用可植入芯片實現人類、計算機和鯨目動物之間的直接通信,在以后的發展中甚至不用植入芯片也可實現此項功能。

4、制定“機器人法”等新的法律來約束機器人的行為,使人們不受機器人的侵害。

5、高水準的智能化技術可以使火星表面環境適合人類居住和發展。

1、信息化的世界進一步發展成全息模式的世界。

2、人工智能系統可從環境中采集全息信息,身處某地的人們可以更容易地了解和知曉其他地方的情況。

3、人們對一些目前無法解釋的自然現象會有更清楚的認識和更完善的解釋,并將這些全新的知識應用在醫療、保健和安全等領域。

4、人工智能可以模仿人類的智能,因此會出現有關法律來規范這些行為。人工智能一但擁有長足的進步,必將帶動其他計算機技術的發展。網絡化將虛擬的世界變得無限大,屆時,足不出戶將成為一種習慣。人工智能必將帶動人類的發展,起到決定性作用。

雖然不知道其中有多少在未來會得到實現,但也算是我通過對人工智能的學習所收獲的總結。人工智能的繁榮景象和光明前景已展示出其誘人的魅力,讓我們一起期待未來的世界吧,一個全新的人工智能世界。

人工智能總結與感悟

人工智能的簡短心得

人工智能的未來的心得體會篇七

通過這學期的學習,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性的科學,從事這項工作的人必須懂得計算機知識,心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學,它由不同的領域組成,如機器學習,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雜工作。人工智能的定義可以分為兩部分,即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解,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造人工智能的地步,等等。但總的來說,“人工系統”就是通常意義下的人工系統。關于什么是“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、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學,簡稱ai。

人工智能的發展歷史大致可以分為這幾個階段:

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kips”,其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。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,神經網絡飛速發展。

1987年,美國召開第一次神經網絡國際會議,宣告了這一新學科的誕生。此后,各國在神經網絡方面的投資逐漸增加,神經網絡迅速發展起來。

第五階段:90年代,人工智能出現新的研究高潮

由于網絡技術特別是國際互連網的技術發展,人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環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,將人工智能更面向實用。另外,由于hopfield多層神經網絡模型的提出,使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。

對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想

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。信息抽象結晶為知識,知識構成智能的基礎。因此,信息化到知識化再到智能化,必將成為人類社會發展的趨勢。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中,她的概念,方法和技術正在各行各業廣泛滲透。而在我們的身邊,智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業和醫學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力,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),科學界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經系統的功能”,有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”,甚至有人同義反復地把它定義為“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涵。

雖然難于下定義,但人工智能的發展已經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的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現有的計算機技術、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合,并有一定的理論實踐依據,計算機將擁有一個新的發展方向。

個人覺得研究人工智能的目的,一方面是要創造出具有智能的機器,另一方面是要弄清人類智能的本質,因此,人工智能既屬于工程的.范疇,又屬于科學的范疇。通過研究和開發人工智能,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。

人工智能的未來的心得體會篇八

通過這學期的學習,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性的科學,從事這項工作的人必須懂得計算機知識,心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學,它由不同的領域組成,如機器學習,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雜工作。人工智能的定義可以分為兩部分,即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解,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造人工智能的地步,等等。但總的來說,“人工系統”就是通常意義下的人工系統。關于什么是“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、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學,簡稱ai。

人工智能的發展歷史大致可以分為這幾個階段:

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展。日本19**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kips”,其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。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,神經網絡飛速發展。

19**年,美國召開第一次神經網絡國際會議,宣告了這一新學科的誕生。此后,各國在神經網絡方面的投資逐漸增加,神經網絡迅速發展起來。

第五階段:90年代,人工智能出現新的研究高潮

由于網絡技術特別是國際互連網的技術發展,人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環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,將人工智能更面向實用。另外,由于hopfield多層神經網絡模型的提出,使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。

對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想

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。信息抽象結晶為知識,知識構成智能的基礎。因此,信息化到知識化再到智能化,必將成為人類社會發展的趨勢。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中,她的概念,方法和技術正在各行各業廣泛滲透。而在我們的身邊,智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業和醫學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力,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),科學界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經系統的功能”,有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”,甚至有人同義反復地把它定義為“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涵。

