第一篇：人工智能

人工智能

課程設計中期報告

題目：一字棋游戲 班級：計算機技術 2014級 成員：樊祥錳（2014704101）

段紹鵬（2014704100）范程斌（2014704102）

指導老師：張 云

目錄

第一章 項目建議書

1.1 立項目的 1.2 立項動機 1.3 項目實現方案 1.4 項目測試及驗證方案 1.5 項目安排 1.6 參考文獻

第二章 前期工作總結

第一章 項目建議書

1.1立項目的

學習和了解人工智能知識，并對極大極小搜索與α-β剪枝算法的學習和分析。把所學算法應用于一字棋游戲的設計中，讓機器附有人的思路，實現人與機器的對決。

1.2立項動機

1.學習和了解人工智能。2.學習極大極小搜索分析法。

3.學習α-β剪枝算法并在項目中對它進行實現。4.用人工智能算法解決現實問題。

1.3項目實現方案

一字棋項目實現完全按照軟件開發(fā)的一般步驟，并對它現實的需求分析進行了客觀的設計，對一字棋游戲規(guī)則進行具體的描述。在代碼設計階段，又對輸贏判斷算法進行了設計與分析，本項目是基于windows平臺，開發(fā)軟件采用VC++ 6.0，采用MFC可視化界面，運用α-β剪枝算法實現機器的智能化對決。

1.4項目測試及驗證方案

采用軟件工程測試方法，對關鍵函數代碼的測試與調試，對測試用例進行極端設置，觀察估值函數是否符合自己設計的要求。運行項目并截圖觀察結果。

1.5項目安排（1）時間進度：

第一周：小組成員收集資料，對人工智能知識的學習。

第二周：對極大極小搜索分析法、α-β剪枝算法的學習與研究。第三周：學習C++編程知識、軟件工程知識。

第四周：學習軟件開發(fā)過程，并對一字棋項目進行需求分析與設計，畫出流程圖。

第五周：對一字棋界面的設計，并編寫代碼。第六周：對人工智能算法的設計并編寫代碼。第七周：對算法的設計并進行項目的測試。第八周：寫設計報告。（2）分工安排

1.由段紹鵬、樊祥錳進行需求分析。2.大家合作對一字棋AI問題進行分析。3.由段紹鵬、范程斌進行代碼編寫。

4.由樊祥錳、范程斌進行軟件測試及問題修改。5.由范程斌進行撰寫報告。

1.6參考文獻

1、蔡自興、徐光佑。人工智能及其應用。清華大學出版社，1997

2、蔡瑞英、李長河。人工智能。武漢理工大學出版社，2003

第二章 前期工作總結

在任務的初期，我們選定好人工智能的一種可行算法，然后確定好小組分工，每個人負責各自的任務，負責收集和學習人工智能相關的書籍和C++編程方面的知識。對于傳統(tǒng)的一字棋游戲，主要采用的算法有：估值函數、搜索算法和勝負判斷等。由于極大極小分析算法，每走一步棋都要調用估值函數，要遍歷整個棋盤。所以自身有它的不足，這樣會增加系統(tǒng)開銷和時間開銷，所以本項目在極大極小算法的基礎上與α-β剪枝算法相結合，減少了博弈樹結點的搜索范圍。在前期工作中，主要學習了極大極小分析算法和α-β剪枝算法，了解算法的思想和設計思路，并學習了可視化的MFC編程知識，對按鈕、編輯框等控件進行了學習。在第四周，主要對一字棋游戲進行了需求分析與設計，在需求分析階段，主要是根據傳統(tǒng)一字棋游戲的不足，提出α-β剪枝搜索算法，并介紹我們的基本思路和對算法技術原理的分析，畫出算法的流程圖和整個系統(tǒng)的實現功能圖。在主界面設計階段，當時考慮的不是很全面，只是簡單的添加了基本的功能，先實現整個框架結構的生成，但是在棋盤設計階段遇到了很多問題，一是控件響應問題，鼠標可響應的界面范圍。二是環(huán)境設備的編程問題，后來經過MFC書籍的學習，解決了問題。三是棋盤大小問題，考慮到博弈樹的異常龐大，選擇設計3*3 的棋盤，并分析設計了數組存放8種勝算的布局。在算法代碼的編輯階段，也出現過編譯不通過的問題，主要是指針的使用問題，少寫頭文件問題，控制結構問題等，但是通過大家的努力和收集資料，最終還是調試好了。

第二篇：人工智能相關材料

應用：

個人助理（智能手機上的語音助理、語音輸入、家庭管家和陪護機器人）產品舉例：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、安保機器人）產品舉例：商湯科技、格靈深瞳、神州云海

自駕領域（智能汽車、公共交通、快遞用車、工業(yè)應用）產品舉例：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)測診斷、智能醫(yī)療設備）產品舉例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等

電商零售（倉儲物流、智能導購和客服）產品舉例：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）產品舉例：螞蟻金服、交通銀行、大華股份、kensho

教育（智能評測、個性化輔導、兒童陪伴）產品舉例：學吧課堂、科大訊飛、云知聲

發(fā)展方向思路：

（一）人工智能新興產業(yè)

這部分主要任務是進行人工智能前沿技術布局，推動核心技術產業(yè)化，并為人工智能產業(yè)發(fā)展奠定公共基礎。本部分涉及核心技術研發(fā)與產業(yè)化、基礎資源公共服務平臺兩大工程。其中，核心技術研發(fā)與產業(yè)化工程主要涉及三個方面的技術。一是人工智能基礎理論，包括深度學習、類腦智能等。二是人工智能共性技術，包括人工智能領域的芯片、傳感器、操作系統(tǒng)、存儲系統(tǒng)、高端服務器、關鍵網絡設備、網絡安全技術設備、中間件等基礎軟硬件技術。三是人工智能應用技術，包括基于人工智能的計算機視聽覺、生物特征識別、復雜環(huán)境識別、新型人機交互、自然語言理解、機器翻譯、智能決策控制、網絡安全等?；A資源公共服務平臺工程主要涉及四個方面的建設內容。一是各種類型人工智能海量訓練資源庫和標準測試數據集建設，包括文獻、語音、圖像、視頻、地圖及行業(yè)應用數據等，這些數據集需要面向社會開放，為廣大科研機構和企業(yè)進行人工智能研究和開發(fā)提供服務。二是基礎資源服務平臺建設，包括滿足深度學習計算需求的新型計算集群共享平臺、云端智能分析處理平臺、算法與技術開放平臺、智能系統(tǒng)安全情報共享平臺等。三是類腦智能基礎服務平臺建設，要能夠模擬真實腦神經系統(tǒng)的認知信息處理過程。四是產業(yè)公共服務平臺建設，可以為人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供相關研發(fā)工具、檢驗評測、安全、標準、知識產權、創(chuàng)業(yè)咨詢等專業(yè)化服務。

