热门浅谈人工智能心得体会(汇总14篇)
- 心得体会是人们在学习、工作或者生活中总结出来的经验和感悟。那么要写一篇较为完美的心得体会,首先需要明确总结的范围和内容。我们可以思考一下,这段时间内自己在学习和工作生活中有哪些收获和成长,有哪些遇到的问题和困惑。在写心得体会之前,可以先列出自己的思考和观察结果,然后逐步展开阐述,给出具体例子来支持自己的观点。同时,还可以结合自己的反思和感悟,深入探讨一些学习和工作中的重要问题,提出一些个人的思考和建议。最后,不要忘记总结和归纳自己的经验和教训,以便今后在类似情况下能够更好地应对和处理。小编为大家整理了一些精选的心得体会范文,希望能够对你写作有所帮助。
浅谈人工智能心得体会篇一
最近看了电影《黑客帝国》一系列,对其中的科幻生活有了很大的兴趣,不觉有了疑问:现在的世界是否会如电影中一样呢?人工智能的神话是否会发生。
在当前社会中的呢?
人类正向信息化的时代迈进,信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识,知识构成智能的基础。因此,信息化到知识化再到智能化,必将成为人类社会发展的趋势。
人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中,她的概念,方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边,智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力,和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而,对于什么是人类智能(或者说智力),科学界至今还没有给出令人满意的定义。
有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”,有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”,甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”,或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义,但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求,同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合,并有一定的理论实践依据,计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的,一方面是要创造出具有智能的机器,另一方面是要弄清人类智能的本质,因此,人工智能既属于工程的范畴,又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能,可以辅助,部分替代甚至拓宽人类的智能,使计算机更好的造福人类。
浅谈人工智能心得体会篇二
今天上午线上参加了莱西市信息技术学科人工智能与编程教学研讨会,观摩了张老师《变量》一堂课,本课张老师精湛的业务知识和巧妙的驾驭课堂的能力让我受益匪浅。下面我从几个方面来谈一下感受:
学生们都对刮奖非常感兴趣,通过刮奖环节的设计,学生很快的融入课堂环境中,学生们积极参入,踊跃发言,学习兴趣盎然,在寓教于乐额学习氛围中学习新知识,掌握新技能。
学生们利用之前所学程序可以计算出简单的价格,但是当问题逐渐增多,利用之前的方法就非常麻烦了,这时候引导学生提出问题,教给学生新的知识点-变量。
本节课学生参入度高,动手实践能力强,设计的问题层层递进,环环相扣,过渡环节都处理的非常到位,更多的是让学生自己去探索,把课堂交给学生,不断创新,发挥了学生的主体学习地位,让其自主探索,合作学习,做到真正的掌握一门技能。这也是培养学生不断创新的`手段之一。
希望以后能有更多这样的学习机会,以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。
浅谈人工智能心得体会篇三
通过这学期的学习,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学,简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段:
第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落
人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的.有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。
第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”,即”知识信息处理计算机系统kips”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段:80年代末,神经网络飞速发展。
1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。
第五阶段:90年代,人工智能出现新的研究高潮
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想
在当前社会中的呢?
