第一篇：人工智能學(xué)習(xí)心得

人工智能學(xué)習(xí)心得

對(duì)人工智能的理解

通過這學(xué)期的學(xué)習(xí)，我對(duì)人工智能有了一定的感性認(rèn)識(shí)，個(gè)人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)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(zhēng)議性也不大。有時(shí)我們會(huì)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(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(shí)、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(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)構(gòu)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(guān)于人工智能一個(gè)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(jì)算機(jī)科學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)交叉形成的一門科學(xué)，簡(jiǎn)稱AI。

人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個(gè)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(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)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(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。

第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。

DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會(huì)議

第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。

日本1982年開始了”第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即”知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。

1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮

由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。

對(duì)人工智能對(duì)世界的影響的感受及未來暢想

最近看了電影《黑客帝國》一系列，對(duì)其中的科幻生活有了很大的興趣，不覺有了疑問：現(xiàn)在的世界是否會(huì)如電影中一樣呢？人工智能的神話是否會(huì)發(fā)生在當(dāng)前社會(huì)中的呢 ？

在黑客帝國的世界里，程序員成為了耶穌，控制著整個(gè)世界，黑客帝國之所以成為經(jīng)典，我認(rèn)為，不是因?yàn)轱w來飛去的超級(jí)人物，而是因?yàn)樗底越沂玖艘粋€(gè)人與計(jì)算機(jī)世界的關(guān)系，一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。誰知道200年以后會(huì)不會(huì)是智能機(jī)器統(tǒng)治了世界？

人類正向信息化的時(shí)代邁進(jìn)，信息化是當(dāng)前時(shí)代的主旋律。信息抽象結(jié)晶為知識(shí)，知識(shí)構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此，信息化到知識(shí)化再到智能化，必將成為人類社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)。人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結(jié)合到科學(xué)技術(shù)的各門學(xué)科和社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域中，她的概念，方法和技術(shù)正在各行各業(yè)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(yè)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟(jì)效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進(jìn)性。

智能是一個(gè)寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對(duì)于什么是人類智能（或者說智力），科學(xué)界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學(xué)角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學(xué)角度定義為“進(jìn)行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復(fù)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(cè)驗(yàn)所測(cè)量的那種東西”。這些都不能準(zhǔn)確的說明人工智能的確切內(nèi)涵。

雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當(dāng)前信息化社會(huì)的迫切要求，同時(shí)研究人工智能也對(duì)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(shù)的進(jìn)步都將帶動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)的大跨步前進(jìn)。如果將現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學(xué)的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合，并有一定的理論實(shí)踐依據(jù)，計(jì)算機(jī)將擁有一個(gè)新的發(fā)展方向。

個(gè)人覺得研究人工智能的目的，一方面是要?jiǎng)?chuàng)造出具有智能的機(jī)器，另一方面是要弄清人類智能的本質(zhì)，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學(xué)的范疇。通過研究和開發(fā)人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計(jì)算機(jī)更好的造福人類。人工智能研究的近期目標(biāo)；是使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)不僅能做一般的數(shù)值計(jì)算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運(yùn)用知識(shí)處理問題，能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標(biāo)，根據(jù)現(xiàn)行的計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)研究實(shí)現(xiàn)智能的有關(guān)理論、技術(shù)和方法，建立相應(yīng)的智能系統(tǒng)。例如目前研究開發(fā)的專家系統(tǒng)，機(jī)器翻譯系統(tǒng)、模式識(shí)別系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)、機(jī)器人等。隨著社會(huì)的發(fā)展，技術(shù)的進(jìn)步，人工智能的發(fā)展是任何人都無法想象的。通過對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)，以及與所聽所見所聞的結(jié)合，我大膽的對(duì)未來人工智能的發(fā)展做出了以下拙劣的猜想：

一，融合階段（2010—2020年）：

1、在某些城市，立法機(jī)關(guān)將主要采用人工智能專家系統(tǒng)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(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、收音機(jī)、電視機(jī)和移動(dòng)電話，遠(yuǎn)程醫(yī)療和遠(yuǎn)程保健等遠(yuǎn)程服務(wù)變得更為完善。

3、智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)在教育中扮演了重要角色，遠(yuǎn)程教育十分普及。

4、隨著信息技術(shù)、生物技術(shù)和納米技術(shù)的發(fā)展，人工智能科學(xué)逐漸完善。

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

6、抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災(zāi)難。

7、隨著人工智能的加速發(fā)展，新制定的法律不僅可以用來更好地保護(hù)人類健康，而且能大幅度提高全社會(huì)的文明水準(zhǔn)。比如，法律可以保護(hù)人們免受電磁煙霧的侵害，可以規(guī)范家用機(jī)器人的使用，可以更加有效地保護(hù)數(shù)據(jù)，可以禁止計(jì)算機(jī)合成技術(shù)在一些文化和藝術(shù)方面的應(yīng)用（比如禁止合成電視名人），可以禁止編寫具有自我保護(hù)意識(shí)的計(jì)算機(jī)程序。

三、自我發(fā)展階段（2020—2030年）：

1、智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復(fù)，也能自行進(jìn)行科學(xué)研究，還能自己生產(chǎn)產(chǎn)品。

2、一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。

3、用可植入芯片實(shí)現(xiàn)人類、計(jì)算機(jī)和鯨目動(dòng)物之間的直接通信，在以后的發(fā)展中甚至不用植入芯片也可實(shí)現(xiàn)此項(xiàng)功能。

4、制定“機(jī)器人法”等新的法律來約束機(jī)器人的行為，使人們不受機(jī)器人的侵害。

5、高水準(zhǔn)的智能化技術(shù)可以使火星表面環(huán)境適合人類居住和發(fā)展。

四、升華階段（2030—2040年）：

1、信息化的世界進(jìn)一步發(fā)展成全息模式的世界。

2、人工智能系統(tǒng)可從環(huán)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(duì)一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會(huì)有更清楚的認(rèn)識(shí)和更完善的解釋，并將這些全新的知識(shí)應(yīng)用在醫(yī)療、保健和安全等領(lǐng)域。

4、人工智能可以模仿人類的智能，因此會(huì)出現(xiàn)有關(guān)法律來規(guī)范這些行為。人工智能一但擁有長(zhǎng)足的進(jìn)步，必將帶動(dòng)其他計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)化將虛擬的世界變得無限大，屆時(shí)，足不出戶將成為一種習(xí)慣。人工智能必將帶動(dòng)人類的發(fā)展，起到?jīng)Q定性作用。

雖然不知道其中有多少在未來會(huì)得到實(shí)現(xiàn)，但也算是我通過對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)所收獲的總結(jié)。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(gè)全新的人工智能世界。

第二篇：人工智能相關(guān)材料

應(yīng)用：

個(gè)人助理（智能手機(jī)上的語音助理、語音輸入、家庭管家和陪護(hù)機(jī)器人）產(chǎn)品舉例：微軟小冰、百度度秘、科大訊飛等、Amazon Echo、Google Home等

安防（智能監(jiān)控、安保機(jī)器人）產(chǎn)品舉例：商湯科技、格靈深瞳、神州云海

自駕領(lǐng)域（智能汽車、公共交通、快遞用車、工業(yè)應(yīng)用）產(chǎn)品舉例：Google、Uber、特斯拉、亞馬遜、奔馳、京東等

醫(yī)療健康（醫(yī)療健康的監(jiān)測(cè)診斷、智能醫(yī)療設(shè)備）產(chǎn)品舉例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等