（二）重點領域智能應用

這部分主要任務是加快人工智能技術的產業(yè)化進程，推動人工智能在家居、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、網絡安全、社會治理等重要領域開展試點，使得人工智能能夠在第一時間轉化為生產力并惠及民生。本部分以基礎較好的智能家居、智能汽車、智能無人系統(tǒng)、智能安防等領域為主。智能家居示范工程主要支持利用健康醫(yī)療、智慧娛樂、家庭安全、環(huán)境監(jiān)測、能源管理等應用技術，進行具有人工智能的酒店、辦公樓、商場、社區(qū)、家庭等建設，提升百姓生活品質。智能汽車研發(fā)與產業(yè)化工程主要面向自動駕駛和安全駕駛，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。智能無人系統(tǒng)應用工程主要面向無人機、無人船等無人設備，支持與人工智能相關的結構設計、智能材料、自動巡航、遠程遙控、圖像回傳等技術研發(fā)，及其在物流、農業(yè)、測繪、電力巡線、安全巡邏、應急救援等重要行業(yè)領域的創(chuàng)新應用。智能安防推廣工程主要面向與百姓安全息息相關的社會治安、工業(yè)安全以及火災、有害氣體、地震、疫情等問題，支持利用圖像精準識別、生物特征識別、編碼識別、智能感知等技術的研發(fā)和應用。

（三）智能化終端產品

這部分的主要任務是希望通過合適的終端，實現智能化生產和服務。本部分涉及三大工程。智能終端應用能力提成工程主要是面向具有一定智能計算能力的終端及附屬應用，支持其在智能交互、智能翻譯等云端協同方面及圖像處理、操作系統(tǒng)基礎軟硬件方面進一步改進。智能可穿戴設備發(fā)展工程主要支持輕量級操作系統(tǒng)、低功耗高性能芯片、柔性顯示、高密度儲能、快速無線充電、虛擬現實和增強現實等關鍵技術的成果轉化與應用。智能機器人研發(fā)與應用工程主要支持智能感知、模式識別、智能分析、智能控制等技術在機器人方面的研發(fā)和應用，包括生產用智能工業(yè)機器人，救災救援、反恐防暴等特殊領域的智能特種機器人，醫(yī)療康復、教育娛樂、家庭服務等領域的智能服務機器人。

（四）標準體系和知識產權

目前人工智能標準領域還處于一片空白狀態(tài)，關于人工智能的概念仍然沒有達成一致意見，人工智能也還沒有一個統(tǒng)一的技術體系架構，平臺與應用之間的接口五花八門，而且基本上都是私有協議，網絡、軟硬件、數據、系統(tǒng)、測試評估等方面的研發(fā)、應用、服務也無章可循。這直接導致了人工智能領域進入門檻過高，無法形成良性發(fā)展的產業(yè)生態(tài)。因此，建設人工智能領域標準化體系，建立并完善基礎共性、互聯互通、行業(yè)應用、網絡安全、隱私保護等技術標準，已經成為擺在眼前的現實問題。當然，標準化工作需要相關各方的積極參與，并積極開展國際合作，才能保證對人工智能產業(yè)發(fā)展的有效促進，推動標準走出去才能增強國際話語權。另一方面，在我們所處的這個全球經濟一體化時代，專利已經成為發(fā)展的硬實力，必須要加快重點技術和應用領域的專利布局，同時加強專利合作，提高知識產權成果轉化效率，積極防控專利風險，增強標準與專利政策的有效銜接，才能保證我國人工智能產業(yè)擁有強大的競爭力并得到持續(xù)健康發(fā)展。

政策：

2015年5月國務院在《中國制造2025》提出“加快發(fā)展智能制造裝備和產品”，指出“組織研發(fā)具有深度感知、智慧決策、自動執(zhí)行功能的高檔數控機床、工業(yè)機器人、增材制造裝備等智能制造裝備以及智能化生產線，統(tǒng)籌布局和推動智能交通工具、智能工程機械、服務機器人、智能家電、智能照明電器、可穿戴設備等產品研發(fā)和產業(yè)化?！?/p>

2015年7月4日國務院在《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的知道意見》明確提出人工智能作為11個重點布局的領域之一，促進人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車、機器人等領域的推廣應用。

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

2016年3月18日國務院在《國民經濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要（草案）》提出人工智能概念進入“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、中央網信辦在《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》明確了要培育發(fā)展人工智能新興產業(yè)、推進重點領域智能產品創(chuàng)新、提升終端產品智能化水平、并且政府將在資金、標準體系、知識產權、人才培養(yǎng)、國際合作、組織實施等方面進行保障。

人工智能技術帶來的產業(yè)影響

當前，人工智能技術對互聯網行業(yè)產生的影響和變革主要有如下三個方面：

其一，在理論技術層面，人工智能技術為基于互聯網和移動互聯網等領域的創(chuàng)新應用，提供理論基礎。例如，自動定理推理，為網絡信息檢索、問題求解、遠程診斷等問題提供了自動求解方案；自然語言理解，為計算機人類語言理解提供理論和方法；數據挖掘為從數據庫中挖掘有意義，提煉出具有必然性、蘊含本質規(guī)律的數據提供了規(guī)則、聚類等數據處理、建模、評估標準。

其二，在技術應用和創(chuàng)新層面，人工智能技術的發(fā)展，為未來ICT等網絡技術的發(fā)展指引了方向。當前，以智能算法、深度學習、云計算為代表的大規(guī)模網絡應用已經成為ICT產業(yè)的重要發(fā)展方向。各大互聯網公司在深度學習領域在不斷做積極探索，深度學習是機器學習研究中的一個重點關注領域，其研究側重于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡。在創(chuàng)新方面，深度學習帶來了機器學習的新浪潮，推動“大數據＋深度模型+數據發(fā)現挖掘”時代的來臨。人工智能技術與互聯網的融合，是兩個領域發(fā)展到一定階段，探索創(chuàng)新的必然結果，深度學習為擁有強大計算能力和數據資源的互聯網巨頭公司帶來下一次全面領跑的機會。例如，谷歌、百度在硅谷的研發(fā)實驗室，在對深度學習、算法升級，對機器學習模仿人腦的智能活動，讓機器像人腦一樣識別圖像、理解自然語言，解析網絡內容之間關系做深度探索。百度語音和圖像等相關網絡產品應用的快速崛起，正是受益于對機器學習等領域的技術突破。