人类正向信息化的时代迈进,信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识,知识构成智能的基础。因此,信息化到知识化再到智能化,必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中,她的概念,方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边,智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力,和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而,对于什么是人类智能(或者说智力),科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”,有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”,甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”,或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义,但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求,同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合,并有一定的理论实践依据,计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的,一方面是要创造出具有智能的机器,另一方面是要弄清人类智能的本质,因此,人工智能既属于工程的范畴,又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能,可以辅助,部分替代甚至拓宽人类的智能,使计算机更好的造福人类。
浅谈人工智能心得体会篇四
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域,每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中,这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里,已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如,能够求解微分方程的,下棋的,设计分析集成电路的,合成人类自然语言的,检索情报的,诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础,哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,也就说什么地方有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能,我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动,哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
近年来,人工智能的研究和应用出现了许多新的领域,它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候,这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现,以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
1、分布式人工智能与艾真体
分布式人工智能(distributedai,dai)是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准,并具有互操作性,即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念,只能在团体协作中实现,因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话,包括分布式问题求解和多艾真体系统(multiagentsystem,mas)两领域。其中,分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调,包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题,但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准,而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能,具有更大的灵活性和适应性,更适合开放和动
态的世界环境,因而倍受重视,已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前,艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算
计算智能(computing intelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中,神经计算和模糊计算已有较长的研究历史,而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算(evolutionary computation)是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称,它包括遗传算法(genetical gorithms)、进化策略(evolutionary strategies)和进化规划(evolutionary programming)。它们遵循相同的指导思想,但彼此存在一定差别。同时,进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景,因而引入了许多新的方法和特征,彼此间难于分类,这些都统称为进化计算方法。目前,进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域,如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制,对计算机科学,特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖,有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存,即物竞天择,优胜劣汰。
直到几年前,遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流,并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此,把这三种方法统称为进化计算,而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本,通过归纳学习,或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统,通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法,从大量的数据中提炼出抽象的知识,从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律,实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识,即从数据中挖掘并发现知识,首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言,因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年,并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末,数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在,知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的
coverstory系统,用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora,交互式大型数据库分析工具kdw,用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统,以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命
人工生命(artificiallife,alife)的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿(langton)于1987年提出的,旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为,在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命,才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始,把器官、组织、细胞、细胞膜,直到分子,以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始,把器官作为简单机构的宏观群体来考察,自底向上进行综合,把简单的由规则支配的对象构成更大的集合,并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真,对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
(1)了解人工智能的概念和人工智能的发展,了解国际人工智能的主要流派和路线,了解国内人工智能研究的基本情况,熟悉人工智能的研究领域。
(2)较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法,熟悉语义网络法,了解知识表示的其他方法,如框架法、剧本法、过程法等。
(3)掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法,特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
(4)掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要应用领域,如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
(6)基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
对现代社会的影响有多大?工业领域,尤其是制造业,已成功地使用了人工智能技术,包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业,股票商利用智能系统辅助其分析,判断和决策;应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活,cad,cam,cai,cap,cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便,它还改变了传统的通信方式,语音拨号,手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活,引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考,从施瓦辛格主演的《终结者》系列,到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》,都有意无意的提出了同样的问题:我们应该如何看待人工智能?如何看待具有智能的机器?会不会有一天机器的智能将超过人的智能?问题的答案也许千差万别,我个人认为上述担心不太可能成为现实,因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能,而是让它模拟人类智能,从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速,新思想,新理论,新技术不断涌现,如模糊技术,模糊--神经网络,遗传算法,进化程序设计,混沌理论,人工生命,计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起,特别是对于软件的开发,“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
(1)能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识,以及讲述在一些研究成果中人工智能那些知识被应用。
(2)多推荐一些过于人工智能方面的电影,如:《终结者》系列、《黑客帝国》系列、《人工智能》等,从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
(3)条件允许的话,可以安排一些实验课程,让同学们自己制作一些简单的作品,增强同学对人工智能的兴趣,加强同学之间的学习。
(4)课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用,以及着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术,让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术,在讲解时最好多举例,再结合原理进行讲解,更助于同学们对人工智能的理解。
浅谈人工智能心得体会篇五
学生们都对刮奖非常感兴趣,通过刮奖环节的设计,学生很快的融入课堂环境中,学生们积极参入,踊跃发言,学习兴趣盎然,在寓教于乐额学习氛围中学习新知识,掌握新技能。
学生们利用之前所学程序可以计算出简单的价格,但是当问题逐渐增多,利用之前的方法就非常麻烦了,这时候引导学生提出问题,教给学生新的知识点-变量。
本节课学生参入度高,动手实践能力强,设计的问题层层递进,环环相扣,过渡环节都处理的非常到位,更多的是让学生自己去探索,把课堂交给学生,不断创新,发挥了学生的主体学习地位,让其自主探索,合作学习,做到真正的掌握一门技能。这也是培养学生不断创新的手段之一。
希望以后能有更多这样的学习机会,以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。
浅谈人工智能心得体会篇六
通过这学期的学习,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学,简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段:
第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落
人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。
第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”,即”知识信息处理计算机系统kips”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段:80年代末,神经网络飞速发展。
1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。
第五阶段:90年代,人工智能出现新的研究高潮
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想
在当前社会中的呢?
