人工智能心得總結2022三篇

1、人工智能心得總結2022三篇人，沒有熊一樣的力量，卻能把熊關進籠子，這籠子的鑰匙，叫智 慧。人類一直在思考如何讓自然界的其它事物為自己所用，而不是只想著 如何獲取食物來填飽肚子，人類之所以會凌駕于食物鏈頂端，就在于對于 資源的使用。為了減輕胃的消化負擔，人類開始學會使用火，讓蛋白質在 進入胃之前就變質而變得更好消化易于吸收。經歷了漫長的手工制造業(yè)歷 程，為了提高生產效率，也為了減輕工人手工勞作的負擔，人們開始了工 業(yè)革命，無數的機器流水線取代了效率低下的廉價勞動力，也正是從此刻 起，人類使用資源的能力有了質的開展，由使用已有資源，到創(chuàng)造新的資 源。第一臺計算機應運而生，人類開啟了無限創(chuàng)造的時代

2、。時至今日，計 算機技術幾乎延伸到了生活的每個領域，甚至成了人們的生活必需品。計 算機能幫助人們完成人類不可能完成的計算，但一直致力于創(chuàng)造的人們當 然不會停止對計算機的要求。人們不光需要計算機做人類做不了的計算， 還漸漸開始要求計算機做人類能做的事，這便催生了人工智能。人類就是 這樣一步步用自己的智慧讓自己過上傻瓜一樣的生活。人工智能目前還沒有在人們生活中普及，但是已經出現萌芽。最典型 是的一些語音識別系統(tǒng)，如蘋果公司的Siri可能是目前人們接觸最多的基 于人工智能和云計算技術的產品，相信這種人機交互系統(tǒng)的雛形經過時間 的磨練會在未來形成一套完善的從界面到內核的智能體系。在社會生活方 面，與數

3、字圖像處理技術緊密結合的人工智能已經開始應用于攝像頭的圖 像捕捉和識別，而模式識別技術的開展那么使得人工智能在更廣闊的領域得 對人工智能的開展產生了很大的影響。大多數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。自然選擇的原那么是適者生存，即物競 天擇，優(yōu)勝劣汰。直到幾年前，遺傳算法、進化規(guī)劃、進化策略三個領域的研究才開始 交流，并發(fā)現它們的共同理論基礎是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng) 稱為進化計算，而把相應的算法稱為進化算法。3、數據挖掘與知識發(fā)現知識獲取是知識信息處理的關鍵問題之一。20世紀80年代人們在知 識

4、發(fā)現方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學習，或者與神經計 算結合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數據挖掘和知識發(fā)現是90 年代初期新崛起的一個活躍的研究領域。在數據庫基礎上實現的知識發(fā)現 系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學、粗糙集、模糊數學、機器學習和專家系統(tǒng)等 多種學習手段和方法，從大量的數據中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊 涵在這些數據背后的客觀世界的內在聯系和本質規(guī)律，實現知識的自動獲 取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應用前景的研究課題。從數據庫獲取知識，即從數據中挖掘并發(fā)現知識，首先要解決被發(fā)現 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

5、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。到20世紀80年代末，數據挖掘 取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現和數據挖掘的研究行列?，F在，知識發(fā)現和數據挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。比擬成功的知識發(fā)現系統(tǒng)有用于超級市場商品數據分析、解釋和報告 的coverstory系統(tǒng)，用于概念性數據分析和查尋感興趣關系的集成化系 統(tǒng)explora,交互式大型數據庫分析工具kdw,用于自動分析大規(guī)模天空 觀測數據的skicat系統(tǒng)，以及通用的數據庫知識發(fā)現系統(tǒng)kdd等。4、人工生命人工生命(artifici

6、allife, 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 工媒介生成或構造出能夠表現自然生命系統(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、自復制、自修復等特征以及形成這些 特征的混沌動力學、進化和環(huán)境適應。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)的廣闊范圍內深入研究生命之所 知” (lifeasweknowit)的實質。只有從“生命之所能”的廣泛內容來考 察生命，才能真正理解生物的本質。人工生命與生命的形式化基礎有關。 生物學從問

7、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。人工生命那么從問題的底層開始，把器官作為簡單 機構的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規(guī)那么支配的對象 構成更大的集合，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)人工智能和神經網絡的理論和方法。人工生命把生命現象所表達的自適應機理通過計算機進行仿真，對相 關非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。人工生命學科的研究內容包括生命現象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿 真、進化動力學、人工生命的計算理論、進化與學習綜合系統(tǒng)以及人工生 命的應用等。比擬典型的人工生命研究有

8、計算機病毒、計算機進程、進化 機器人、自催化網絡、細胞自動機、人工核甘酸和人工腦等。三、學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開展，了解國際人工智能的 主要流派和路線，了解國內人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研 究領域。（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，熟悉語義網絡法，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

9、握了消解原理、規(guī)那么演繹系統(tǒng)和產生式系統(tǒng)的技術、了解不 確定性推理、非單調推理的概念。（5）概括性地了解了人工智能的主要應用領域，如專家系統(tǒng)、機器 學習、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計的語言和工具。四、對人工智能研究的展望對現代社會的影響有多大？工業(yè)領域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用 了人工智能技術，包括智能設計、虛擬制造、在線分析、智能調度、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；應用 卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應用。人工智能還滲透到人們的日常生活， cad, cam, cai, cap, cims等一系列智能產品給大家?guī)砹藰O大的