其三，在融合發(fā)展層面，人工智能技術的發(fā)展促進多種科學與網絡技術的深度融合。從國際上看，人工智能技術在美國，歐洲和日本發(fā)展迅速，并且?guī)恿硕喾N信息科學領域的發(fā)展，信息學、控制學、仿生學、計算機學等領域的技術突破均被運用到人工智能應用中去。從技術發(fā)展脈絡發(fā)展上，人工智能很多技術一直處于創(chuàng)新的前沿，未來會在很大程度上影響信息產業(yè)的發(fā)展方向。人工智能發(fā)展至今涉及到多個研究領域，研究方向包括符號計算、語言識別、模式識別和計算機視覺、機器翻譯與機器學習、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學科。

新時期下面對人工智能快速發(fā)展對策：

在人工智能技術發(fā)展過程中，我們總體上應該貫徹落實創(chuàng)驅動發(fā)展戰(zhàn)略，立足自主創(chuàng)新的同時，放眼國內國際兩個大局技術發(fā)展情況，加強跟蹤高新技術產業(yè)技術的發(fā)展態(tài)勢調整產業(yè)結構，統(tǒng)籌全局發(fā)展，切實推進由技術革新到推進經濟發(fā)展方式的轉變，實現工業(yè)經濟產型升級，同步大力支持我國人工智能相關研究和產業(yè)化工作。在具體工作上，我們應該采取以下策略：

一是要建立針對相關科研成果的產業(yè)追蹤機制。針對國際國內相關企業(yè)和科研機構正在進行的相關科研活動進行動態(tài)追蹤，對其科研成果在各行各業(yè)的信息化應用進行預研預判，為制定信息化發(fā)展相關政策規(guī)劃提供線索和根據。

二是適時引導和推動人工智能相關產業(yè)領域的研發(fā)應用。加強對人工智能和人腦科學工業(yè)領域應用的深入調研分析，掌握工業(yè)機器人、新型計算產品、人工神經網絡等的發(fā)展和應用現狀，堅持應用牽引，整合產學研現有資源，形成一批人工智能關聯技術的實驗室和技術中心，推動人工智能關聯技術在網絡、通訊等行業(yè)快速發(fā)展的應用示范。

三是要加大對人工智能關聯技術的資金支持力度，引導人工智能關聯技術向通用技術領域的演進和轉化。

未來人工智能技術將進一步推動關聯技術和新興科技、新興產業(yè)的深度融合，推動新一輪的信息技術革命，其人工智能技術將成為我國經濟結構轉型升級的新支點。

第三篇：《人工智能》教學大綱

人工智能原理及其應用

一、說明

（一）課程性質

隨著信息社會和知識經濟時代的來臨，信息和知識已成為人們的一個熱門話題。然而，在這個話題的背后還蘊含著另外一個更深層的問題——智能。一般來說，信息是由數據來表達的客觀事物，知識是信息經過智能性加工后的產物，智能是用來對信息和知識進行加工的加工器。在信息社會，人類面對的信息將非常龐大，僅靠人腦表現出來的自然智能是遠遠不夠的，必須開發(fā)那種由機器實現的人工智能。

《人工智能導論》是計算機科學與技術專業(yè)本科生的一門限選課程。

（二）教學目的

使學生掌握人工智能的基本原理、方法及研究應用領域。了解人工智能中常用的知識表示技術，啟發(fā)式搜索策略，了解原理以及非確定性推理技術。通過對典型專家系統(tǒng)的分析、解剖、進一步深入掌握人工智能的主要技術，去解決人工智能的一些實際問題。增強學生的邏輯思維與實驗能力，為人今后處理各門學科的智能奠定基礎。

（三）教學內容

人工智能的基本原理和方法，人工智能的三個重要研究領域（機器學習、神經網絡學習和自然語言理解），人工智能的兩個重要應用領域（專家系統(tǒng)和智能決策支持系統(tǒng)）。