雖然難于下定義,但人工智能的發展已經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的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現有的計算機技術、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合,并有一定的理論實踐依據,計算機將擁有一個新的發展方向。

個人覺得研究人工智能的目的,一方面是要創造出具有智能的機器,另一方面是要弄清人類智能的本質,因此,人工智能既屬于工程的范疇,又屬于科學的范疇。通過研究和開發人工智能,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。

人工智能研究的近期目標;是使現有的計算機不僅能做一般的數值計算及非數值信息的數據處理,而且能運用知識處理問題,能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標,根據現行的計算機的特點研究實現智能的有關理論、技術和方法,建立相應的智能系統。例如目前研究開發的專家系統,機器翻譯系統、模式識別系統、機器學習系統、機器人等。隨著社會的發展,技術的進步,人工智能的發展是任何人都無法想象的。通過對人工智能的學習,以及與所聽所見所聞的結合,我大膽的對未來人工智能的發展做出了以下拙劣的猜想:

1、在某些城市,立法機關將主要采用人工智能專家系統來制定新的法律。

2、人們可以用語言來操縱和控制智能化計算機、互聯網、收音機、電視機和移動電話,遠程醫療和遠程保健等遠程服務變得更為完善。

3、智能化計算機和互聯網在教育中扮演了重要角色,遠程教育十分普及。

4、隨著信息技術、生物技術和納米技術的發展,人工智能科學逐漸完善。

5、許多植入了芯片的人體組成了人體通信網絡(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如,將微型超級計算機植入人腦,人們就可通過植入的芯片直接進行通信。

6、抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發災難。

7、隨著人工智能的加速發展,新制定的法律不僅可以用來更好地保護人類健康,而且能大幅度提高全社會的文明水準。比如,法律可以保護人們免受電磁煙霧的侵害,可以規范家用機器人的使用,可以更加有效地保護數據,可以禁止計算機合成技術在一些文化和藝術方面的應用(比如禁止合成電視名人),可以禁止編寫具有自我保護意識的計算機程序。

1、智能化計算機和互聯網既能自我修復,也能自行進行科學研究,還能自己生產產品。

2、一些新型材料的出現,促使智能化向更高層次發展。

3、用可植入芯片實現人類、計算機和鯨目動物之間的直接通信,在以后的發展中甚至不用植入芯片也可實現此項功能。

4、制定“機器人法”等新的法律來約束機器人的行為,使人們不受機器人的侵害。

5、高水準的智能化技術可以使火星表面環境適合人類居住和發展。

1、信息化的世界進一步發展成全息模式的世界。

2、人工智能系統可從環境中采集全息信息,身處某地的人們可以更容易地了解和知曉其他地方的情況。

3、人們對一些目前無法解釋的自然現象會有更清楚的認識和更完善的解釋,并將這些全新的知識應用在醫療、保健和安全等領域。

4、人工智能可以模仿人類的智能,因此會出現有關法律來規范這些行為。人工智能一但擁有長足的進步,必將帶動其他計算機技術的發展。網絡化將虛擬的世界變得無限大,屆時,足不出戶將成為一種習慣。人工智能必將帶動人類的發展,起到決定性作用。

雖然不知道其中有多少在未來會得到實現,但也算是我通過對人工智能的學習所收獲的總結。人工智能的繁榮景象和光明前景已展示出其誘人的魅力,讓我們一起期待未來的世界吧,一個全新的人工智能世界。

人工智能的未來的心得體會篇九

人工智能主要研究用人工方法模擬和擴展人的智能,最終實現機器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關。邏輯學始終是人工智能研究中的基礎科學問題,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,英國布爾創立了布爾代數,奠定了現代形式邏輯研究的基礎。德國弗雷格完善了命題邏輯,創建了一階謂詞演算系統。20世紀,哥德爾對一階謂詞完全性定理與n形式系統的不完全性定理進行了證明。在此基礎上,克林對一般遞歸函數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字計算機的馮·諾依曼型體系結構,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學計算機eniac做出了開拓性的貢獻。