電商零售（倉儲(chǔ)物流、智能導(dǎo)購和客服）產(chǎn)品舉例：阿里、京東、亞馬遜

金融（智能投顧、智能客服、安防監(jiān)控、金融監(jiān)管）產(chǎn)品舉例：螞蟻金服、交通銀行、大華股份、kensho

教育（智能評(píng)測(cè)、個(gè)性化輔導(dǎo)、兒童陪伴）產(chǎn)品舉例：學(xué)吧課堂、科大訊飛、云知聲

發(fā)展方向思路：

（一）人工智能新興產(chǎn)業(yè)

這部分主要任務(wù)是進(jìn)行人工智能前沿技術(shù)布局，推動(dòng)核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化，并為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展奠定公共基礎(chǔ)。本部分涉及核心技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化、基礎(chǔ)資源公共服務(wù)平臺(tái)兩大工程。其中，核心技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化工程主要涉及三個(gè)方面的技術(shù)。一是人工智能基礎(chǔ)理論，包括深度學(xué)習(xí)、類腦智能等。二是人工智能共性技術(shù)，包括人工智能領(lǐng)域的芯片、傳感器、操作系統(tǒng)、存儲(chǔ)系統(tǒng)、高端服務(wù)器、關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)設(shè)備、中間件等基礎(chǔ)軟硬件技術(shù)。三是人工智能應(yīng)用技術(shù)，包括基于人工智能的計(jì)算機(jī)視聽覺、生物特征識(shí)別、復(fù)雜環(huán)境識(shí)別、新型人機(jī)交互、自然語言理解、機(jī)器翻譯、智能決策控制、網(wǎng)絡(luò)安全等。基礎(chǔ)資源公共服務(wù)平臺(tái)工程主要涉及四個(gè)方面的建設(shè)內(nèi)容。一是各種類型人工智能海量訓(xùn)練資源庫和標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集建設(shè)，包括文獻(xiàn)、語音、圖像、視頻、地圖及行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)集需要面向社會(huì)開放，為廣大科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)進(jìn)行人工智能研究和開發(fā)提供服務(wù)。二是基礎(chǔ)資源服務(wù)平臺(tái)建設(shè)，包括滿足深度學(xué)習(xí)計(jì)算需求的新型計(jì)算集群共享平臺(tái)、云端智能分析處理平臺(tái)、算法與技術(shù)開放平臺(tái)、智能系統(tǒng)安全情報(bào)共享平臺(tái)等。三是類腦智能基礎(chǔ)服務(wù)平臺(tái)建設(shè)，要能夠模擬真實(shí)腦神經(jīng)系統(tǒng)的認(rèn)知信息處理過程。四是產(chǎn)業(yè)公共服務(wù)平臺(tái)建設(shè)，可以為人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供相關(guān)研發(fā)工具、檢驗(yàn)評(píng)測(cè)、安全、標(biāo)準(zhǔn)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、創(chuàng)業(yè)咨詢等專業(yè)化服務(wù)。

（二）重點(diǎn)領(lǐng)域智能應(yīng)用

這部分主要任務(wù)是加快人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，推動(dòng)人工智能在家居、汽車、無人系統(tǒng)、安防、制造、教育、環(huán)境、交通、商業(yè)、健康醫(yī)療、網(wǎng)絡(luò)安全、社會(huì)治理等重要領(lǐng)域開展試點(diǎn)，使得人工智能能夠在第一時(shí)間轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力并惠及民生。本部分以基礎(chǔ)較好的智能家居、智能汽車、智能無人系統(tǒng)、智能安防等領(lǐng)域?yàn)橹鳌Ｖ悄芗揖邮痉豆こ讨饕С掷媒】滇t(yī)療、智慧娛樂、家庭安全、環(huán)境監(jiān)測(cè)、能源管理等應(yīng)用技術(shù)，進(jìn)行具有人工智能的酒店、辦公樓、商場(chǎng)、社區(qū)、家庭等建設(shè)，提升百姓生活品質(zhì)。智能汽車研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化工程主要面向自動(dòng)駕駛和安全駕駛，支持智能汽車芯片和車載智能操作系統(tǒng)、高精度地圖及定位、智能感知、智能決策與控制等，支持智能汽車試點(diǎn)。智能無人系統(tǒng)應(yīng)用工程主要面向無人機(jī)、無人船等無人設(shè)備，支持與人工智能相關(guān)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、智能材料、自動(dòng)巡航、遠(yuǎn)程遙控、圖像回傳等技術(shù)研發(fā)，及其在物流、農(nóng)業(yè)、測(cè)繪、電力巡線、安全巡邏、應(yīng)急救援等重要行業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。智能安防推廣工程主要面向與百姓安全息息相關(guān)的社會(huì)治安、工業(yè)安全以及火災(zāi)、有害氣體、地震、疫情等問題，支持利用圖像精準(zhǔn)識(shí)別、生物特征識(shí)別、編碼識(shí)別、智能感知等技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。

（三）智能化終端產(chǎn)品

這部分的主要任務(wù)是希望通過合適的終端，實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)和服務(wù)。本部分涉及三大工程。智能終端應(yīng)用能力提成工程主要是面向具有一定智能計(jì)算能力的終端及附屬應(yīng)用，支持其在智能交互、智能翻譯等云端協(xié)同方面及圖像處理、操作系統(tǒng)基礎(chǔ)軟硬件方面進(jìn)一步改進(jìn)。智能可穿戴設(shè)備發(fā)展工程主要支持輕量級(jí)操作系統(tǒng)、低功耗高性能芯片、柔性顯示、高密度儲(chǔ)能、快速無線充電、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等關(guān)鍵技術(shù)的成果轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。智能機(jī)器人研發(fā)與應(yīng)用工程主要支持智能感知、模式識(shí)別、智能分析、智能控制等技術(shù)在機(jī)器人方面的研發(fā)和應(yīng)用，包括生產(chǎn)用智能工業(yè)機(jī)器人，救災(zāi)救援、反恐防暴等特殊領(lǐng)域的智能特種機(jī)器人，醫(yī)療康復(fù)、教育娛樂、家庭服務(wù)等領(lǐng)域的智能服務(wù)機(jī)器人。

（四）標(biāo)準(zhǔn)體系和知識(shí)產(chǎn)權(quán)

目前人工智能標(biāo)準(zhǔn)領(lǐng)域還處于一片空白狀態(tài)，關(guān)于人工智能的概念仍然沒有達(dá)成一致意見，人工智能也還沒有一個(gè)統(tǒng)一的技術(shù)體系架構(gòu)，平臺(tái)與應(yīng)用之間的接口五花八門，而且基本上都是私有協(xié)議，網(wǎng)絡(luò)、軟硬件、數(shù)據(jù)、系統(tǒng)、測(cè)試評(píng)估等方面的研發(fā)、應(yīng)用、服務(wù)也無章可循。這直接導(dǎo)致了人工智能領(lǐng)域進(jìn)入門檻過高，無法形成良性發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。因此，建設(shè)人工智能領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)化體系，建立并完善基礎(chǔ)共性、互聯(lián)互通、行業(yè)應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)安全、隱私保護(hù)等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，已經(jīng)成為擺在眼前的現(xiàn)實(shí)問題。當(dāng)然，標(biāo)準(zhǔn)化工作需要相關(guān)各方的積極參與，并積極開展國際合作，才能保證對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的有效促進(jìn)，推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)走出去才能增強(qiáng)國際話語權(quán)。另一方面，在我們所處的這個(gè)全球經(jīng)濟(jì)一體化時(shí)代，專利已經(jīng)成為發(fā)展的硬實(shí)力，必須要加快重點(diǎn)技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域的專利布局，同時(shí)加強(qiáng)專利合作，提高知識(shí)產(chǎn)權(quán)成果轉(zhuǎn)化效率，積極防控專利風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)與專利政策的有效銜接，才能保證我國人工智能產(chǎn)業(yè)擁有強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力并得到持續(xù)健康發(fā)展。

