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心得體會(huì)
最新人工智能編程心得體會(huì)精選(大全8篇)
  • 時(shí)間:2023-11-22 23:50:36
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在平日里,心中難免會(huì)有一些新的想法,往往會(huì)寫一篇心得體會(huì),從而不斷地豐富我們的思想。那么心得體會(huì)該怎么寫?想必這讓大家都很苦惱吧。以下是小編幫大家整理的心得體會(huì)
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心得體會(huì)是指一種讀書、實(shí)踐后所寫的感受性文字。大家想知道怎么樣才能寫得一篇好的心得體會(huì)嗎?下面是小編幫大家整理的心得體會(huì)范文大全,供大家參考借鑒,希望可以幫助到
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學(xué)習(xí)中的快樂,產(chǎn)生于對學(xué)習(xí)內(nèi)容的興趣和深入。世上所有的人都是喜歡學(xué)習(xí)的,只是學(xué)習(xí)的方法和內(nèi)容不同而已。我們想要好好寫一篇心得體會(huì),可是卻無從下手嗎?下面我?guī)痛蠹?/div>
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體會(huì)是指將學(xué)習(xí)的東西運(yùn)用到實(shí)踐中去,通過實(shí)踐反思學(xué)習(xí)內(nèi)容并記錄下來的文字,近似于經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。那么心得體會(huì)怎么寫才恰當(dāng)呢?下面小編給大家?guī)黻P(guān)于學(xué)習(xí)心得體會(huì)范文,希
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心中有不少心得體會(huì)時(shí),不如來好好地做個(gè)總結(jié),寫一篇心得體會(huì),如此可以一直更新迭代自己的想法。那么我們寫心得體會(huì)要注意的內(nèi)容有什么呢?下面小編給大家?guī)黻P(guān)于學(xué)習(xí)心
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我們在一些事情上受到啟發(fā)后,應(yīng)該馬上記錄下來,寫一篇心得體會(huì),這樣我們可以養(yǎng)成良好的總結(jié)方法。大家想知道怎么樣才能寫得一篇好的心得體會(huì)嗎?那么下面我就給大家講一
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體會(huì)是指將學(xué)習(xí)的東西運(yùn)用到實(shí)踐中去,通過實(shí)踐反思學(xué)習(xí)內(nèi)容并記錄下來的文字,近似于經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。那么你知道心得體會(huì)如何寫嗎?下面是小編幫大家整理的優(yōu)秀心得體會(huì)范文,供
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從某件事情上得到收獲以后,寫一篇心得體會(huì),記錄下來,這么做可以讓我們不斷思考不斷進(jìn)步。優(yōu)質(zhì)的心得體會(huì)該怎么樣去寫呢?下面小編給大家?guī)黻P(guān)于學(xué)習(xí)心得體會(huì)范文,希望
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在平日里,心中難免會(huì)有一些新的想法,往往會(huì)寫一篇心得體會(huì),從而不斷地豐富我們的思想。那么我們寫心得體會(huì)要注意的內(nèi)容有什么呢?下面小編給大家?guī)黻P(guān)于學(xué)習(xí)心得體會(huì)范
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最新人工智能編程心得體會(huì)精選(大全8篇)
2023-11-22 23:50:36    小編:ZTFB

寫心得體會(huì)可以讓我們更加客觀地觀察和分析自己的行為和思維方式,找到改進(jìn)的方向。"那么,怎樣才能寫出一篇優(yōu)秀的心得體會(huì)呢?首先,我們應(yīng)該深入思考自己的體驗(yàn)和感受,明確總結(jié)的目的和主題。其次,要注意語言表達(dá)的準(zhǔn)確性和條理性,讓讀者能夠清晰地理解我們的想法和觀點(diǎn)。同時(shí),要注重情感表達(dá),讓讀者能夠感同身受,并從中受到啟發(fā)和共鳴。"以下是小編為大家整理的一些精選心得體會(huì),供大家參考和借鑒。

人工智能編程心得體會(huì)精選篇一

學(xué)生們都對刮獎(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,掌握新技能。

學(xué)生們利用之前所學(xué)程序可以計(jì)算出簡單的價(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)生新的知識點(diǎn)-變量。

