人工智能心得體會(huì)(9篇)
當(dāng)我們心中積累了不少感想和見(jiàn)解時(shí),往往會(huì)寫一篇心得體會(huì),這么做能夠提升我們的書面表達(dá)能力。很多人都十分頭疼怎么寫一篇精彩的心得體會(huì),下面是小編幫大家整理的人工智能心得體會(huì),希望能夠幫助到大家。
人工智能心得體會(huì)1
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(wèn)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(lè)提出制造可解決各種問(wèn)題的通用邏輯機(jī)。17世紀(jì),英國(guó)培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后,德國(guó)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(guó)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(guó)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?tīng)枌?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(guó)圖靈建立了描述算法的機(jī)械性思維過(guò)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(guó)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(lái)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(lái)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(yǔ)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(guó)數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲(niz)提出數(shù)理邏輯以來(lái),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(wèn)題求解程序(GPS),開拓了人工智能“問(wèn)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(yǔ)句或公式賦一個(gè)數(shù)值,用來(lái)表示語(yǔ)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(guò)新、老問(wèn)題的相似性,從相應(yīng)的知識(shí)庫(kù)中調(diào)用有關(guān)知識(shí)來(lái)處理新問(wèn)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(lái)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(lái)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(wàn)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(lái)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?lái)自哪里?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(yǔ)
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(lái)說(shuō),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。
人工智能心得體會(huì)2
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。
。、有效激發(fā)學(xué)習(xí)興趣、動(dòng)機(jī)“寓教于樂(lè)”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(guò)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(guò)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(guò)程中,通過(guò)制作機(jī)器人過(guò)程中的實(shí)際問(wèn)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(guò)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(guò)程中學(xué)習(xí)有關(guān)數(shù)字電路方面的知識(shí);通過(guò)為機(jī)器人編寫程序,不但學(xué)到計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言、算法等顯性知識(shí),更有意義的是通過(guò)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(lái)。
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(guò)一門課程來(lái)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(wèn)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)?傊虒W(xué)方法應(yīng)該側(cè)重綜合設(shè)計(jì),而不是放在問(wèn)題的分析上。
3、教學(xué)組織機(jī)器人教學(xué)應(yīng)事先營(yíng)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(guò)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(lái)越多的師生歡迎,教育機(jī)器人必將為我國(guó)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)3
一、研究領(lǐng)域
在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域,每個(gè)領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語(yǔ)。在人工智能中,這樣的領(lǐng)域包括自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、智能檢索、智能調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、智能控制、模式識(shí)別、視覺(jué)系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計(jì)算智能、問(wèn)題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言等。