以上經典數理邏輯的理論成果,為1956年人工智能學科的誕生奠定了堅實的邏輯基礎。

現代邏輯發展動力主要來自于數學中的公理化運動。20世紀邏輯研究嚴重數學化,發展出來的邏輯被恰當地稱為“數理邏輯”,它增強了邏輯研究的深度,使邏輯學的發展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期,并且對整個現代科學特別是數學、哲學、語言學和計算機科學產生了非常重要的影響。

2.1邏輯學的大體分類

邏輯學是一門研究思維形式及思維規律的科學。從17世紀德國數學家、哲學家萊布尼茲(niz)提出數理邏輯以來,隨著人工智能的一步步發展的需求,各種各樣的邏輯也隨之產生。邏輯學大體上可分為經典邏輯、非經典邏輯和現代邏輯。經典邏輯與模態邏輯都是二值邏輯。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展遇到的一個重大難題就是專家經驗知識和常識的推理。現代邏輯迫切需要有一個統一可靠的,關于不精確推理的邏輯學作為它們進一步研究信息不完全情況下推理的基礎理論,進而形成一種能包容一切邏輯形態和推理模式的,靈活的,開放的,自適應的邏輯學,這便是柔性邏輯學。而泛邏輯學就是研究剛性邏輯學(也即數理邏輯)和柔性邏輯學共同規律的邏輯學。

泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規律,建立能包容一切邏輯形態和推理模式,并能根據需要自由伸縮變化的柔性邏輯學,剛性邏輯學將作為一個最小的內核存在其中,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,邏輯學的研究成果不但為人工智能學科的誕生奠定了理論基礎,而且它們還作為重要的成分被應用于人工智能系統中。

3.1經典邏輯的應用

人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統治地位的時期。1963年,紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”數學定理證明程序(lt)。在此基礎之上,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”的一大領域。經典數理邏輯只是數學化的形式邏輯,只能滿足人工智能的部分需要。

3.2非經典邏輯的應用

(1)不確定性的推理研究

人工智能發展了用數值的方法表示和處理不確定的信息,即給系統中每個語句或公式賦一個數值,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年邦迪提出的發生率計算模型,以及假設推理、定性推理和證據空間理論等經驗性模型。

歸納邏輯是關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,從相應的知識庫中調用有關知識來處理新問題。

(2)不完全信息的推理研究

常識推理是一種非單調邏輯,即人們基于不完全的信息推出某些結論,當人們得到更完全的信息后,可以改變甚至收回原來的結論。非單調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非單調邏輯推理系統、摩爾的自認知邏輯都是具有開創性的非單調邏輯系統。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是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統。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系合成原則,現有的絕大多數模糊推理方法都是關系合成規則的變形或擴充。

現代邏輯創始于19世紀末葉和20世紀早期,其發展動力主要來自于數學中的公理化運動。21世紀邏輯發展的主要動力來自哪里?筆者認為,計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學發展的主要動力源泉,并將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。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,而是最能體現人的智能特征的能動性、創造性思維,這種思維活動中包括學習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如,選擇性地搜集相關的經驗證據,在不充分信息的基礎上做出嘗試性的判斷或抉擇,不斷根據環境反饋調整、修正自己的行為,由此達到實踐的成功。于是,邏輯學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其能動性特征的各種不確定性推理,由此發展出的邏輯理論也將具有更強的可應用性。

人工智能的產生與發展和邏輯學的發展密不可分。

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一的邏輯基礎;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,目前許多專家和學者又在基于其他邏輯的基礎上研究概率推理,使得邏輯學盡可能滿足人工智能發展的各方面的需要。就目前來說,一個新的泛邏輯理論的發展和完善需要一個比較長的時期,那何不將“百花齊放”與“一統天下”并行進行,各自發揮其優點,為人工智能的發展做出貢獻。目前,許多制約人工智能發展的因素仍有待于解決,技術上的突破,還有賴于邏輯學研究上的`突破。在對人工智能的研究中,我們只有重視邏輯學,努力學習與運用并不斷深入挖掘其基本內容,拓寬其研究領域,才能更好地促進人工智能學科的發展。

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