（四）教學時數

36學時

（五）教學方式

課堂講授和上機實驗相結合。

二、本文

第1章 人工智能概述

教學要點

討論人工智能的定義、形成過程、研究內容、研究方法、技術特點、應用領域、學派之爭及發(fā)展趨勢。教學時數

3學時 教學內容

1.1 人工智能及其研究目標（0.5學時）

了解人工智能的定義及其研究目標。

1.2 人工智能的產生與發(fā)展（0.5學時）

了解人工智能產生與發(fā)展的四個階段。

1.3 人工智能研究的基本內容及其特點（0.5學時）

了解人工智能研究的基本內容及特點。

1.4 人工智能的研究和應用領域（0.5學時）

了解人工智能研究和應用領域。

1.5 人工智能研究的不同學派及其爭論（0.5學時）

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

（0.5學時）

了解更新的理論框架研究，更好的技術集成研究，更成熟的應用方法研究。（0.5學時）考核要求

了解人工智能研究的基本內容和應用領域。

第2章

知識表示

教學要點

知識表示的基本概念和各種確定性知識表示方法。教學時數

6學時 教學內容

2.1 知識與知識表示概念

（0.5學時）

了解知識表示的概念和表示形式； 理解知識的定義。

2.2 一階謂詞邏輯表示法

（0.5學時）

理解一階謂詞邏輯表示的邏輯基礎； 掌握謂詞邏輯表示方法及其應用。2.3 產生式表示法（0.5學時）

了解產生式系統(tǒng)的基本過程、控制策略及其類型和特點； 掌握產生式表示的基本方法、基本結構。2.4 語義網絡表示法（1學時）

理解語義網絡的基本概念；

會應用語義網絡表示事實和進行推理。2.5 框架表示法（2學時）

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

掌握腳本的結構及其推理。（0.5學時）2.7 過程表示法（0.5學時）

了解過程表示的特性；

掌握過程表示的問題求解過程； 理解表示知識的方法。

2.8 面向對象表示法

（0.5學時）

了解面向對象的特征；

理解面向對象的基本概念； 掌握知識的面向對象表示?？己艘?/p>

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

第3章 確定性推理

教學要點

推理的基本概念及歸結、演繹等確定性推理方法。教學時數

5學時 教學內容

3.1 推理的基本概念（0.5學時）

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（1學時）

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學時）

了解自然演繹推理的概念及其三段論推理規(guī)則。3.4 歸結演繹推理（2學時）

掌握子句集及其化簡，魯賓遜歸結原理；

會應用謂詞邏輯歸結證明問題，會用歸結演繹推理的歸結策略證明問題，會用歸結反演求取問題的答案。

3.5 基于規(guī)則的演繹推理（1學時）

會應用規(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學時）

了解剪枝策略的基本思想?？己艘?/p>

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

第4章 不確定與非單調推理

教學要點

不確定性推理的有關概念及各種不確定性的表示和推理方法。教學時數

4學時 教學內容

4.1 不確定性推理的基本概念（0.5學時）

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（0.5學時）

了解全概率公式與Bayes公式；

理解樣本空間與隨機事件，事件的概率。

4.3 確定性理論（0.5學時）

理解可信度的概念，C-F模型； 掌握帶加權因子的可信度推理。

4.4 主觀Bayes方法（0.5學時）

了解組合不確定性計算；

掌握知識不確定性表示，證據不確定性表示，結論不確定性的合成。4.5 證據理論（1學時）

掌握D-S理論的形式描述，證據理論的推理模型，推理實例。4.6 可能性理論和模糊推理（0.5學時）掌握模糊知識表示，模糊概念的匹配，模糊推理。4.7 非單調推理（0.5學時）

了解非單調推理的概念及起具有代表性的理論?？己艘?/p>

理解不確定性推理的含義、非單調推理的概念、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，能在模糊集的基礎上，實現對模糊命題和模糊知識的表示。

第5章 搜索策略

教學要點

搜索的基本概念和狀態(tài)空間、與或樹的各種搜索算法。教學時數

6學時 教學內容

5.1 搜索的基本概念（1學時）

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學時）

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，代價樹搜索。5.3 狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索（0.5學時）

了解A算法；

理解啟發(fā)性信息和估價函數。

5.4 與/或樹的盲目搜索（0.5學時）

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學時）

了解與/或樹的啟發(fā)式搜索過程； 理解解樹的代價與希望。

5.6 博弈樹的啟發(fā)式搜索（0.5學時）

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 機器學習

教學要點

機器學習的基本概念和各種符號學習方法。教學時數

4學時 教學內容

6.1 機器學習的基本概念（0.5學時）

了解機器學習的發(fā)展過程，學習系統(tǒng)，機器學習的分類； 理解學習和機器學習的概念。

6.2 機械式學習（0.5學時）

了解機械學習的過程及其設計要考慮的三個問題。6.3 指導式學習（0.5學時）

了解指導式學習的學習過程。

6.4 歸納學習（0.5學時）

了解歸納學習的類型。

6.5 基于類比的學習（0.5學時）

了解屬性類比學習、轉換類比學習； 理解類比學習的概念。

6.6 基于解釋的學習（0.5學時）

了解解釋學習的空間描述及學習模型； 理解解釋學習的概念；

掌握解釋學習的基本原理及基本過程?？己艘?/p>

了解機器學習的概念，機械式學習，指導式學習，歸納學習；掌握基于解釋學習的基本原理及其基本過程。

第7章 神經網絡及連接學習

教學要點

人工神經網絡的概念和各種連接學習方法。教學時數

2學時 教學內容

7.1 人工神經網絡概述（0.5學時）

了解人工神經元及人工神經網絡人工神經網絡的發(fā)展過程，人工神經網絡的局限性； 理解生物神經元及腦神經系統(tǒng)的結構及特征。

7.2 人工神經網絡的互連結構及其學習機理（0.5學時）

了解人工神經網絡學習和記憶的心理學基礎； 理解人工神經網絡的互連結構； 掌握人工神經網絡的學習算法。

7.3 感知器模型及其學習（0.5學時）

了解有關感知器XOR問題求解的討論； 理解感知器模型，感知器學習。

7.4 誤差反向傳播網絡及其學習（0.25學時）

理解B-P網絡結構；

掌握B-P網絡學習的傳播公式，B-P網絡的學習算法。7.5 Hopfield網絡及其學習

（0.25學時）

了解Hopfield模型的穩(wěn)定性

理解Hopfield網絡的結構； 掌握Hopfield網絡的學習算法?？己艘?/p>

了解人工神經網絡及其結構和學習機理；理解感知器、B-P網絡、Hopfield網絡及其B-P網絡；掌握Hopfield網絡的算法。

第8章 自然語言理解

教學要點

自然語言理解的基本概念和分析方法。教學時數

2學時 教學內容

8.1 語言及其理解的基本概念（0.25學時）

了解自然語言與自然語言理解，自然語言理解的研究任務，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學時）

掌握句子結構的表示，上下文無關文法，變換文法。8.3 語法分析（0.5學時）

掌握自頂向下與自底向上分析； 理解擴充轉移網絡分析。

8.4 語義的分析（0.5學時）

理解語義文法； 掌握格文法。

8.5 自然語言的生成（0.25學時）

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學時）

了解語言理解的層次模型。考核要求

了解自然語言理解的概念，會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)

教學要點

專家系統(tǒng)是人工智能的一個重要應用領域,它目前正在從集中、封閉模式向分布、開放模式發(fā)展。教學時數

3學時 教學內容

9.1 專家系統(tǒng)的基本概念（0.5學時）

了解專家系統(tǒng)的概念、分類及特點。

9.2 專家系統(tǒng)的基本結構（0.5學時）

了解用戶界面；

理解知識庫、數據庫、推理機、解釋機構、知識獲取機構。9.3 知識獲取（0.5學時）

了解知識獲取方法的分類； 理解知識獲取的任務；

掌握非自動知識獲取，自動知識獲取。

9.4 專家系統(tǒng)的開發(fā)與評價（0.5學時）

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)過程的各個階段。9.5 專家系統(tǒng)開發(fā)工具與環(huán)境（0.5學時）

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)的進一步發(fā)展

（0.5學時）

了解新一代專家系統(tǒng)?？己艘?/p>

了解專家系統(tǒng)的概念、基本結構及其開發(fā)工具與環(huán)境；掌握非自動知識獲取和自動知識獲取。

第10章 智能決策支持系統(tǒng)