政策：

2015年5月國務(wù)院在《中國制造2025》提出“加快發(fā)展智能制造裝備和產(chǎn)品”，指出“組織研發(fā)具有深度感知、智慧決策、自動(dòng)執(zhí)行功能的高檔數(shù)控機(jī)床、工業(yè)機(jī)器人、增材制造裝備等智能制造裝備以及智能化生產(chǎn)線，統(tǒng)籌布局和推動(dòng)智能交通工具、智能工程機(jī)械、服務(wù)機(jī)器人、智能家電、智能照明電器、可穿戴設(shè)備等產(chǎn)品研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化?！?/p>

2015年7月4日國務(wù)院在《國務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的知道意見》明確提出人工智能作為11個(gè)重點(diǎn)布局的領(lǐng)域之一，促進(jìn)人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車、機(jī)器人等領(lǐng)域的推廣應(yīng)用。

2016年1月國務(wù)院在《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》提出智能制造和機(jī)器人成為“科技創(chuàng)新2030項(xiàng)目”重大工程之一。

2016年3月18日國務(wù)院在《國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要（草案）》提出人工智能概念進(jìn)入“十三五”重大工程。

2016年5月18日國家發(fā)展改革委、科技部、工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)信辦在《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》明確了要培育發(fā)展人工智能新興產(chǎn)業(yè)、推進(jìn)重點(diǎn)領(lǐng)域智能產(chǎn)品創(chuàng)新、提升終端產(chǎn)品智能化水平、并且政府將在資金、標(biāo)準(zhǔn)體系、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、人才培養(yǎng)、國際合作、組織實(shí)施等方面進(jìn)行保障。

人工智能技術(shù)帶來的產(chǎn)業(yè)影響

當(dāng)前，人工智能技術(shù)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)產(chǎn)生的影響和變革主要有如下三個(gè)方面：

其一，在理論技術(shù)層面，人工智能技術(shù)為基于互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，提供理論基礎(chǔ)。例如，自動(dòng)定理推理，為網(wǎng)絡(luò)信息檢索、問題求解、遠(yuǎn)程診斷等問題提供了自動(dòng)求解方案；自然語言理解，為計(jì)算機(jī)人類語言理解提供理論和方法；數(shù)據(jù)挖掘?yàn)閺臄?shù)據(jù)庫中挖掘有意義，提煉出具有必然性、蘊(yùn)含本質(zhì)規(guī)律的數(shù)據(jù)提供了規(guī)則、聚類等數(shù)據(jù)處理、建模、評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。

其二，在技術(shù)應(yīng)用和創(chuàng)新層面，人工智能技術(shù)的發(fā)展，為未來ICT等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展指引了方向。當(dāng)前，以智能算法、深度學(xué)習(xí)、云計(jì)算為代表的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用已經(jīng)成為ICT產(chǎn)業(yè)的重要發(fā)展方向。各大互聯(lián)網(wǎng)公司在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域在不斷做積極探索，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域，其研究側(cè)重于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在創(chuàng)新方面，深度學(xué)習(xí)帶來了機(jī)器學(xué)習(xí)的新浪潮，推動(dòng)“大數(shù)據(jù)＋深度模型+數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)挖掘”時(shí)代的來臨。人工智能技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的融合，是兩個(gè)領(lǐng)域發(fā)展到一定階段，探索創(chuàng)新的必然結(jié)果，深度學(xué)習(xí)為擁有強(qiáng)大計(jì)算能力和數(shù)據(jù)資源的互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司帶來下一次全面領(lǐng)跑的機(jī)會(huì)。例如，谷歌、百度在硅谷的研發(fā)實(shí)驗(yàn)室，在對(duì)深度學(xué)習(xí)、算法升級(jí)，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模仿人腦的智能活動(dòng)，讓機(jī)器像人腦一樣識(shí)別圖像、理解自然語言，解析網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容之間關(guān)系做深度探索。百度語音和圖像等相關(guān)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品應(yīng)用的快速崛起，正是受益于對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的技術(shù)突破。

其三，在融合發(fā)展層面，人工智能技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)多種科學(xué)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的深度融合。從國際上看，人工智能技術(shù)在美國，歐洲和日本發(fā)展迅速，并且?guī)?dòng)了多種信息科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，信息學(xué)、控制學(xué)、仿生學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)等領(lǐng)域的技術(shù)突破均被運(yùn)用到人工智能應(yīng)用中去。從技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)發(fā)展上，人工智能很多技術(shù)一直處于創(chuàng)新的前沿，未來會(huì)在很大程度上影響信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向。人工智能發(fā)展至今涉及到多個(gè)研究領(lǐng)域，研究方向包括符號(hào)計(jì)算、語言識(shí)別、模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器翻譯與機(jī)器學(xué)習(xí)、智能信息檢索、問題求解與專家系統(tǒng)、邏輯推理與邏輯證明、自然語言處理等，逐漸成為更為廣泛的智能科學(xué)學(xué)科。

新時(shí)期下面對(duì)人工智能快速發(fā)展對(duì)策：

在人工智能技術(shù)發(fā)展過程中，我們總體上應(yīng)該貫徹落實(shí)創(chuàng)驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，立足自主創(chuàng)新的同時(shí)，放眼國內(nèi)國際兩個(gè)大局技術(shù)發(fā)展情況，加強(qiáng)跟蹤高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)的發(fā)展態(tài)勢(shì)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，統(tǒng)籌全局發(fā)展，切實(shí)推進(jìn)由技術(shù)革新到推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)型升級(jí)，同步大力支持我國人工智能相關(guān)研究和產(chǎn)業(yè)化工作。在具體工作上，我們應(yīng)該采取以下策略：

一是要建立針對(duì)相關(guān)科研成果的產(chǎn)業(yè)追蹤機(jī)制。針對(duì)國際國內(nèi)相關(guān)企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)正在進(jìn)行的相關(guān)科研活動(dòng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)追蹤，對(duì)其科研成果在各行各業(yè)的信息化應(yīng)用進(jìn)行預(yù)研預(yù)判，為制定信息化發(fā)展相關(guān)政策規(guī)劃提供線索和根據(jù)。

二是適時(shí)引導(dǎo)和推動(dòng)人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的研發(fā)應(yīng)用。加強(qiáng)對(duì)人工智能和人腦科學(xué)工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的深入調(diào)研分析，掌握工業(yè)機(jī)器人、新型計(jì)算產(chǎn)品、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀，堅(jiān)持應(yīng)用牽引，整合產(chǎn)學(xué)研現(xiàn)有資源，形成一批人工智能關(guān)聯(lián)技術(shù)的實(shí)驗(yàn)室和技術(shù)中心，推動(dòng)人工智能關(guān)聯(lián)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)、通訊等行業(yè)快速發(fā)展的應(yīng)用示范。

三是要加大對(duì)人工智能關(guān)聯(lián)技術(shù)的資金支持力度，引導(dǎo)人工智能關(guān)聯(lián)技術(shù)向通用技術(shù)領(lǐng)域的演進(jìn)和轉(zhuǎn)化。