10、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 和哲學層面的思考，從施瓦辛格主演的終結者系列，到基努里維斯 主演的黑客帝國系列以及斯皮爾伯格導演的人工智能，都有意無 意的提出了同樣的問題：我們應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，我個人認為上述擔憂不太可能成為現實，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。當前人工智能技術開展迅速，新思想，新理論，新技術不斷涌現，如 模糊技術，模糊

11、神經網絡，遺傳算法，進化程序設計，混沌理論，人工 生命，計算智能等。以agent概念為基礎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”將是繼“面向對象技 術”后的又一突破。從萬維網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)能夠結合現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用。(2)多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：終結者系列、 黑客帝國系列、人工智能等，從而增加同學對這門課程學習的興 趣。(3)條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學們自己制作一 些簡單的作品，增強同學對人工智能的興趣，加強同學之間的學習

12、。(4)課堂上多講解一些人工智能在各個領域方面的應用，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，讓同學們可以了解近期 開展起來的方法和技術，在講解時最好多舉例，再結合原理進行講解，更 助于同學們對人工智能的理解。以實現成為了可能。一些大公司在人工智能領域的投入和研究對于推動人 工智能的開展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免費搜 索外表上是為了方便人們的查詢，但這款搜索引擎推出的初衷，就是為了 幫助人工智能的深度學習，通過上億的用戶一次又一次地查詢，來鍛煉人 工智能的學習能力，由于我的水平還很低，對于深度學習還不敢妄自拽 測。但是，近年來谷歌公司在人工智能方面的突破一項

13、接著一項，為人們 熟知的便是智能汽車。不得不說，人工智能想要進一步開展，必須依靠這 些大公司的研究和不斷推廣，由經濟促創(chuàng)新?？v覽時間長河，很多新生的技術在一開始都是舉步維艱的，人工智能 也不例外，但幸運的是，人們接受和學會使用新技術所需要的時間越來越 短，對于人工智能產品的投入市場是有益的。因此，在我看來，將已開發(fā) 出來但還需完善的人工智能產品投放市場，使其進入人們的生活只是時間 的問題，但要想真正掌握人工智能，開發(fā)出完全符合研發(fā)人想法的智能產 品還需各方面的努力。至于現在討論熱烈的“人工智能統(tǒng)治人類”的問 題，我的看法是，人工智能的開發(fā)和應用是需要監(jiān)管的，但并不能阻止人 工智能即將影響世界的

14、趨勢。由于我對于人工智能的理解還只是皮毛，對于文中出現的紙漏和錯誤 還希望老師指正！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那么運算的手搖計算器，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)立了一

15、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?，F代邏輯開展動力主要來自于數學中的公理化運動。20世紀邏輯

16、研 究嚴重數學化，開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，使邏輯學的開展繼古希臘邏輯、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邏輯學的開展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(G.LEibniz)提出數理邏輯以來，隨著人工智能的一步 步開展的需求，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

17、模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。泛邏輯的基本原理當今人工智能深入開展遇到的一個重大難題就是專家經驗知識和常識 的推理?，F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

18、，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 足人工智能的局部需要。3.2非經典邏輯的應用(1)不確定性的推理研究人工智能開展了用數值的方

19、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。比擬具 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

20、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那么，現有的絕大多 數模糊推理方法都是關系合成規(guī)那么的變形或擴充。4人工智能當代邏輯開

21、展的動力現代邏輯創(chuàng)始于19世紀末葉和20世紀早期，其開展動力主要來自于 數學中的公理化運動。21世紀邏輯開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世紀早期邏輯學開展的主要動力源 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，而是最能表達人 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)境反應調整、修正自 己的行為，由此到達實踐的成功。于是，邏輯學將不得不比擬全面地研究 人的

22、思維活動，并著重研究人的思維中最能表達其能動性特征的各種不確 定性推理，由此開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開展和邏輯學的開展密不可分。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開展的各方面的需 要。就目前來說，一個新的泛邏輯理論的開展和完善需要一個比擬長的時 期，那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進行

23、，各自發(fā)揮其優(yōu)點， 為人工智能的開展做出貢獻。目前，許多制約人工智能開展的因素仍有待 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開展。一、研究領域在大多數數學科中存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有著特有 的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領域包括 自然語言處理、自動定理證明、自動程序設計、智能檢索、智能調度、機 器學習、專家系統(tǒng)、機器人學、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經網 絡、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方

24、法、程序設計 語言等。在過去50多年里，已經建立了 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 比擬扎實的數學基礎，哲學和生物學基礎，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域十分廣闊，它總的 來說是面向應用的，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

25、人在各種活 動中的功能，我們可以得到人工智能的領域也不過就是代替人的活動而 已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能研究的領域。 人工智能就是為了應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系統(tǒng)的功能。二、各領域國內外研究現狀近年來，人工智能的研究和應用出現了許多新的領域，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 密切關注。這些新領域有分布式人工智能與艾真體(agent)、計算智能與 進化計算、數據挖掘與知識發(fā)現，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合 的結果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質量的標準，并具有互操作性， 即不同的異構系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協同工作的能力。分布式人工智能的研究目標是要創(chuàng)立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，只能在團體協作