教學要點

智能決策支持系統(tǒng)是人工智能的另一重要應用領域,它是目前迅速興起的網絡商務中的一項重要技術,有著廣闊的應用前景 教學時數

2學時 教學內容

10.1 智能決策支持系統(tǒng)的基本概念（0.5學時）

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（1學時）

理解數據倉庫、數據開發(fā)及其它們的結合。

10.3 智能決策支持系統(tǒng)的基本結構

（0.5學時）

掌握智能決策支持系統(tǒng)的基本結構?？己艘?/p>

了解智能決策支持系統(tǒng)及其新技術，知道智能決策支持系統(tǒng)的結構及新結構體系；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)的基本結構。

三、參考書目

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

2、林堯瑞、馬少平，《人工智能導論》，清華大學出版社，1989年5月第一版。

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

4、何華燦，《人工智能導論》，西北工業(yè)大學出版社，1988。

5、陳汝鈴，《人工智能》，科學出版社，1989。

第四篇：人工智能心得體會

人工智能心得體會

人工智能心得體會1

李開復號稱最會說話的計算機男神，曾經是微軟谷歌的副掌門，現在是創(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，移動互聯網、網上購物、物流快遞、高鐵、地鐵、城市建設等讓我們生活發(fā)生了天翻地覆的變化。讓我對未來產生了無限的暢想，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，當我們要出門的時候它就來了，它是共享經濟，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？李開復認為，人工智能、機器人作為大熱的方向，也會引領時代變革風，很多邏輯簡單、重復式、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、藝術哲學這些更顯的珍貴。

人是最復雜情感動物，怎樣才能教育好學生，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，現在也有許多幼兒園在教育教學中運用了VR、AR等技術，以后科技越來越發(fā)達我們的教學工作也會越來越便利。但是現在微博上有一件事也引起了大家的熱議，一位小學教師在教古詩“飛流直下三千尺，疑似銀河落九天”時，播放了現實瀑布視頻來展現瀑布的氣勢磅礴，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、不斷學習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、技術及應用系統(tǒng)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?yōu)橹悄苎a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。在18日下午分論壇中，很多同行教師提供不同學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校有的建立區(qū)域教研和課程資源建設，有的開發(fā)人工智能課程、有的建立研學基地，還有的建立網絡學習的平臺；針對師資問題，教師主要通過自學，網絡學習與多參加線下培訓學習方式自我成長，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課堂作為人工智能教育的切入點，融入數據、算法、程序設計、機器人課程、開源硬件類課程等，利用項目式教學或其他活動如科技創(chuàng)新、創(chuàng)客、跨學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生各年齡層的學情特點，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(yǎng)學生人工智能教育的不同目標，小學低年級可以主要培養(yǎng)綜合素養(yǎng)，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。

人工智能心得體會3

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(zhàn)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(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(fā)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。

第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現，使人工智能研究出現新高潮。dendral化學質譜分析系統(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用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯合會議

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(fā)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(tǒng)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(fā)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(fā)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(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環(huán)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

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(fā)生

在當前社會中的呢？

在黑客帝國的世界里，程序員成為了耶穌，控制著整個世界，黑客帝國之所以成為經典，我認為，不是因為飛來飛去的超級人物，而是因為她暗自揭示了一個人與計算機世界的關系，一個發(fā)展趨勢。誰知道2以后會不會是智能機器統(tǒng)治了世界？

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(fā)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(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(tǒng)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(fā)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(fā)展方向。

個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創(chuàng)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(fā)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。

人工智能心得體會4

今天上午線上參加了萊西市信息技術學科人工智能與編程教學研討會，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、激趣導入，引入新知

學生們都對刮獎非常感興趣，通過刮獎環(huán)節(jié)的設計，學生很快的融入課堂環(huán)境中，學生們積極參入，踴躍發(fā)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。

二、積極探索，形象直觀

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。

三、小組合作，積極探究

本節(jié)課學生參入度高，動手實踐能力強，設計的問題層層遞進，環(huán)環(huán)相扣，過渡環(huán)節(jié)都處理的非常到位，更多的是讓學生自己去探索，把課堂交給學生，不斷創(chuàng)新，發(fā)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(yǎng)學生不斷創(chuàng)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。

人工智能心得體會5

一、在中小學開展的機器人教育具有重要的意義。主要體現在以下幾個方面：

1、促進教育方式的變革，培養(yǎng)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(yǎng)了動手能力、學生創(chuàng)新思維能力。

2、有效激發(fā)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(huán)境的認可和贊賞，能夠激發(fā)學生學習的興趣，激發(fā)學生的斗志和拼博精神。

3、培養(yǎng)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

在機器人的學習過程中，通過制作機器人過程中的實際問題解決，可以學到模擬電路、力學等方面知識，不但對物理學科、計算機學科的教學起到促進作用，同時也擴大、加深了學生科學知識；通過完成任務和模擬項目使學生在為機器人擴充接口的過程中學習有關數字電路方面的知識；通過為機器人編寫程序，不但學到計算機編程語言、算法等顯性知識，更有意義的是通過為機器人編寫程序學到科學而高效的思維方式，邏輯判斷思維、系統(tǒng)思維等隱性知識

二、中小學機器人教學活動的幾點做法：

考慮到中小學生和機器人課程的特點，為培養(yǎng)學生的綜合設計能力和創(chuàng)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(chuàng)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?？傊?，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(huán)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(guī)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。

人工智能心得體會6

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。

1、人工智能學科的誕生

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，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(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(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?？颂爻晒ρ兄剖澜缟系谝慌_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(fā)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(fā)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(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、邏輯學的發(fā)展

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(guī)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(fā)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(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

當今人工智能深入發(fā)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(tǒng)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(tài)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(guī)律的邏輯學。

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。

3、邏輯學在人工智能學科的研究方面的應用

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(tǒng)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(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(fā)展了用數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(tǒng)、摩爾的自認知邏輯都是具有開創(chuàng)性的非單調邏輯系統(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(guī)則的變形或擴充。

4、人工智能——當代邏輯發(fā)展的動力

現代邏輯創(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學中的公理化運動。21世紀邏輯發(fā)展的主要動力來自哪里?筆者認為，計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學發(fā)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(chuàng)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(huán)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(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應用性。

5、結語

人工智能的產生與發(fā)展和邏輯學的發(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;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(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(fā)展。

第五篇：人工智能觀后感

人工智能觀后感

剛才看了<<人工智能>> 讓我對斯皮爾博格這位大導演更加欽佩 不想深層歸類 什么 科幻倫理災難 也不懂得 或許 更愿意相信 這是真的 或者再實際一點 這是一個寓言