在過(guò)去50多年里,已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng);例如,能夠求解微分方程的,下棋的,設(shè)計(jì)分析集成電路的,合成人類自然語(yǔ)言的,檢索情報(bào)的,診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動(dòng)機(jī)器人和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識(shí),而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ),只有這樣才可能讓一臺(tái)什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊,它總的來(lái)說(shuō)是面向應(yīng)用的,也就說(shuō)什么地方有人在工作,它就可以用在什么地方,因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪是要模擬人類的思維。參照人在各種活動(dòng)中的功能,我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過(guò)就是代替人的活動(dòng)而已。哪個(gè)領(lǐng)域有人進(jìn)行的智力活動(dòng),哪個(gè)領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機(jī)器的長(zhǎng)處來(lái)幫助人類進(jìn)行智力活動(dòng)。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。
二、各領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
近年來(lái),人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域,它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴(kuò)展。在新世紀(jì)開始的時(shí)候,這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體(agent)、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn),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(jì)算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn),并具有互操作性,即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨(dú)立存在的概念,只能在團(tuán)體協(xié)作中實(shí)現(xiàn),因而其主要研究問(wèn)題是各艾真體間的合作與對(duì)話,包括分布式問(wèn)題求解和多艾真體系統(tǒng)(multiagentsystem,mas)兩領(lǐng)域。其中,分布式問(wèn)題求解把一個(gè)具體的求解問(wèn)題劃分為多個(gè)相互合作和知識(shí)共享的模塊或結(jié)點(diǎn)。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào),包括規(guī)劃、知識(shí)、技術(shù)和動(dòng)作的協(xié)調(diào)。這兩個(gè)研究領(lǐng)域都要研究知識(shí)、資源和控制的劃分問(wèn)題,但分布式問(wèn)題求解往往含有一個(gè)全局的概念模型、問(wèn)題和成功標(biāo)準(zhǔn),而mas則含有多個(gè)局部的概念模型、問(wèn)題和成功標(biāo)準(zhǔn)。
mas更能體現(xiàn)人類的社會(huì)智能,具有更大的靈活性和適應(yīng)性,更適合開放和動(dòng)態(tài)的世界環(huán)境,因而倍受重視,已成為人工智能以至計(jì)算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。當(dāng)前,艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語(yǔ)言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)場(chǎng)管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。
2、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算
計(jì)算智能(computingintelligence)涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等研究領(lǐng)域。其中,神經(jīng)計(jì)算和模糊計(jì)算已有較長(zhǎng)的研究歷史,而進(jìn)化計(jì)算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對(duì)進(jìn)化計(jì)算加以說(shuō)明。
進(jìn)化計(jì)算(evolutionary computation)是指一類以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來(lái)設(shè)計(jì)、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱,它包括遺傳算法(genetical gorithms)、進(jìn)化策略(evolutionarystrategies)和進(jìn)化規(guī)劃(evolutionaryprogramming)。它們遵循相同的指導(dǎo)思想,但彼此存在一定差別。同時(shí),進(jìn)化計(jì)算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景,因而引入了許多新的方法和特征,彼此間難于分類,這些都統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算方法。目前,進(jìn)化計(jì)算被廣泛運(yùn)用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題等研究領(lǐng)域,如并行計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動(dòng)機(jī)等。
達(dá)爾文進(jìn)化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機(jī)制,對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué),特別是對(duì)人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過(guò)自然選擇和有性生殖進(jìn)行進(jìn)化。自然選擇決定了群體中哪些個(gè)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。自然選擇的原則是適者生存,即物競(jìng)天擇,優(yōu)勝劣汰。
直到幾年前,遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略三個(gè)領(lǐng)域的研究才開始交流,并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論。因此,把這三種方法統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算,而把相應(yīng)的算法稱為進(jìn)化算法。
3、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