未來人工智能技術(shù)將進(jìn)一步推動(dòng)關(guān)聯(lián)技術(shù)和新興科技、新興產(chǎn)業(yè)的深度融合，推動(dòng)新一輪的信息技術(shù)革命，其人工智能技術(shù)將成為我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的新支點(diǎn)。

第三篇：省人工智能和創(chuàng)意編程教學(xué)研討會(huì)學(xué)習(xí)心得

省人工智能和創(chuàng)意編程教學(xué)研討會(huì)學(xué)習(xí)心得

博興樂安實(shí)驗(yàn)學(xué)校劉凱月

11月28日到29日為期兩天的人工智能和創(chuàng)意編程的教學(xué)研討會(huì)學(xué)習(xí)活動(dòng)結(jié)束了，我有幸參加了這次會(huì)議，活動(dòng)內(nèi)容十分豐富，我也學(xué)習(xí)到了很多東西。在教學(xué)方面我還是新手，參加教師工作僅僅三個(gè)月，對(duì)于經(jīng)驗(yàn)不足的我來說這簡(jiǎn)直就是難得的一次機(jī)會(huì)。

本次會(huì)議安排的十分周密，28日上午的活動(dòng)內(nèi)容分為六部分，主要是市教育局領(lǐng)導(dǎo)致辭、省創(chuàng)客教育實(shí)踐基地授牌省教科院領(lǐng)導(dǎo)主旨發(fā)言、全國優(yōu)質(zhì)課特等獎(jiǎng)公開課展示（省名師工作室成員全國優(yōu)質(zhì)課特等獎(jiǎng)獲得者王曉輝老師）、普通教師如何上好一節(jié)創(chuàng)意編程課、從圖形積木到代碼編程、圓桌論壇：創(chuàng)見未來.人工智能與編程教育。其中讓我印象最深刻的就是八位老師的圓桌會(huì)談活動(dòng)，讓我知道了人工智能的五個(gè)特點(diǎn)：一是從人工知識(shí)表達(dá)到大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)學(xué)習(xí)技術(shù)；二是從分類型處理的界面或者環(huán)境數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向跨媒體的認(rèn)知、學(xué)習(xí)、推理；三是從追求智能機(jī)器到高水平的人機(jī)、腦機(jī)相互協(xié)同和融合；四是從聚焦個(gè)體智能到基于互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的群體智能，它可以把很多人的智能集聚融合起來變成群體智能；五是從擬人化的機(jī)器人轉(zhuǎn)向更加廣闊的智能自主系統(tǒng)，不是一個(gè)單純的機(jī)器人才叫人工智能，比如說智能工廠、智能無人機(jī)系統(tǒng)，這都是人工智能。還有人工智能帶給學(xué)生的好處：開發(fā)創(chuàng)新思維、培養(yǎng)創(chuàng)新創(chuàng)造能力、改變學(xué)習(xí)方式學(xué)習(xí)狀態(tài)、提高科技知識(shí)探索探究能力、培養(yǎng)動(dòng)手實(shí)踐能力、開發(fā)高級(jí)思維和元認(rèn)知構(gòu)建價(jià)值使命和責(zé)任感。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。

普通教師如何上好創(chuàng)意編程課，王老師講的這節(jié)課讓我收獲頗多，首先要有興趣，其次要有熱情，最后還要有追求。這幾個(gè)方面讓我知道了普通的教師也能上好一節(jié)編程課，因?yàn)榫幊虒?duì)于小學(xué)生來說是一塊新知識(shí)，之前沒有接觸過，甚至沒有聽說過，當(dāng)只要自己要學(xué)習(xí)編程的時(shí)候感覺肯定是那種的生無可戀，王老師對(duì)于這種現(xiàn)象做了準(zhǔn)確的解釋以及應(yīng)對(duì)方法。這就要求教師具有動(dòng)力:創(chuàng)客興趣與好奇心、工具：精通一款創(chuàng)客軟件、突破：原創(chuàng)性開發(fā)與構(gòu)建、根基：價(jià)值需求與國家擔(dān)當(dāng)，最有還要組建學(xué)生社團(tuán)。王老師還具體指出：教學(xué)設(shè)計(jì)、創(chuàng)意案例、編程導(dǎo)案、團(tuán)隊(duì)合作、設(shè)計(jì)展評(píng)等。

28日下午和29日上午我分別參加了關(guān)于Scratch編程和Python編程的學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)過程中我發(fā)現(xiàn)之前對(duì)于編程的了解很片面，教授的課程也很片面，聽完了李老師和劉老師的公開課，讓我對(duì)于教學(xué)有了新的方法，在以后的教學(xué)過程中我會(huì)努力做到密切關(guān)注學(xué)生的思考與動(dòng)手實(shí)踐的相結(jié)合，讓學(xué)生成為學(xué)習(xí)的主人。29日下午翟濤老師經(jīng)驗(yàn)分享---全國優(yōu)質(zhì)課參賽感悟，鄒平縣教研員市名師工作室信息技術(shù)教材作者經(jīng)驗(yàn)分享---濱州市創(chuàng)客經(jīng)驗(yàn)介紹部分學(xué)員作品展示及培訓(xùn)感言。

通過這次培訓(xùn)，使我對(duì)今后的教育教學(xué)方法產(chǎn)生極大影響，感受到教學(xué)工作的艱巨。同時(shí)對(duì)我各方面的能力有了很大提高，特別是對(duì)信息技術(shù)的綜合運(yùn)用能力，使我有能力更好的開設(shè)信息技術(shù)課。我認(rèn)識(shí)到做為一名信息技術(shù)教師應(yīng)積極主動(dòng)吸納當(dāng)今最新的技術(shù)，并致力于把它們應(yīng)用于課堂內(nèi)的教與學(xué)活動(dòng)中。

第四篇：《人工智能》教學(xué)大綱

人工智能原理及其應(yīng)用

一、說明

（一）課程性質(zhì)

隨著信息社會(huì)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的來臨，信息和知識(shí)已成為人們的一個(gè)熱門話題。然而，在這個(gè)話題的背后還蘊(yùn)含著另外一個(gè)更深層的問題——智能。一般來說，信息是由數(shù)據(jù)來表達(dá)的客觀事物，知識(shí)是信息經(jīng)過智能性加工后的產(chǎn)物，智能是用來對(duì)信息和知識(shí)進(jìn)行加工的加工器。在信息社會(huì)，人類面對(duì)的信息將非常龐大，僅靠人腦表現(xiàn)出來的自然智能是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，必須開發(fā)那種由機(jī)器實(shí)現(xiàn)的人工智能。

《人工智能導(dǎo)論》是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科生的一門限選課程。

（二）教學(xué)目的

使學(xué)生掌握人工智能的基本原理、方法及研究應(yīng)用領(lǐng)域。了解人工智能中常用的知識(shí)表示技術(shù)，啟發(fā)式搜索策略，了解原理以及非確定性推理技術(shù)。通過對(duì)典型專家系統(tǒng)的分析、解剖、進(jìn)一步深入掌握人工智能的主要技術(shù)，去解決人工智能的一些實(shí)際問題。增強(qiáng)學(xué)生的邏輯思維與實(shí)驗(yàn)?zāi)芰?，為人今后處理各門學(xué)科的智能奠定基礎(chǔ)。

（三）教學(xué)內(nèi)容

人工智能的基本原理和方法，人工智能的三個(gè)重要研究領(lǐng)域（機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和自然語言理解），人工智能的兩個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域（專家系統(tǒng)和智能決策支持系統(tǒng)）。

（四）教學(xué)時(shí)數(shù)