影片中的中男孩大衛(wèi) 是電子公司生產出來能夠感受感情的機器 是第一個能夠感受感情的機器人 并且這樣的感情永遠保存在他的記憶芯片中 他被制造出來 用來替代一對夫婦因病而成為植物人的兒子

人類對這個具有感情的機器人漸漸適應 卻當自己的植物人兒子馬丁再次醒來時 他們的待遇差別甚遠 所有人一再強調 你是機器人 不是真人 而他就單純的以為只要變成真人媽媽就會愛自己了 大衛(wèi)為了變成真人 相信了 睡前媽媽躺在馬丁身邊為他讀的童話故事 以為找到“藍仙女” 自己便可已和小木偶一樣 成為真人 得到媽媽的愛

由于這對夫婦最終發(fā)現大衛(wèi)的存在為他們帶來了太多的麻煩 最后大衛(wèi)還是被趕出了家庭 在那一天之前媽媽卻是這么對他說的 “大衛(wèi) 明天我們去郊外玩吧 只屬于我們兩個人的明天” 大衛(wèi)的眼睛望著媽媽 不知道是感動還是感恩 我只知道那一刻 他一定很幸福 但是其實 是要把大衛(wèi)仍在郊外 到了郊外 當媽媽對大衛(wèi)說出了事實真相之后 大為一再拉著媽媽的手 哭著喊著 不讓她走 但是媽媽最終還是流著淚 上車遠去 并且一再囑咐大衛(wèi) 不要到對面去 因為那邊就是制造他的電子公司 他們找到他 看到他已經沒有作用 就會把他毀滅

為了變成真人 大衛(wèi)經過了一系列波折 甚至被抓到機器人屠殺場 最后 終于找到了藍仙女

當david在藍仙女面前祈禱 “請把我變成真人吧 請 請把我變成一個真正的男孩吧 讓我和馬丁一樣得到媽媽的愛吧” 我想 善良的人早就已經沒把david看作一個機器人 而他所付出的一切 只是想得到媽媽的愛 跟馬丁亨利一樣 得到媽媽的愛

當他望著四周冰冷的海水 這一切終于在兩千年之后 海水全部都結成冰之后 當他一個人穿越了74萬個被寂寞籠罩的黑夜之后 他終于實現了自己的愿望 并且 這次 沒有馬丁沒有亨利 只有他一個人 擁有媽媽的愛 雖然付出了如此巨大的代價 雖然這一天如此短暫 雖然74個漫漫長夜換來的只是媽媽一天的愛 但是對于他來說 已經無憾了 因為這是他一生的心愿

總之 真的是一部偉大的電影 很感動 影片的最后是大衛(wèi)和媽媽一起睡去 那個鏡頭 看得有點心痛 有點壓抑 因為大衛(wèi)根本不會睡覺 只是因為媽媽永遠睡去了 他也就 安靜的躺在媽媽身邊

周圍也沒什么人可以分享 但是真的很好看 強烈推薦

謹以此文獻給我喜歡的《人工智能》 今天終于把仰慕已久的2001年的科幻電影看完了，不由得驚呼一聲“神作?。　?劇情我就不廢話了，實在是太感人了！當大衛(wèi)（主人公，懂“愛”的機器小孩）被媽媽拋棄的時候，當他與機器小熊泰迪相依為命，歷盡艱險的時候，當他堅信童話故事《木偶奇遇記》里的藍仙女能把自己變成真人，這樣媽媽才會愛他的時候，當他從世界盡頭自己跌入海洋的那一刻，當他在海底

見到藍仙女（雕像），不停對她祈禱的時候，這一祈求就是兩千年…… 兩千年后，人類不復存在，當友善的外星人把他從被冰封的海洋里救出，他還在祈求著…… 當他見到真正的藍仙女（外星人制造的幻象）的時候，藍仙女答應了他可以把媽媽復活，但要有殘骸，而且只有一天的時間！這時小熊泰迪拿出了媽媽以前被大衛(wèi)剪下的頭發(fā)……（劇情伏筆很好）這一天是大衛(wèi)一生中最快樂的一天！因為媽媽的心里只有他一個人（沒有記憶），到了晚上，當媽媽睡去的時候，大衛(wèi)第一次閉上眼睛，去到了一個地方－美夢開始的地方！每一個畫面，都是那么的震撼唯美，每一幅場景，都是那么的感人至深…… 迄今為止，只有三部電影震撼過我：《指環(huán)王》，《異形》，《人工智能》。一個人工智能機器人能把“愛”詮釋得如此深刻，透徹，淋漓盡致……震撼！… 我接著看了《創(chuàng)：戰(zhàn)紀》，結果令我大失所望，除了幾個3D電腦特技鏡頭精彩外，其他的都不咋地。個人認為，科幻片除了要靠特效支撐門面外，也要注重影片的主題思想，哲理內涵！畢竟觀眾大都喜歡看有思想，有深度，有內涵的電影。最后，向該片的導演斯皮爾伯格大師和不知名的編劇致以我的敬意！

《人工智能》觀后感即影評

在看到片名的時候，我就認為這是一部科幻片，無非是主要以特技為重點，講講人與機器人之間的關系的影片?？墒强赐辍度斯ぶ悄堋冯娪昂?，我發(fā)現我錯了，這不是一部單純的科幻片，當然它的特技無可挑剔。但我更注重的是，這是一部解剖人性，研究倫理、文學、哲學、道德等多方面內涵的影片。