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。

人工智能編程心得體會(huì)精選篇二

通過這學(xué)期的學(xué)習(xí),我對人工智能有了一定的感性認(rèn)識,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,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、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)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限,對構(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),簡稱ai。

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。

對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想。

人工智能編程心得體會(huì)精選篇三

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。

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”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_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。

2.1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)知識和常識的推理?,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。

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)的知識庫中調(diào)用有關(guān)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(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。

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⒂纱藳Q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。

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。

一方面我們試圖找到一個(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。

人工智能編程心得體會(huì)精選篇四

今天是我研究人工智能的第一堂課,也是我上大學(xué)以來第一次接觸人工智能這門課,通過老師的講解,我對人工智能有了一些簡單的感性認(rèn)識,我知道了人工智能從誕生,發(fā)展到今天經(jīng)歷一個(gè)漫長的過程,許多人為此做出了不懈的努力。我覺得這門課真的是一門富有挑戰(zhàn)性的科學(xué),而從事這項(xiàng)工作的人不僅要懂得計(jì)算機(jī)知識,還必須懂得心理學(xué)和哲學(xué)。

機(jī)器翻譯系統(tǒng)我們可以很方便的完成一些語言翻譯工作。目前,國內(nèi)的機(jī)器翻譯軟件有很多,富有代表性意義的當(dāng)屬“金山詞霸”,它可以迅速的查詢英文單詞和詞組句子翻譯,重要的是它還可以提供發(fā)音功能,為用戶提供了極大的方便。

人工智能編程心得體會(huì)精選篇五

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,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、算法以及場景化的學(xué)習(xí),使學(xué)生對教材可以理解,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)施的場地缺乏,

第四怎么教的問題。

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),培育科技特長生,或者各年級年級培養(yǎng)學(xué)生人工智能教育的不同目標(biāo),小學(xué)低年級可以主要培養(yǎng)綜合素養(yǎng),小學(xué)高年級跨學(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。

這次的粵港澳臺人工智能教育論壇學(xué)習(xí),拓寬了我對人工智能教育的認(rèn)識,對我的教學(xué)如何開展人工智能教育具有指導(dǎo)和借鑒意義。

人工智能編程心得體會(huì)精選篇六

提到人工智能,可能眾多人第一反應(yīng)就是機(jī)器人,因?yàn)樵诟鞣N文學(xué)著作、電影、電視劇中人工智能的形象以機(jī)器人居多。人工智能并不是局限于機(jī)器人這一個(gè)品種。理想中的人工智能應(yīng)該是包含著各種形態(tài)的智能體,以我們?nèi)祟惪梢娍筛爬ǖ男误w來說,可以是計(jì)算機(jī)程序、機(jī)器人、車載硬件、甚至是芯片,而人工智能就存在與這些硬件當(dāng)中的軟體內(nèi)。我突然想起一部玄幻小說,里面的超強(qiáng)外星造物就是一個(gè)光球形態(tài)的人工智能,能分析地球的語言和行為模式,快速的用低維度的表達(dá)形式來轉(zhuǎn)述它高維度的思想,是小說里面的主角制勝法寶。也許人工智能發(fā)展到那一階段,確實(shí)就是比人類維度要高出許多的“生物”了。

現(xiàn)代有很多科技大佬已經(jīng)開始呼吁,要我們小心人工智能。這肯定不是空穴來風(fēng),畢來風(fēng),畢竟這些已經(jīng)站在科技界頂端的人看到的東西就是比普通人要長要遠(yuǎn)的。不過可以確定的是,在我們想要利用人工智能的便利優(yōu)化我們的生活的同時(shí),還是有一部分精英人士是在高度警惕這些人工智能,畢竟可是頂著人類滅亡這種風(fēng)險(xiǎn)啊。當(dāng)人工智能處于一個(gè)低級階段的時(shí)候,人類可以讓人工智能來代替人類進(jìn)行一些需要基本思考的工作,比如記賬,審計(jì),閱讀,還有風(fēng)險(xiǎn)更低的體力勞動(dòng),人工智能是可以通過自己分析預(yù)判來減少風(fēng)險(xiǎn)的。雖然可能會(huì)帶來大量的失業(yè),但是這本來就是社會(huì)前進(jìn)必須經(jīng)歷的過程,當(dāng)新技術(shù)被發(fā)明出來時(shí)一定會(huì)影響某些群體的既得利益,然而只要這個(gè)前進(jìn)的方向是對的,也就無可厚非了,畢竟被取代的是所需能力不高的工種,只能怨自身沒有什么不可替代的價(jià)值了。