36學(xué)時(shí)

（五）教學(xué)方式

課堂講授和上機(jī)實(shí)驗(yàn)相結(jié)合。

二、本文

第1章 人工智能概述

教學(xué)要點(diǎn)

討論人工智能的定義、形成過程、研究?jī)?nèi)容、研究方法、技術(shù)特點(diǎn)、應(yīng)用領(lǐng)域、學(xué)派之爭(zhēng)及發(fā)展趨勢(shì)。教學(xué)時(shí)數(shù)

3學(xué)時(shí) 教學(xué)內(nèi)容

1.1 人工智能及其研究目標(biāo)（0.5學(xué)時(shí)）

了解人工智能的定義及其研究目標(biāo)。

1.2 人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展（0.5學(xué)時(shí)）

了解人工智能產(chǎn)生與發(fā)展的四個(gè)階段。

1.3 人工智能研究的基本內(nèi)容及其特點(diǎn)（0.5學(xué)時(shí)）

了解人工智能研究的基本內(nèi)容及特點(diǎn)。

1.4 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域（0.5學(xué)時(shí)）

了解人工智能研究和應(yīng)用領(lǐng)域。

1.5 人工智能研究的不同學(xué)派及其爭(zhēng)論（0.5學(xué)時(shí)）

了解三大學(xué)派及其理論的爭(zhēng)論和研究方法的爭(zhēng)論。1.6 人工智能的近期發(fā)展分析

（0.5學(xué)時(shí)）

了解更新的理論框架研究，更好的技術(shù)集成研究，更成熟的應(yīng)用方法研究。（0.5學(xué)時(shí)）考核要求

了解人工智能研究的基本內(nèi)容和應(yīng)用領(lǐng)域。

第2章

知識(shí)表示

教學(xué)要點(diǎn)

知識(shí)表示的基本概念和各種確定性知識(shí)表示方法。教學(xué)時(shí)數(shù)

6學(xué)時(shí) 教學(xué)內(nèi)容

2.1 知識(shí)與知識(shí)表示概念

（0.5學(xué)時(shí)）

了解知識(shí)表示的概念和表示形式； 理解知識(shí)的定義。

2.2 一階謂詞邏輯表示法

（0.5學(xué)時(shí)）

理解一階謂詞邏輯表示的邏輯基礎(chǔ)； 掌握謂詞邏輯表示方法及其應(yīng)用。2.3 產(chǎn)生式表示法（0.5學(xué)時(shí)）

了解產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本過程、控制策略及其類型和特點(diǎn)； 掌握產(chǎn)生式表示的基本方法、基本結(jié)構(gòu)。2.4 語義網(wǎng)絡(luò)表示法（1學(xué)時(shí)）

理解語義網(wǎng)絡(luò)的基本概念；

會(huì)應(yīng)用語義網(wǎng)絡(luò)表示事實(shí)和進(jìn)行推理。2.5 框架表示法（2學(xué)時(shí)）

了解框架系統(tǒng)的問題求解過程和框架表示法的特點(diǎn)； 掌握框架結(jié)構(gòu)和實(shí)例框架； 理解框架理論。2.6 腳本表示法

掌握腳本的結(jié)構(gòu)及其推理。（0.5學(xué)時(shí)）2.7 過程表示法（0.5學(xué)時(shí)）

了解過程表示的特性；

掌握過程表示的問題求解過程； 理解表示知識(shí)的方法。

2.8 面向?qū)ο蟊硎痉?/p>

（0.5學(xué)時(shí)）

了解面向?qū)ο蟮奶卣鳎?/p>

理解面向?qū)ο蟮幕靖拍睿?掌握知識(shí)的面向?qū)ο蟊硎尽？己艘?/p>

掌握邏輯詞謂表示法及其應(yīng)用，會(huì)用框架去描述一些具體問題，能用腳本來描述特定范圍內(nèi)的一些事件的發(fā)生順序。

第3章 確定性推理

教學(xué)要點(diǎn)

推理的基本概念及歸結(jié)、演繹等確定性推理方法。教學(xué)時(shí)數(shù)

5學(xué)時(shí) 教學(xué)內(nèi)容

3.1 推理的基本概念（0.5學(xué)時(shí)）

了解正向推理、逆向推理、混合推理及其推理的沖突消解策略； 掌握推理的方法、推理的控制策略； 理解推理的概念。

3.2 推理的邏輯基礎(chǔ)（1學(xué)時(shí)）

掌握謂詞公式的各種特性和置換與合一的過程。3.3 自然演繹推理（0.5學(xué)時(shí)）

了解自然演繹推理的概念及其三段論推理規(guī)則。3.4 歸結(jié)演繹推理（2學(xué)時(shí)）

掌握子句集及其化簡(jiǎn)，魯賓遜歸結(jié)原理；

會(huì)應(yīng)用謂詞邏輯歸結(jié)證明問題，會(huì)用歸結(jié)演繹推理的歸結(jié)策略證明問題，會(huì)用歸結(jié)反演求取問題的答案。

3.5 基于規(guī)則的演繹推理（1學(xué)時(shí)）

會(huì)應(yīng)用規(guī)則正向演繹推理和規(guī)則逆向演繹推理。3.6 規(guī)則演繹推理的剪枝策略（0.5學(xué)時(shí)）

了解剪枝策略的基本思想。考核要求

理解確定性推理的思維過程，會(huì)應(yīng)用謂詞邏輯歸結(jié)去求證問題，會(huì)應(yīng)用規(guī)則正向演繹推理和規(guī)則逆向演繹推理。

第4章 不確定與非單調(diào)推理

教學(xué)要點(diǎn)

不確定性推理的有關(guān)概念及各種不確定性的表示和推理方法。教學(xué)時(shí)數(shù)

4學(xué)時(shí) 教學(xué)內(nèi)容

4.1 不確定性推理的基本概念（0.5學(xué)時(shí)）

了解不確定推理的基本問題； 理解不確定推理的含義。

4.2 不確定性推理的概率論基礎(chǔ)（0.5學(xué)時(shí)）

了解全概率公式與Bayes公式；

理解樣本空間與隨機(jī)事件，事件的概率。

4.3 確定性理論（0.5學(xué)時(shí)）

理解可信度的概念，C-F模型； 掌握帶加權(quán)因子的可信度推理。

4.4 主觀Bayes方法（0.5學(xué)時(shí)）

了解組合不確定性計(jì)算；

掌握知識(shí)不確定性表示，證據(jù)不確定性表示，結(jié)論不確定性的合成。4.5 證據(jù)理論（1學(xué)時(shí)）

掌握D-S理論的形式描述，證據(jù)理論的推理模型，推理實(shí)例。4.6 可能性理論和模糊推理（0.5學(xué)時(shí)）掌握模糊知識(shí)表示，模糊概念的匹配，模糊推理。4.7 非單調(diào)推理（0.5學(xué)時(shí)）

了解非單調(diào)推理的概念及起具有代表性的理論。考核要求

理解不確定性推理的含義、非單調(diào)推理的概念、確定性理論，掌握主觀Bayes方法，能用D-S理論從不同角度刻劃命題的不確定性，能在模糊集的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)模糊命題和模糊知識(shí)的表示。

第5章 搜索策略

教學(xué)要點(diǎn)

搜索的基本概念和狀態(tài)空間、與或樹的各種搜索算法。教學(xué)時(shí)數(shù)