這部影片在上映的時候備受矚目，并不是沒有它的道理的。首先，在導演方面已經有足夠的噱頭了。電影大師庫布里克已于 1999 年去世，他在生命的最后 15 年里一直醞釀著這部影片，并經常跟斯匹爾伯格反復切磋，他也曾提出由斯氏來執(zhí)導筒。但由于當年的電腦科技不夠發(fā)達，這個項目被耽擱下來。庫氏過世后，斯氏接過庫氏構思的大量草稿和草圖，并 20 年來首次揮筆撰寫劇本，以完成前輩的遺愿。所以在這部影片中，充滿了矛盾，每一個鏡頭的安排不落俗套，它需要你用智慧和靈魂去享受。最明顯的一個矛盾是，前面大衛(wèi)所受冷落的鏡頭充滿了灰色調，而后面的結局卻充滿了溫馨。不少人認為大衛(wèi)與和蒙妮卡相聚的那一天是敗筆，因為后面的情節(jié)無論從戲劇張力還是視覺沖擊力來看，均有點 “ 壓不住 ”，認為這是這就是好萊塢非明文規(guī)定的大團圓結局。但我卻并不這樣認為，最后的情節(jié)不僅承接了前面的伏筆（蒙妮卡的頭發(fā)），更重要的是，在現實生活中，悲劇已經夠多了，大團圓結局不過就是彌補現實的殘酷。而在影片中的大團圓結局是更深層次的表現，...隨著科技的發(fā)展，使人民的生活更加的方便，其中首屈一指的要算是計算機行業(yè)的發(fā)展了，體現在這方面的則要數是機器人了！伴隨著情感的需求，喪失兒女年輕夫婦則需要一個類似真人的機器孩子來陪伴他們，為了達到要求，科學家也逐漸掌握大腦的一般運作過程，然后能夠編成像大腦一般運行的載有程序的硬盤，這樣則能夠滿足他們的情感需求了，但某些時候雖然機器人能夠達到人類的需求，但是卻沒有對機器人合法的保護措施，對于廢棄了的機器人只能夠當做廢鐵來處理，但是要知道人類是血肉之軀，與有相同智商的機器人來比的話，雖然沒有經過進化，但明顯他們更能適應我們生存的這個世界，后來的結果是可以預想的！本片引導人們進行諸如此類的思考之外，還植入了一個感人的故事，小男孩戴維是一個具有情感的機器人，也只是只能使用一次的機器人，因為對于情感需求來說他們往往都是獨一無二的！啟動了應用程序之后，則只能用于程序設定的用途，如果需要停止使用，則只能對機器人進行摧毀，戴維的里程序設定的媽咪因為兒子出了事故，找到了兒子的替代品戴維，開始雖然很難適應，但是因為模仿的很逼真，而且又有情感，很快就喜歡上了戴維，但是不久之后，真人兒子居然康復出院了，但是戴維媽咪真正的兒子馬丁對戴維印象很不好，引導他做了許多讓他媽媽生氣的事情，剪過媽咪的頭發(fā)，與馬丁競吃食物導致自己被破壞，還不小心把馬丁拖入了水中。。最后，戴維媽咪對戴維喪失了信心，但是她又不想它被銷毀掉，只好把他扔入了森林，當然，還送了他機器熊泰迪，為了能夠再次回到媽咪的身邊，他想到把自己變成真人，這樣他媽咪就不會嫌棄他了，他想起了媽咪曾經給他講過的藍艷女的故事，藍艷女能夠把木偶人變成真人，他是一個機器，相信也可以變成真人，于是開始了找尋藍艷女的過程，但是，最后的事實，幾乎使他絕望，他知道了他只是科學家塔克制作的許多機器戴維中的一個，然而使他變成真人是不可能的，無奈之下，他跳入大海，卻發(fā)現了沉入大海中的游樂園里藍艷女的雕塑，他重拾信心，駕著機器潛入大海，面對著她乞求了2000年，當時的新的文明，把他催醒了回來，還幫他實現了和媽咪在一起的愿望，但是，每個人都有自己的時間軌跡，只能陪在他的身邊一天，但是那確是他被生產起最高興的一天！最后電影在戴維媽咪與戴維沉睡的鏡頭前結束了。。旁邊小熊泰迪真坐著盯著他們。。人有些時候的確是可以為愛而生，或許這也是人存在的最大的意義，否則，為啥我們要活在這個世界上，因為死之前我們幾乎不不能帶走任何一樣東西，但卻可以留下我們的愛！這部電影也讓我對我們的計算機專業(yè)充滿著信心，說實話，我們是信息化的時代，不靠計算機行業(yè)的發(fā)展還能靠誰呢？

《人工智能》用科幻演繹童話 人工智能》老師在放著關于電影簡介的 PPT，有些看過的，有些聽過的——“ 《A.I.》 人工智能，大家有機會可以看一下，很不錯的電影?！甭牭嚼蠋熥鲞@番評價，放 學回到寢室，便下載了下來。影片講述的是一個機器小孩為了回家而一心要變成真人的故事，這個故事本 身就有著極強的童話色彩，與木偶奇遇記是十分類似的，機器孩子大衛(wèi)也正是因 為偶然間聽到了木偶奇遇記而動了變成真人的心思。這樣的題材讓斯皮爾伯格來 拍真是再合適不過的了?！度斯ぶ悄堋肥撬蛊柌駷榱思o念好友庫布里克所拍攝的一部科幻電影。斯皮爾伯格與庫布里克雖然說是多年的好友，但是在藝術創(chuàng)作方面，庫布里克的 電影是從來不讓斯皮爾伯格參與的，但《人工智能》卻是一個例外，庫布里克曾 經有個設想就是力邀斯皮爾伯格擔任其導演，自己擔任制片，因為他覺得這應該 是一部屬于斯皮爾伯格的電影，但是很遺憾，這個計劃還沒有來得及啟動庫布里 克就離開了人世，《人工智能》也被一度擱淺，于是多年后斯皮爾伯格為紀念老 友而拍攝的這部電影就顯得異常寶貴。在影片的開頭，人類就被置于一個極度嚴峻的生存環(huán)境下，溫室效應導致冰 川融化，部分城市已經被海水所淹沒，人類的科技卻極度發(fā)達，無疑這也是對人 類自身的一種諷刺。擬真電子公司的老板并不滿足于已經開發(fā)出來的智慧型機器 人，而要進一步開發(fā)出一個會愛的機器人，一個有心智和情感的機器人，這種機 器人擁有前所未有的潛意識，充滿暗喻、直覺和自發(fā)性推理力的內心世界。當這 個提議被提出的時候就遭來了同事的疑問，社會充滿著仇視機器人的氣氛，當前 最重要的是要讓人去愛機器人，而不是讓機器人去愛人。但是真理總是難以被眾 人所接受的，這個觀點并沒有受到重視。的確，如果一個機器人能真的去愛一個 人，那么這個人對機器人又有什么責任呢？這就是影片所要探討的一個問題。斯 皮爾伯格開門見山的點出了這個問題。長達 2 小時 25 分鐘的影片從情節(jié)上可分為兩部分，前半部分以機器孩子大 衛(wèi)在人類世界的經歷為主，主要表達了機器人與人類之間的各種矛盾； 后半部分 則是