知識(shí)獲取是知識(shí)信息處理的關(guān)鍵問(wèn)題之一。20世紀(jì)80年代人們?cè)谥R(shí)發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本,通過(guò)歸納學(xué)習(xí),或者與神經(jīng)計(jì)算結(jié)合起來(lái)進(jìn)行知識(shí)獲取已有一些試驗(yàn)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng),通過(guò)綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法,從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識(shí),從而揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律,實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取。這是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。
從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取知識(shí),即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識(shí),首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識(shí)的表達(dá)問(wèn)題。最好的表達(dá)方式是自然語(yǔ)言,因?yàn)樗侨祟惖乃季S和交流語(yǔ)言。知識(shí)表示的最根本問(wèn)題就是如何形成用自然語(yǔ)言表達(dá)的概念。
機(jī)器知識(shí)發(fā)現(xiàn)始于1974年,并在此后十年中獲得一些進(jìn)展。這些進(jìn)展往往與專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取研究有關(guān)。到20世紀(jì)80年代末,數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來(lái)越多的研究者加入到知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列,F(xiàn)在,知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點(diǎn)。
比較成功的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級(jí)市場(chǎng)商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報(bào)告的coverstory系統(tǒng),用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora,交互式大型數(shù)據(jù)庫(kù)分析工具kdw,用于自動(dòng)分析大規(guī)模天空觀測(cè)數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng),以及通用的數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命
人工生命(artificiallife,alife)的概念是由美國(guó)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(jì)算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)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(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動(dòng)力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。
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(nèi)深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的實(shí)質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來(lái)考察生命,才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學(xué)從問(wèn)題的頂層開始,把器官、組織、細(xì)胞、細(xì)胞膜,直到分子,以探索生命的奧秘和機(jī)理。人工生命則從問(wèn)題的底層開始,把器官作為簡(jiǎn)單機(jī)構(gòu)的`宏觀群體來(lái)考察,自底向上進(jìn)行綜合,把簡(jiǎn)單的由規(guī)則支配的對(duì)象構(gòu)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(dòng)力學(xué)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機(jī)理通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真,對(duì)相關(guān)非線性對(duì)象進(jìn)行更真實(shí)的動(dòng)態(tài)描述和動(dòng)態(tài)特征研究。
人工生命學(xué)科的研究?jī)?nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)、人工生命的計(jì)算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計(jì)算機(jī)病毒、計(jì)算機(jī)進(jìn)程、進(jìn)化機(jī)器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)、人工核苷酸和人工腦等。
三、學(xué)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發(fā)展,了解國(guó)際人工智能的主要流派和路線,了解國(guó)內(nèi)人工智能研究的基本情況,熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。
。2)較詳細(xì)地論述知識(shí)表示的各種主要方法。重點(diǎn)掌握了狀態(tài)空間法、問(wèn)題歸約法和謂詞邏輯法,熟悉語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)法,了解知識(shí)表示的其他方法,如框架法、劇本法、過(guò)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(jià)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)掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。
。5)概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域,如專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解和智能控制等。
(6)基本了解人工智能程序設(shè)計(jì)的語(yǔ)言和工具。
四、對(duì)人工智能研究的展望