6學(xué)時(shí) 教學(xué)內(nèi)容

5.1 搜索的基本概念（1學(xué)時(shí)）

了解搜索的含義；

掌握狀態(tài)空間法，問題歸約。

5.2 狀態(tài)空間的盲目搜索（2學(xué)時(shí)）

了解一般圖搜索過程；

掌握廣度優(yōu)先搜索，深度優(yōu)先搜索，代價(jià)樹搜索。5.3 狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索（0.5學(xué)時(shí)）

了解A算法；

理解啟發(fā)性信息和估價(jià)函數(shù)。

5.4 與/或樹的盲目搜索（0.5學(xué)時(shí)）

了解與/或樹的一般搜索；

掌握與/或樹的的廣度優(yōu)先搜索，與/或樹的深度優(yōu)先搜索。5.5 與/或樹的啟發(fā)式搜索（0.5學(xué)時(shí)）

了解與/或樹的啟發(fā)式搜索過程； 理解解樹的代價(jià)與希望。

5.6 博弈樹的啟發(fā)式搜索（0.5學(xué)時(shí)）

了解極大極小過程，α-β剪枝?？己艘?/p>

了解搜索概念，博弈樹的啟發(fā)式搜索；掌握狀態(tài)空間的盲目搜索和與/或樹的盲目搜索。

第6章 機(jī)器學(xué)習(xí)

教學(xué)要點(diǎn)

機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和各種符號(hào)學(xué)習(xí)方法。教學(xué)時(shí)數(shù)

4學(xué)時(shí) 教學(xué)內(nèi)容

6.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念（0.5學(xué)時(shí)）

了解機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展過程，學(xué)習(xí)系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)的分類； 理解學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念。

6.2 機(jī)械式學(xué)習(xí)（0.5學(xué)時(shí)）

了解機(jī)械學(xué)習(xí)的過程及其設(shè)計(jì)要考慮的三個(gè)問題。6.3 指導(dǎo)式學(xué)習(xí)（0.5學(xué)時(shí)）

了解指導(dǎo)式學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程。

6.4 歸納學(xué)習(xí)（0.5學(xué)時(shí)）

了解歸納學(xué)習(xí)的類型。

6.5 基于類比的學(xué)習(xí)（0.5學(xué)時(shí)）

了解屬性類比學(xué)習(xí)、轉(zhuǎn)換類比學(xué)習(xí)； 理解類比學(xué)習(xí)的概念。

6.6 基于解釋的學(xué)習(xí)（0.5學(xué)時(shí)）

了解解釋學(xué)習(xí)的空間描述及學(xué)習(xí)模型； 理解解釋學(xué)習(xí)的概念；

掌握解釋學(xué)習(xí)的基本原理及基本過程?？己艘?/p>

了解機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，機(jī)械式學(xué)習(xí)，指導(dǎo)式學(xué)習(xí)，歸納學(xué)習(xí)；掌握基于解釋學(xué)習(xí)的基本原理及其基本過程。

第7章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及連接學(xué)習(xí)

教學(xué)要點(diǎn)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念和各種連接學(xué)習(xí)方法。教學(xué)時(shí)數(shù)

2學(xué)時(shí) 教學(xué)內(nèi)容

7.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述（0.5學(xué)時(shí)）

了解人工神經(jīng)元及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性； 理解生物神經(jīng)元及腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及特征。

7.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)及其學(xué)習(xí)機(jī)理（0.5學(xué)時(shí)）

了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和記憶的心理學(xué)基礎(chǔ)； 理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)； 掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。

7.3 感知器模型及其學(xué)習(xí)（0.5學(xué)時(shí)）

了解有關(guān)感知器XOR問題求解的討論； 理解感知器模型，感知器學(xué)習(xí)。

7.4 誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)（0.25學(xué)時(shí)）

理解B-P網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

掌握B-P網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的傳播公式，B-P網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。7.5 Hopfield網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)

（0.25學(xué)時(shí)）

了解Hopfield模型的穩(wěn)定性

理解Hopfield網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)； 掌握Hopfield網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法?？己艘?/p>

了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)機(jī)理；理解感知器、B-P網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)及其B-P網(wǎng)絡(luò)；掌握Hopfield網(wǎng)絡(luò)的算法。

第8章 自然語言理解

教學(xué)要點(diǎn)

自然語言理解的基本概念和分析方法。教學(xué)時(shí)數(shù)

2學(xué)時(shí) 教學(xué)內(nèi)容

8.1 語言及其理解的基本概念（0.25學(xué)時(shí)）

了解自然語言與自然語言理解，自然語言理解的研究任務(wù)，自然語言理解的發(fā)展，自然語言理解的層次。

8.2 語法規(guī)則的表示方法（0.25學(xué)時(shí)）

掌握句子結(jié)構(gòu)的表示，上下文無關(guān)文法，變換文法。8.3 語法分析（0.5學(xué)時(shí)）

掌握自頂向下與自底向上分析； 理解擴(kuò)充轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)分析。

8.4 語義的分析（0.5學(xué)時(shí)）

理解語義文法； 掌握格文法。

8.5 自然語言的生成（0.25學(xué)時(shí)）

了解自然語言生成的概念及生成步驟。

8.6 自然語言理解系統(tǒng)的層次模型（0.25學(xué)時(shí)）

了解語言理解的層次模型?？己艘?/p>

了解自然語言理解的概念，會(huì)用語法分析和語義的分析，了解自然語言理解系統(tǒng)的層次模型。

第9章 專家系統(tǒng)

教學(xué)要點(diǎn)

專家系統(tǒng)是人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域,它目前正在從集中、封閉模式向分布、開放模式發(fā)展。教學(xué)時(shí)數(shù)

3學(xué)時(shí) 教學(xué)內(nèi)容

9.1 專家系統(tǒng)的基本概念（0.5學(xué)時(shí)）

了解專家系統(tǒng)的概念、分類及特點(diǎn)。

9.2 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)（0.5學(xué)時(shí)）

了解用戶界面；

理解知識(shí)庫、數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)、解釋機(jī)構(gòu)、知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)。9.3 知識(shí)獲?。?.5學(xué)時(shí)）

了解知識(shí)獲取方法的分類； 理解知識(shí)獲取的任務(wù)；

掌握非自動(dòng)知識(shí)獲取，自動(dòng)知識(shí)獲取。

9.4 專家系統(tǒng)的開發(fā)與評(píng)價(jià)（0.5學(xué)時(shí)）

了解專家系統(tǒng)的開發(fā)條件，生命期概念，專家系統(tǒng)開發(fā)過程的各個(gè)階段。9.5 專家系統(tǒng)開發(fā)工具與環(huán)境（0.5學(xué)時(shí)）

了解程專家系統(tǒng)的開發(fā)工具與開發(fā)環(huán)境。9.6 專家系統(tǒng)的進(jìn)一步發(fā)展

（0.5學(xué)時(shí)）

了解新一代專家系統(tǒng)?？己艘?/p>

了解專家系統(tǒng)的概念、基本結(jié)構(gòu)及其開發(fā)工具與環(huán)境；掌握非自動(dòng)知識(shí)獲取和自動(dòng)知識(shí)獲取。

第10章 智能決策支持系統(tǒng)

教學(xué)要點(diǎn)

智能決策支持系統(tǒng)是人工智能的另一重要應(yīng)用領(lǐng)域,它是目前迅速興起的網(wǎng)絡(luò)商務(wù)中的一項(xiàng)重要技術(shù),有著廣闊的應(yīng)用前景 教學(xué)時(shí)數(shù)