當(dāng)然萬事皆有利有弊人工智能技術(shù)也不例外。一方面,借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,將極大提高生產(chǎn)率,節(jié)省勞動(dòng)成本;通過優(yōu)化行業(yè)現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù),開拓更廣闊的市場空間。另一方面,人工智能技術(shù)對社會(huì)也帶來了近期和遠(yuǎn)期的風(fēng)險(xiǎn)。在不遠(yuǎn)的將來,那些重復(fù)、耗時(shí)、乏味的工作;在快速變化的復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行的.工作以及超出人類極限的工作,都有可能被人工智能系統(tǒng)所代替,從而沖擊勞動(dòng)力市場??梢灶A(yù)測,由于人工智能的發(fā)展,多數(shù)人的智能將低于或接近人工智能的水平,如果沒有政策的有效控制,財(cái)富就會(huì)集中到少數(shù)智能超過人工智能的人手中,這將進(jìn)一步擴(kuò)大社會(huì)的貧富差別,引發(fā)社會(huì)的撕裂。

無論如何,人工智能已經(jīng)慢慢滲入我們的日常、生活、飲食、起居、甚至是思想...但既然人工智能時(shí)代來了,我們也無所畏懼!因此我們?nèi)祟惱^續(xù)探索、前進(jìn),也無需畏首畏尾,只管一路向前!

人工智能編程心得體會(huì)精選篇七

今天是我研究人工智能的第一堂課,也是我上大學(xué)以來第一次接觸人工智能這門課,通過老師的講解,我對人工智能有了一些簡單的感性認(rèn)識,我知道了人工智能從誕生,發(fā)展到今天經(jīng)歷一個(gè)漫長的過程,許多人為此做出了不懈的努力。我覺得這門課真的是一門富有挑戰(zhàn)性的科學(xué),而從事這項(xiàng)工作的人不僅要懂得計(jì)算機(jī)知識,還必須懂得心理學(xué)和哲學(xué)。

人工智能在很多領(lǐng)域得到了發(fā)展,在我們的'日常生活和研究中發(fā)揮了重要的作用。如:機(jī)器翻譯,機(jī)器翻譯是利用計(jì)算機(jī)把一種自然語言轉(zhuǎn)變成另一種自然語言的過程,用以完成這一過程的軟件系統(tǒng)叫做機(jī)器翻譯系統(tǒng)。利用這些機(jī)器翻譯系統(tǒng)我們可以很方便的完成一些語言翻譯工作。目前,國內(nèi)的機(jī)器翻譯軟件有很多,富有代表性意義的當(dāng)屬“金山詞霸”,它可以迅速的查詢英文單詞和詞組句子翻譯,重要的是它還可以提供發(fā)音功能,為用戶提供了極大的方便。

通過這堂課,我明白了野生智能開展的汗青和所處的位置,它始終處于計(jì)算機(jī)開展的最前沿。我相信野生智能在不久的將來將會(huì)得到更深一步的實(shí)現(xiàn),會(huì)創(chuàng)造出一個(gè)全新的野生智能世界。

人工智能編程心得體會(huì)精選篇八

通過這學(xué)期的學(xué)習(xí),我對人工智能有了一定的感性認(rèn)識,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,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、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)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限,對構(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),簡稱ai。

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。

對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想。

在當(dāng)前社會(huì)中的呢?

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,知識構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此,信息化到知識化再到智能化,必將成為人類社會(huì)發(fā)展的趨勢。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“就是智力測驗(yàn)所測量的那種東西”。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。

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