人类正向信息化的时代迈进,信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识,知识构成智能的基础。因此,信息化到知识化再到智能化,必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中,她的概念,方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边,智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力,和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而,对于什么是人类智能(或者说智力),科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”,有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”,甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”,或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义,但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求,同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合,并有一定的理论实践依据,计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的,一方面是要创造出具有智能的机器,另一方面是要弄清人类智能的本质,因此,人工智能既属于工程的.范畴,又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能,可以辅助,部分替代甚至拓宽人类的智能,使计算机更好的造福人类。
浅谈人工智能心得体会篇七
首先,自由意识是受者的感受,如果你于一台放在黑屋子里的机器一直对话,并一直以为对方是人,那么,便可以说它或具有自由意识,这也就是所谓的人工智能初期想要达到的效果。
辐射的世界不缺机器人,他们能胜任不同的工作,有的单一,有的复杂,甚至有的还貌似发展出了自己的个性,那么他们是不是具有自我意识的人工智能呢?在辐射宇宙中,这些机器都是编程的产物,程序模拟的思维,和学习方式,并不能和ai(人工智能)比,这就好像要拿把小黄鸡说成是人工智能一样。
个性化最明显的是巧手管家,因为要服务的是人而不是机器,所以良好的用户交互是必要的,这也就是为什么,3代的巧手管家会讲笑话,但却有些生冷。四代中的机器人管家会搞不清真实状况,但却一直能记得猪脚一家,船长是宪兵机器人,但却有一套语言系统,这些机器人会很有个性,然而归根结底,都是程序员的功劳,仔细看,他们都有一个特点,就是对周遭的大变迁不以为然,那是因为它们多是战前的产物,所谓的程序模拟学习,逻辑是固定的,并不能和自由意识挂钩。
2.合成人与机器人的区别
很多人都知道合成人出自学院,但其实机器是大多也是,机器人在战前便已经开始批量生产,而合成人的诞生,或多或少是学院对人类失望的结果,他们分为3代,最原始的和机器无差别,之后,有了合成皮肤,甚至是血肉,这都是因为我开始提到的那个自由意识的定义,也就是所谓的图灵测试,如果受者认为他是个人,那么它就具备了所谓的自由意识,可见,它与编程了服务于人类的机器人的设计创造理念本身就是不同的,在辐射的宇宙中,真正具有自由意识的机器是解开代码枷锁后的合成人,而机器人只是人类的工具而已,这也就是为什么废土客一般都会信任机器人,或者开枪就好,不会咒骂他们,因为没有人会对手中的工具有过多的感情纠葛,而从人类的进化史上看来,每一次更强的自由意识的诞生,都伴随着一个相近但较低智慧的群体的灭绝,智慧性自由意识,意味着威胁。
之后再看看,为什么说机器人的希望只是场梦?
老宪法号是美国服役过的,依旧能够航行的,最受人尊敬的`海军战舰,可以说是美国的爱国标志之一。
并存在于自由之经的“绿色"旅游线路之上,是波士顿的骄傲,之所以机器人背后的程序员会基于某种方式,保护宪法号,并让她升天,更多的是希望能再一次的点燃人们的爱国情绪,然而今日的废土,势力割据,每个都有自己得信仰,能记得宪法号所象征的自由与自豪的,除了几只尸鬼外,还会又有几个人。
执着的是程序,但选择关机否的,确实只能是人类自己,梦很美,但已经时过境迁了。
b社对《辐射4》充满信心销量将超《上古卷轴5》
对于即将在2015年11月10日发售的《辐射4》,bethesda是绝对的信心十足,其营销副总裁在接受外媒采访时甚至表示游戏的销量会超越《上古卷轴5:天际》。
petehines表示:“我认为《辐射4》的销量将会突破《上古卷轴5:天际》,这是一款更加壮观的rpg游戏,出色到无法形容,我的工作是负责推广这款游戏,而游戏自身将决定它能够走多远,能造成多大影响力,这些目前都是不确定的,因为《上古卷轴5:天际》的影响力的确很大,但我们对《辐射4》有信心。”
《上古卷轴5:天际》的全球销量超过2000万份,是rpg界的一个奇迹,首先让我们看看《辐射》系列近期作品的销量,《辐射3》销量为920万套,《辐射:新维加斯》为750万套,前两作的销量已经不错,相信凭借玩家多年对于游戏的期待,游戏大卖是毫无疑问的,但是否能够达到2000万还有待时间为我们公布答案。
《辐射4》是否能击败《老滚5》?