機器人的血淚史，表達了一種無奈，同時也是大衛(wèi)的童話歷險。兩部分以機 器舞男的出現作為過渡，乍看很突然，細想卻十分合理。《人工智能》的節(jié)奏感很好，第一個部分就有三個高潮，首先是馬丁激大衛(wèi) 吃菠菜而導致起線路損壞，然后是大衛(wèi)和馬丁落入游泳池的鏡頭，再一個就是大 衛(wèi)遭拋棄的鏡頭。這樣在觀看的時候才不至于顯得沉悶。同時這三個高潮都是影 片最出色的地方，感情表達力度相當得大。這對夫婦因為自己的孩子將要死去而選擇了用機器孩子大衛(wèi)進行替代，起初 莫尼卡是堅決反對的，那時候大衛(wèi)的人工智能系統(tǒng)還沒有被激活，他的行動以及 大笑時的聲音都是十分僵硬的，直到莫尼卡決定接受他并且說出了那 7 個激活碼 的一剎那，大衛(wèi)喊出了“媽媽”這個讓人心碎的單詞。莫尼卡接受了這個人工智 能的產物。有大衛(wèi)的日子里，這個家庭是幸福的，生活十分融洽，莫尼卡只是偶 爾會想起自己奄奄一息的兒子，略有憂愁，大部分的時間都給予了大衛(wèi)充分的母 愛。然而一個電話打破了這平靜的生活，莫尼卡的兒子馬丁因為醫(yī)學奇跡而恢復 了過來，重新回到了自己的家中。馬丁回歸，大衛(wèi)失寵，他淪為一個玩具，僅是 比起泰迪熊要高級的玩具而已。馬丁與大衛(wèi)之間有著鮮明的對比，大衛(wèi)代表的是初生的孩子的純樸，而馬丁 2 則代表著被社會腐蝕所形成的那種邪惡。馬丁時刻壓迫著大衛(wèi)作為一個“人”所 應有的那份權利，而大衛(wèi)總是默默地忍受，沒有任何地反抗。斯皮爾伯格在前部 分中用了大量的細節(jié)鏡頭來表現這種人與機器人之間的不平等性，這些細節(jié)讓人 看了都是頗有感觸的。在游泳池邊上，一群邪惡的孩子用刀在大衛(wèi)身上做疼痛試驗，大衛(wèi)躲到馬丁 的身后，兩人意外地落入游泳池中，人們跳下水中將馬丁拉了上來，留下了大衛(wèi) 一人在水中張開著雙臂。他同樣渴望著人類的幫助，但是那一刻沒有人在乎他，大衛(wèi)在水下看到的模糊晃動的視線與他在水中的安靜形成了鮮明對比，爆發(fā)出了 巨大的戲劇張力，機器人只是人類的物品。我相信當莫尼卡決定把大衛(wèi)送去擬真公司銷毀時所做的抉擇是艱難的，一個 機器人對她付出了無休止的愛，當大衛(wèi)因為菠菜事件躺在手術臺上被人修理的時 候，他可以安慰莫尼卡“媽媽，這不痛，沒事”。大衛(wèi)與真人唯一的區(qū)別就是他 是機器做的，然而他的心卻是完全和人類一樣的。所以莫尼卡最終沒有忍心把他 送進機器屠宰場，而選擇了森林里放他走。大衛(wèi)： “媽媽，不要！媽媽，要是皮諾曹變得真誠了，我也變成了一個真正 的孩子，我可以回家嗎？” 莫尼卡： “那只是一個故事?！贝笮l(wèi)： “但是故事卻告 訴我們發(fā)生了什么?！蹦峥ǎ?“故事不是真實的！你也不是真實的！現在，瞧。拿著這個，好嗎？不要讓任何人看見它有多少。瞧。不要那么走。很多人。和所 有的人都保持距離。除了一個像你的人。大衛(wèi)： ” “你為什么希望我離開？為什 么？我很抱歉我不是真誠的。如果你允許，我將永遠對你保持真誠！”莫尼卡： “讓我走，大衛(wèi)！讓我走！我很抱歉我不能告訴你，關于這個世界?！?莫尼卡毫不猶豫地選擇了離開，她拋棄了這個可憐的孩子，僅僅因為馬丁這 3 個真實的母愛發(fā)泄對象回來了。影片的第二部分也便拉開了帷幕，機器舞男的出現，他和大衛(wèi)一起踏上了尋 找藍仙女的歷程，大衛(wèi)堅信藍仙女可以讓他變成一個真的孩子。機器人屠宰場，類似古羅馬的角斗場，機器人被送進去，一個個地走向毀滅，而看臺上歡呼的都是有血有肉的人類，一種鮮明的等級制在這里被展示了出來。人類創(chuàng)造出了他們，同時又是人類對他們進行著肆意的虐殺，并以此為樂，雖然 虐殺的對象不是真實的人，卻比虐殺真實的人顯得更加血腥。但是人類終究是有人性的，當大衛(wèi)被送上屠宰場的那一刻，在大衛(wèi)的求饒聲 下，看臺上的人群心軟了，大衛(wèi)逃脫了。也許是前半部分的戲劇張力過于強烈，我總是覺得影片的結尾略顯樸素： 大 衛(wèi)最終找到了他誕生的地方，但那里并沒有童話中的蘭花仙女，在那陰森的大樓 里，他看到了上百個與他一樣的電子產品，絕望的他跳入了冰冷地海水。大衛(wèi)在水下見到了蘭花仙女的塑像，倒下的摩天輪卻壓住了潛水器，大衛(wèi)被 困兩千年，他在漆黑中充滿渴望的望著藍仙女，直到兩前年后更先進的機器人將 他救出，那時已經沒有了人類，大衛(wèi)這個曾經最先進的機器人成了最原始的。高等機器人告訴大衛(wèi)，只要有莫尼卡的頭發(fā)就可以讓她活過來，但是她只能 活一天，當她睡下的時候，就永遠不會再蘇醒。這個時候整個世界顛倒了過來，人是機器人造出來的，根據前面的理論，被造出來的人應該成為機器人的奴隸，但是事實上并非如此，兩千年后的莫尼卡身邊沒有了亨利，沒有了馬丁，那一天 只屬于她和大衛(wèi)。大衛(wèi)流淚了，他變成了一個真的孩子。倫理與科幻的完美結合，造就了這部完美的《人工智能》。于是我們又回到 4 了最初的那個問題了——如果一個機器人能真的去愛一個人，那么這個人對機器 人又有什么責任呢？ 《人工智能》 融入了斯皮爾伯格所有的電影才華，除了最強項的科幻元素外，還體現了他細膩的情感與對道德觀的思考，如果要說哪部電影把倫理與科幻完美 結合的話，絕非《人工智能》莫屬不可——這一用科幻演繹的童話故事。