2學(xué)時(shí) 教學(xué)內(nèi)容

10.1 智能決策支持系統(tǒng)的基本概念（0.5學(xué)時(shí)）

了解智能決策支持系統(tǒng)；

理解決策與決策過程，決策支持系統(tǒng)。

10.2 決策支持新技術(shù)（1學(xué)時(shí)）

理解數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)開發(fā)及其它們的結(jié)合。

10.3 智能決策支持系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

（0.5學(xué)時(shí)）

掌握智能決策支持系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)?？己艘?/p>

了解智能決策支持系統(tǒng)及其新技術(shù)，知道智能決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及新結(jié)構(gòu)體系；理解決策與決策過程，決策支持系統(tǒng)；智能決策支持系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。

三、參考書目

1、王萬森，《人工智能原理及其應(yīng)用》，電子工業(yè)出版社，2000年9月第一版。

2、林堯瑞、馬少平，《人工智能導(dǎo)論》，清華大學(xué)出版社，1989年5月第一版。

3、陳世福、陳兆乾等編，《人工智能與知識(shí)工程》，南大出版社，1997年12月第一版。

4、何華燦，《人工智能導(dǎo)論》，西北工業(yè)大學(xué)出版社，1988。

5、陳汝鈴，《人工智能》，科學(xué)出版社，1989。

第五篇：人工智能心得體會(huì)

人工智能心得體會(huì)

人工智能心得體會(huì)1

李開復(fù)號(hào)稱最會(huì)說話的計(jì)算機(jī)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(gè)億粉絲。第一此認(rèn)識(shí)到他和人工智能這個(gè)概念是在奇葩大會(huì)這個(gè)節(jié)目中，他的觀點(diǎn)及幽默風(fēng)趣的話語引起了我的興趣，所以在這個(gè)寒假中我讀了他的《人工智能》一書。

近幾年，移動(dòng)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(duì)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(shí)候它就來了，它是共享經(jīng)濟(jì)，它會(huì)降低空氣污染，甚至有一天車與車之間能對(duì)話：“我要爆胎了，快散開”等等。

下一個(gè)十年，社會(huì)還會(huì)發(fā)生怎樣的變化呢？李開復(fù)認(rèn)為，人工智能、機(jī)器人作為大熱的方向，也會(huì)引領(lǐng)時(shí)代變革風(fēng)，很多邏輯簡(jiǎn)單、重復(fù)式、機(jī)械式的勞作被機(jī)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(huì)隨之發(fā)生改變。未來人類50%的工作都會(huì)被人工智能取代。但是人與機(jī)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(dòng)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(yuǎn)無法做到的，我認(rèn)為幼師這個(gè)職業(yè)是不會(huì)被取代的，人工智能的發(fā)展能夠給我們?cè)S多幫助，現(xiàn)在也有許多幼兒園在教育教學(xué)中運(yùn)用了VR、AR等技術(shù)，以后科技越來越發(fā)達(dá)我們的教學(xué)工作也會(huì)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(shí)，播放了現(xiàn)實(shí)瀑布視頻來展現(xiàn)瀑布的氣勢(shì)磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺嗎？這樣會(huì)不會(huì)局限的孩子的想象力呢，莎士比亞說：“一千個(gè)讀者眼中就有一千個(gè)哈姆雷特”因而每個(gè)人對(duì)古詩的理解也就不同。在科技高速發(fā)展之時(shí)要保持與時(shí)俱進(jìn)、不懼改變、不斷學(xué)習(xí)成長(zhǎng)就不會(huì)被時(shí)代淘汰。人工智能會(huì)讓自己從事的工作帶來什么樣的改變？如何運(yùn)用？這些問題更值得我們大家深思。

人工智能心得體會(huì)2

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(shí)，什么素養(yǎng)，才能為社會(huì)發(fā)展提供源源不斷的動(dòng)力源泉。

人工智能簡(jiǎn)稱AI，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)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(duì)人工智能用更加利于理解的解釋是人工智能等于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)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(shí)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(diǎn)集中在算力、數(shù)據(jù)處理、算法以及場(chǎng)景化的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對(duì)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(qiáng)，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苎a(bǔ)償，最終達(dá)到智能替代。

在實(shí)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(shí)施的場(chǎng)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(duì)教材缺乏問題，對(duì)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)的平臺(tái)；針對(duì)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(zhǎng)，提高課程融合能力和課程開發(fā)能力；針對(duì)實(shí)施場(chǎng)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?yàn)橘Y金對(duì)場(chǎng)地和平臺(tái)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(diǎn)，融入數(shù)據(jù)、算法、程序設(shè)計(jì)、機(jī)器人課程、開源硬件類課程等，利用項(xiàng)目式教學(xué)或其他活動(dòng)如科技創(chuàng)新、創(chuàng)客、跨學(xué)科活動(dòng)等助力課程落地，逐步建立課程——空間——活動(dòng)的人工智能教育活動(dòng)實(shí)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(diǎn)，分為三個(gè)階段，第一階段大班STEM基礎(chǔ)教學(xué)，第二輪實(shí)踐教學(xué)建立社團(tuán)校隊(duì)，第三開展項(xiàng)目式專訓(xùn)，培育科技特長(zhǎng)生，或者各年級(jí)年級(jí)培養(yǎng)學(xué)生人工智能教育的不同目標(biāo)，小學(xué)低年級(jí)可以主要培養(yǎng)綜合素養(yǎng)，小學(xué)高年級(jí)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(jìn)行研究。

這次的粵港澳臺(tái)人工智能教育論壇學(xué)習(xí)，拓寬了我對(duì)人工智能教育的認(rèn)識(shí)，對(duì)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(huì)3

通過這學(xué)期的學(xué)習(xí)，我對(duì)人工智能有了一定的感性認(rèn)識(shí)，個(gè)人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭(zhēng)議性也不大。有時(shí)我們會(huì)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(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(shí)、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(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)構(gòu)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(guān)于人工智能一個(gè)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(jì)算機(jī)科學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)交叉形成的一門科學(xué)，簡(jiǎn)稱ai。

人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個(gè)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(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)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(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。

第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會(huì)議

第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982年開始了”第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即”知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。

1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。

第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮

由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。

對(duì)人工智能對(duì)世界的影響的感受及未來暢想

最近看了電影《黑客帝國》一系列，對(duì)其中的科幻生活有了很大的興趣，不覺有了疑問：現(xiàn)在的世界是否會(huì)如電影中一樣呢？人工智能的神話是否會(huì)發(fā)生

在當(dāng)前社會(huì)中的呢？

在黑客帝國的世界里，程序員成為了耶穌，控制著整個(gè)世界，黑客帝國之所以成為經(jīng)典，我認(rèn)為，不是因?yàn)轱w來飛去的超級(jí)人物，而是因?yàn)樗底越沂玖艘粋€(gè)人與計(jì)算機(jī)世界的關(guān)系，一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。誰知道2以后會(huì)不會(huì)是智能機(jī)器統(tǒng)治了世界？

人類正向信息化的時(shí)代邁進(jìn)，信息化是當(dāng)前時(shí)代的主旋律。信息抽象結(jié)晶為知識(shí)，知識(shí)構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此，信息化到知識(shí)化再到智能化，必將成為人類社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)。人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結(jié)合到科學(xué)技術(shù)的各門學(xué)科和社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域中，她的概念，方法和技術(shù)正在各行各業(yè)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(yè)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟(jì)效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進(jìn)性。

智能是一個(gè)寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對(duì)于什么是人類智能（或者說智力），科學(xué)界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學(xué)角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學(xué)角度定義為“進(jìn)行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復(fù)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(cè)驗(yàn)所測(cè)量的那種東西”。這些都不能準(zhǔn)確的說明人工智能的確切內(nèi)涵。

雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當(dāng)前信息化社會(huì)的迫切要求，同時(shí)研究人工智能也對(duì)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(shù)的進(jìn)步都將帶動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)的大跨步前進(jìn)。如果將現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學(xué)的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合，并有一定的理論實(shí)踐依據(jù)，計(jì)算機(jī)將擁有一個(gè)新的發(fā)展方向。

個(gè)人覺得研究人工智能的目的，一方面是要?jiǎng)?chuàng)造出具有智能的機(jī)器，另一方面是要弄清人類智能的本質(zhì)，因此，人工智能既屬于工程的.范疇，又屬于科學(xué)的范疇。通過研究和開發(fā)人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計(jì)算機(jī)更好的造福人類。

人工智能心得體會(huì)4

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)方面來談一下感受：

一、激趣導(dǎo)入，引入新知

學(xué)生們都對(duì)刮獎(jiǎng)非常感興趣，通過刮獎(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，在寓教于樂額學(xué)習(xí)氛圍中學(xué)習(xí)新知識(shí)，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(jì)算出簡(jiǎn)單的價(jià)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(shí)候引導(dǎo)學(xué)生提出問題，教給學(xué)生新的知識(shí)點(diǎn)-變量。

三、小組合作，積極探究

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)的問題層層遞進(jìn)，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(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。

人工智能心得體會(huì)5

一、在中小學(xué)開展的機(jī)器人教育具有重要的意義。主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1、促進(jìn)教育方式的變革，培養(yǎng)學(xué)生的綜合能力

在機(jī)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(shí)，構(gòu)建知識(shí)體系，提出自己的解決方案，從而有效培養(yǎng)了動(dòng)手能力、學(xué)生創(chuàng)新思維能力。

2、有效激發(fā)學(xué)習(xí)興趣、動(dòng)機(jī)“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(diǎn)一個(gè)原因。學(xué)習(xí)興趣是學(xué)生的學(xué)習(xí)成功重要因素。機(jī)器人教育可以通過比賽形式，得到周圍環(huán)境的認(rèn)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(tuán)隊(duì)協(xié)作能力

機(jī)器人教育中大多以小組形式開始，機(jī)器人的學(xué)習(xí)、競(jìng)賽實(shí)際上是一個(gè)團(tuán)體學(xué)習(xí)的過程。它需要學(xué)習(xí)者團(tuán)結(jié)協(xié)作，包容小組其他成員的缺點(diǎn)和不足，能夠與他人進(jìn)行有效溝通與交流。在實(shí)踐鍛煉中提高自己的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。

4、擴(kuò)大知識(shí)面，轉(zhuǎn)換思維方式

在機(jī)器人的學(xué)習(xí)過程中，通過制作機(jī)器人過程中的實(shí)際問題解決，可以學(xué)到模擬電路、力學(xué)等方面知識(shí)，不但對(duì)物理學(xué)科、計(jì)算機(jī)學(xué)科的教學(xué)起到促進(jìn)作用，同時(shí)也擴(kuò)大、加深了學(xué)生科學(xué)知識(shí)；通過完成任務(wù)和模擬項(xiàng)目使學(xué)生在為機(jī)器人擴(kuò)充接口的過程中學(xué)習(xí)有關(guān)數(shù)字電路方面的知識(shí)；通過為機(jī)器人編寫程序，不但學(xué)到計(jì)算機(jī)編程語言、算法等顯性知識(shí)，更有意義的是通過為機(jī)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(shí)

二、中小學(xué)機(jī)器人教學(xué)活動(dòng)的幾點(diǎn)做法：

考慮到中小學(xué)生和機(jī)器人課程的特點(diǎn)，為培養(yǎng)學(xué)生的綜合設(shè)計(jì)能力和創(chuàng)新能力，本人認(rèn)為機(jī)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(jī)器人教學(xué)應(yīng)注意學(xué)生知識(shí)廣度的學(xué)習(xí)。雖然僅通過一門課程來擴(kuò)充學(xué)生的知識(shí)面效果有限，但是由于機(jī)器人的設(shè)計(jì)涉及到光機(jī)電一體化、自動(dòng)控制、人工智能等多方面問題，既有硬件設(shè)計(jì)也有軟件設(shè)計(jì)，所以是讓學(xué)生了解和掌握大量知識(shí)的絕好機(jī)會(huì)。知識(shí)不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學(xué)內(nèi)容時(shí)，注意力不要僅放在競(jìng)賽用輪式成品機(jī)器人上，還應(yīng)該關(guān)注單片機(jī)、嵌入式CPU、各種傳感器、電機(jī)、機(jī)械部件等軟硬件技術(shù)在機(jī)器人和自動(dòng)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(jì)教學(xué)方法。如：小學(xué)階段可讓學(xué)生完成輪式競(jìng)賽用機(jī)器人的功能模塊組裝的設(shè)計(jì)；初中階段可進(jìn)行生活與學(xué)習(xí)中實(shí)用機(jī)器人的創(chuàng)意設(shè)計(jì)；高中信息技術(shù)課中可重點(diǎn)對(duì)機(jī)器人智能軟件算法進(jìn)行設(shè)計(jì)；而高中通用技術(shù)課中可重點(diǎn)對(duì)機(jī)器人的電氣部分、傳感器部分、動(dòng)力部分和機(jī)械部分進(jìn)行相關(guān)設(shè)計(jì)。總之，教學(xué)方法應(yīng)該側(cè)重綜合設(shè)計(jì)，而不是放在問題的分析上。

3、教學(xué)組織機(jī)器人教學(xué)應(yīng)事先營造好供學(xué)生動(dòng)手動(dòng)腦進(jìn)行設(shè)計(jì)活動(dòng)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(jìn)行探究式學(xué)習(xí)，特別應(yīng)注意探究式學(xué)習(xí)三個(gè)要素（任務(wù)驅(qū)動(dòng)、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(dòng)手。同時(shí)，還應(yīng)提倡設(shè)計(jì)過程的規(guī)范化，用于提高學(xué)生的綜合設(shè)計(jì)能力。教學(xué)活動(dòng)不僅在課堂上進(jìn)行，還應(yīng)組織學(xué)生在課余時(shí)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(jī)器人活動(dòng)受到越來越多的師生歡迎，教育機(jī)器人必將為我國的素質(zhì)教育做出應(yīng)有的貢獻(xiàn)，教育機(jī)器人的前途是光明的。

人工智能心得體會(huì)6

人工智能主要研究用人工方法模擬和擴(kuò)展人的智能，最終實(shí)現(xiàn)機(jī)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(diǎn)與方法。

1、人工智能學(xué)科的誕生

12世紀(jì)末13世紀(jì)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(jī)。17世紀(jì)，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(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(jì)，哥德爾對(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。英國圖靈建立了描述算法的機(jī)械性思維過程，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年美國的莫克利和?？颂爻晒ρ兄剖澜缟系谝慌_(tái)通用電子數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)ENIAC做出了開拓性的貢獻(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)、語言學(xué)和計(jì)算機(jī)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(jì)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(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?，F(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。

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(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(gè)語句或公式賦一個(gè)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(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)就可以通過新、老問題的相似性，從相應(yīng)的知識(shí)庫中調(diào)用有關(guān)知識(shí)來處理新問題。

(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。

4、人工智能——當(dāng)代邏輯發(fā)展的動(dòng)力

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碜阅睦?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?，并將由此決定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。

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?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。就目前來說，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。