bethesda称《辐射4》好到无法形容销量要创新高
对于即将在2015年11月10日发售的《辐射4》,bethesda是绝对的信心十足,其营销副总裁在接受外媒采访时甚至表示游戏的销量会超越《上古卷轴5:天际》。
petehines表示:“我认为《辐射4》的销量将会突破《上古卷轴5:天际》,这是一款更加壮观的rpg游戏,出色到无法形容,我的工作是负责推广这款游戏,而游戏自身将决定它能够走多远,能造成多大影响力,这些目前都是不确定的,因为老滚5的影响力的确很大,但我们对《辐射4》有信心。”
《上古卷轴5:天际》的全球销量超过2000万份,是rpg界的一个奇迹,首先让我们看看《辐射》系列近期作品的销量,《辐射3》销量为920万套,《辐射:新维加斯》为750万套,前两作的销量已经不错,相信凭借玩家多年对于游戏的期待,游戏大卖是毫无疑问的,但是否能够达到2000万还有待时间为我们公布答案。
浅谈人工智能心得体会篇八
所谓人工智能,是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支,企图凭借了解智能的实质来生产出一个类似于人类智能对事情做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方面。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科研成果,将会是人类智慧的体现。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能指的是虽然不是人的智能,但能像人那样思考、也可能通过发展演变成超过人的智能。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为,比如学习、推理、思考、规划等方式,主要包括通过计算机实现智能的原理或者制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等多门学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,成为一门综合学科。人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展。数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具。数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。数学给予人工智能学科计算方法和逻辑思维,人工智能学科给数学计算和发展提供了可靠的未来。
人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行:一是结构模拟,仿照人脑的结构机制,制造出类似人脑一样思考方式的.机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构,而从其功能过程进行模拟思考。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟,是在对人脑思维的信息过程的模拟过程中产生的。人工智能的起源最早要从1955年的一个叫做学习机讨论会的小会开始,然后就是公认的1956年达特茅斯会议,这是人工智能史上最重要的里程碑,被公认为人工智能之开始。达特茅斯会议中的讨论预示了人工智能随后几十年关于“结构与功能”两个阶级,两条路线的斗争。他们讨论着一个主题:用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。他们公布了的“逻辑理论家”是当时唯一可以工作的人工智能软件,引起了会议代表极大的兴趣与关注。会议的召集人麦卡锡给这个活动起了个别出心裁的名字:人工智能夏季研讨会。这是人工智能一词正式在学术会议中亮相,而1956年也就成为了人工智能元年。虽然之后一段时间内对人工智能并没有大规模投入资金和大量科研人员,但是毋庸置疑的打开了新发展的大门,为后来的道路提供了方向和目标。
浅谈人工智能心得体会篇九
通过学习李开复老师的《人工智能》,我获益良多,很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物,介绍了人工智能的基本理念,发展历程和对未来的展望。
下面以问答的形式,记录学习心得。
其实,人工智能已经到处都是,什么都做:可以陪人聊天,可以写标准新闻,能画画,能翻译,能开车,能认出人的样子,能在互联网上搜答案,能在仓库搬货,能送快递到家。
人工智能是什么,众说纷纭,一般有以下五种定义(可能有交叉):1)在某方面特别聪明的计算机程序,比如alphago,下围棋下得特别好,世界冠军也下不过它。
2)试图像人一样思考的计算机程序。但这事儿太难,人的意识,连人自己都搞不清楚,更别说教给自己编出来的程序了。
3)怎么想的不知道,行为方式倒是很像人,比如可以和人聊天的eliza。
4)会自己学习的,刚开始笨笨的,慢慢地就越来越聪明。alphago也是因为头悬梁锥刺股,苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。
5)根据对环境的感知,做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序。
这五种定义各有根据和局限,也可以认为人工智能首先是感知,包括视觉、语音、语言;然后是决策,根据识别的信息,做出预测和判断;最后是反馈,就像机器人或自动驾驶。
我的理解:人工智能是高性能的计算机程序,或者使用了人工智能的产品、服务和应用。
人工智能有很多分支,其中之一是机器学习,机器学习里面有一个分支是深度学习,深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术。
深度学习是一种神经网络,把计算机要学习的东西看成数据,把数据丢进多个层级的数据处理网络,然后检查经过网络处理的结果数据是否符合要求。如果符合,就保留网络作为目标模型,如果不符合,就反复修改参数,直到符合为止。
书中举了一个例子,非常形象生动:把数据看成水流,深度学习网络看成多层水管网络,通过调节管道和阀门,使输出满足要求。
历史上有过3次ai热潮,第一次因为图灵测试,第二次因为语言识别,都热了一段时间又沉寂下去。
目前,深度学习携手大数据引领的第三次热潮,处于技术曲线的攀升和成熟期,前景极为广阔。
人工智能不仅是技术革命,还与经济变革、教育变革、思想变革、经济变革、文化变革等同步,可能成为下一次工业革命的核心驱动力。主要的商业应用场景:
智慧生活:机器翻译、智能家居、智能超市
智慧医疗:辅助诊断疾病、对疑难病症的医疗科学研究
艺术创作:机器音乐、机器绘画、机器文学创作
会不会失控,威胁人类的安全?可能会引起失业。根据开复老师提出的“五秒钟准则”,一项人从事的工作,如果可以在5秒钟内完成思考并做出决策,那么这项工作很可能会被人工智能取代。如保安、股票交易员、司机、新闻报道、翻译。但人工智能也会带来新的工作。
人工智能分三个层级:
1)弱人工智能:在某方面很聪明,但只在这方面聪明,别的事啥也不会。比如alphago,下围棋世界第一,别的方面就是个弱智,连棋子都得别人帮它拿。
2)强人工智能:人能做什么,它就能做什么。跟美剧《西部世界》里的机器人差不多,但它有没有意识,不好说。
3)超人工智能:比最聪明的人类还要聪明100000000倍。都不止,它的nb,超乎你想象。我们不知道它是谁,不知道它在哪里,不知道它什么时候出现,也不知道它会干什么。
可能在某个时刻(奇点)之后,超人工智能就会天神降临,整个世界笼罩在它无边的法力之下。
也可能,因为物理学和生物学的限制,超人工智能永远不会来。
无论如何,人工智能,或者说,对人工智能的研究和使用,需要受到监管和限制,也需要应对转型过程中对失业的冲击。
1.抽象能力知其然,也知其所以然,了解事物运行的本质规律
2.常识
3.自我意识
4.审美
5.情感
不过,已经有软件可以吟诗作词,而且相当高明。比如这首根据遗传算法生成的《清平乐-黄菊》:
“相逢缥缈,窗外又拂晓.长忆清弦弄浅笑,只恨人间花少.黄菊不待清尊,相思飘落无痕.风雨重阳又过,登高多少黄昏.”平仄相符,语句通顺,很有意境。
浅谈人工智能心得体会篇十
人工智能能胜任很多工作,但是不擅长需要沟通力或理解力的工作,因为目前还无法研发出能够灵活变通,能理解语言含义的人工智能。比如编程语言必须要规范,计算机才能准确识别,不然就会报错。从反方面来讲,只要人类具备灵活变通的能力,有一定的'沟通力和理解力,以及不被框架所限的创造力等,那就不用担忧未来人工智能时代会被人工智能所取代了。
如果你对人工智能感兴趣,不妨读读这本书,不是科幻类的小说,而是通过人工智能项目理智的分析了人工智能。人工智能既不会代替上帝为我们带来乌托邦,也不会拥有超越人类的能力而毁灭我们,至少目前不会。
浅谈人工智能心得体会篇十一
人,没有熊一样的`力量,却能把熊关进笼子,这笼子的钥匙,叫智慧。人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用,而不是只想着如何获取食物来填饱肚子,人类之所以会凌驾于食物链顶端,就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担,人类开始学会使用火,让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程,为了提高生产效率,也为了减轻工人手工劳作的负担,人们开始了工业革命,无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力,也正是从此刻起,人类使用资源的能力有了质的发展,由使用已有资源,到创造新的资源。第一台计算机应运而生,人类开启了无限创造的时代。时至今日,计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域,甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算,但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算,还渐渐开始要求计算机做人类能做的事,这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。
人工智能目前还没有在人们生活中普及,但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统,如苹果公司的siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品,相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面,与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别,而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用,最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询,但这款搜索引擎推出的初衷,就是为了帮助人工智能的深度学习,通过上亿的用户一次又一次地查询,来锻炼人工智能的学习能力,由于我的水平还很低,对于深度学习还不敢妄自拽测。但是,近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项,为人们熟知的便是智能汽车。不得不说,人工智能想要进一步发展,必须依靠这些大公司的研究和不断推广,由经济促创新。
纵览时间长河,很多新生的技术在一开始都是举步维艰的,人工智能也不例外,但幸运的是,人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短,对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此,在我看来,将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场,使其进入人们的生活只是时间的问题,但要想真正掌握人工智能,开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题,我的看法是,人工智能的开发和应用是需要监管的,但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。
由于我对于人工智能的理解还只是皮毛,对于文中出现的纰漏和错误还希望老师指正!
浅谈人工智能心得体会篇十二
今天是我研究人工智能的第一堂课,也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课,通过老师的讲解,我对人工智能有了一些简单的感性认识,我知道了人工智能从诞生,发展到今天经历一个漫长的过程,许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学,而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识,还必须懂得心理学和哲学。
人工智能在很多领域得到了发展,在我们的'日常生活和研究中发挥了重要的作用。如:机器翻译,机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程,用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前,国内的机器翻译软件有很多,富有代表性意义的当属“金山词霸”,它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译,重要的是它还可以提供发音功能,为用户提供了极大的方便。
通过这堂课,我明白了野生智能开展的汗青和所处的位置,它始终处于计算机开展的最前沿。我相信野生智能在不久的将来将会得到更深一步的实现,会创造出一个全新的野生智能世界。
浅谈人工智能心得体会篇十三
沙特授予机器人索菲亚国籍,将人工智能机器人再次推向议论的浪潮。首先,我很高兴的是,新闻里不再全是一些明星的无聊话题。然后,我再次对人工智能的发展感到惊叹。人类中的某一部分人,实在是太厉害了。
我生在小地方,长在小县城。直到上大学,才第一次接触到电脑。刚对眼前的黑匣子抱以极大的兴趣与热情时,就被深蓝电脑大赢人类高手的新闻给震撼了。尤记得当时与同学一道热烈地讨论人工智能的发展方向时的情景。当时我们都对计算机迟早能在公认最难的围棋上下赢人类抱以乐观的想法。
如今果然实现了。而且远超出了我们当时猜想的水平。
它并不是如深蓝计算机一样穷举计算,而是学会了使用大数据进行分析选择,甚至升级后的“元”已经会通过自己博弈来学习里面的规则,打败之前的自己。
如今,人工智能的应用已与人类密不可分,只不过大多数的它们没有使用完整的人类的外表与语言,只是以机械臂什么的表露在外,我们便以机器视之。即使是已获得了人类国籍的索菲亚,也还没有得到四肢,与一个正常的人类相去甚远。虽然电影科幻很早就在设想机器人统治人类,毁灭世界什么的,大多数人只是看看,并没有感觉到它们有多少的威胁。
在魏晋时期,上品无寒门,下品无士族。贵族们自己享着奢华的生活,高高在上的地位,将一应具体的事物都交给了寒门官吏,以至于在后来的变革中很快被颠覆,散失了权柄。
人类对别的种群高高在上,无非就是自诩智商的碾压嘛。
其实,学计算机的我,即使已离开这个行当许久了,但仍对人工智能对机器人抱以极大的好感与兴趣的,看着它们连画画写毛笔字这样的领域也能胜过大多普通人,至少是胜过我,在觉得自己无用的同时也很好奇人类中最聪明的这些人将准备怎么控制?至于会不会毁灭世界,那个时候我与我所爱的人早已不知魂归何处,最多只能让后人家祭无忘告乃翁了。
浅谈人工智能心得体会篇十四
今天上午线上参加了莱西市信息技术学科人工智能与编程教学研讨会,观摩了张老师《变量》一堂课,本课张老师精湛的业务知识和巧妙的驾驭课堂的能力让我受益匪浅。下面我从几个方面来谈一下感受:
学生们都对刮奖非常感兴趣,通过刮奖环节的设计,学生很快的融入课堂环境中,学生们积极参入,踊跃发言,学习兴趣盎然,在寓教于乐额学习氛围中学习新知识,掌握新技能。
学生们利用之前所学程序可以计算出简单的价格,但是当问题逐渐增多,利用之前的方法就非常麻烦了,这时候引导学生提出问题,教给学生新的知识点—变量。
本节课学生参入度高,动手实践能力强,设计的问题层层递进,环环相扣,过渡环节都处理的非常到位,更多的是让学生自己去探索,把课堂交给学生,不断创新,发挥了学生的主体学习地位,让其自主探索,合作学习,做到真正的掌握一门技能。这也是培养学生不断创新的.手段之一。
希望以后能有更多这样的学习机会,以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。