對(duì)現(xiàn)代社會(huì)的影響有多大?工業(yè)領(lǐng)域,尤其是制造業(yè),已成功地使用了人工智能技術(shù),包括智能設(shè)計(jì)、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)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(yīng)用卡欺詐檢測(cè)系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)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(chǎn)品給大家?guī)?lái)了極大的方便,它還改變了傳統(tǒng)的通信方式,語(yǔ)音撥號(hào),手寫短信的智能手機(jī)越來(lái)越人性化。
人工智能還影響了你們的文化和娛樂(lè)生活,引發(fā)人們更深層次的精神和哲學(xué)層面的思考,從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列,到基努.里維斯主演的《黑客帝國(guó)》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》,都有意無(wú)意的提出了同樣的問(wèn)題:我們應(yīng)該如何看待人工智能?如何看待具有智能的機(jī)器?會(huì)不會(huì)有一天機(jī)器的智能將超過(guò)人的智能?問(wèn)題的答案也許千差萬(wàn)別,我個(gè)人認(rèn)為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實(shí),因?yàn)槲覀兝斫馊斯ぶ悄懿⒉皇亲屗〈祟愔悄,而是讓它模擬人類智能,從而更好地為人類服務(wù)。
當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速,新思想,新理論,新技術(shù)不斷涌現(xiàn),如模糊技術(shù),模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),遺傳算法,進(jìn)化程序設(shè)計(jì),混沌理論,人工生命,計(jì)算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起,特別是對(duì)于軟件的開發(fā),“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬(wàn)維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
五、對(duì)課程的建議
。1)能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點(diǎn)知識(shí),以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識(shí)被應(yīng)用。
。2)多推薦一些過(guò)于人工智能方面的電影,如:《終結(jié)者》系列、《黑客帝國(guó)》系列、《人工智能》等,從而增加同學(xué)對(duì)這門課程學(xué)習(xí)的興趣。
。3)條件允許的話,可以安排一些實(shí)驗(yàn)課程,讓同學(xué)們自己制作一些簡(jiǎn)單的作品,增強(qiáng)同學(xué)對(duì)人工智能的興趣,加強(qiáng)同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。
。4)課堂上多講解一些人工智能在各個(gè)領(lǐng)域方面的應(yīng)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(shù),讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來(lái)的方法和技術(shù),在講解時(shí)最好多舉例,再結(jié)合原理進(jìn)行講解,更助于同學(xué)們對(duì)人工智能的理解。
人工智能心得體會(huì)4
人,沒(méi)有熊一樣的力量,卻能把熊關(guān)進(jìn)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(lái)填飽肚子,人類之所以會(huì)凌駕于食物鏈頂端,就在于對(duì)于資源的使用。為了減輕胃的消化負(fù)擔(dān),人類開始學(xué)會(huì)使用火,讓蛋白質(zhì)在進(jìn)入胃之前就變質(zhì)而變得更好消化易于吸收。經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的手工制造業(yè)歷程,為了提高生產(chǎn)效率,也為了減輕工人手工勞作的負(fù)擔(dān),人們開始了工業(yè)革命,無(wú)數(shù)的機(jī)器流水線取代了效率低下的廉價(jià)勞動(dòng)力,也正是從此刻起,人類使用資源的能力有了質(zhì)的發(fā)展,由使用已有資源,到創(chuàng)造新的資源。第一臺(tái)計(jì)算機(jī)應(yīng)運(yùn)而生,人類開啟了無(wú)限創(chuàng)造的時(shí)代。時(shí)至今日,計(jì)算機(jī)技術(shù)幾乎延伸到了生活的每個(gè)領(lǐng)域,甚至成了人們的生活必需品。計(jì)算機(jī)能幫助人們完成人類不可能完成的計(jì)算,但一直致力于創(chuàng)造的人們當(dāng)然不會(huì)停止對(duì)計(jì)算機(jī)的要求。人們不光需要計(jì)算機(jī)做人類做不了的計(jì)算,還漸漸開始要求計(jì)算機(jī)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(guò)上傻瓜一樣的生活。
人工智能目前還沒(méi)有在人們生活中普及,但是已經(jīng)出現(xiàn)萌芽。最典型是的一些語(yǔ)音識(shí)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(jì)算技術(shù)的產(chǎn)品,相信這種人機(jī)交互系統(tǒng)的雛形經(jīng)過(guò)時(shí)間的磨練會(huì)在未來(lái)形成一套完善的從界面到內(nèi)核的智能體系。在社會(huì)生活方面,與數(shù)字圖像處理技術(shù)緊密結(jié)合的人工智能已經(jīng)開始應(yīng)用于攝像頭的圖像捕捉和識(shí)別,而模式識(shí)別技術(shù)的發(fā)展則使得人工智能在更廣闊的領(lǐng)域得以實(shí)現(xiàn)成為了可能。一些大公司在人工智能領(lǐng)域的投入和研究對(duì)于推動(dòng)人工智能的發(fā)展起到了很大的作用,最值得一提的就是谷歌。谷歌的免費(fèi)搜索表面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(xué)習(xí),通過(guò)上億的用戶一次又一次地查詢,來(lái)鍛煉人工智能的學(xué)習(xí)能力,由于我的水平還很低,對(duì)于深度學(xué)習(xí)還不敢妄自拽測(cè)。但是,近年來(lái)谷歌公司在人工智能方面的突破一項(xiàng)接著一項(xiàng),為人們熟知的便是智能汽車。不得不說(shuō),人工智能想要進(jìn)一步發(fā)展,必須依靠這些大公司的研究和不斷推廣,由經(jīng)濟(jì)促創(chuàng)新。
縱覽時(shí)間長(zhǎng)河,很多新生的技術(shù)在一開始都是舉步維艱的,人工智能也不例外,但幸運(yùn)的是,人們接受和學(xué)會(huì)使用新技術(shù)所需要的時(shí)間越來(lái)越短,對(duì)于人工智能產(chǎn)品的投入市場(chǎng)是有益的。因此,在我看來(lái),將已開發(fā)出來(lái)但還需完善的人工智能產(chǎn)品投放市場(chǎng),使其進(jìn)入人們的生活只是時(shí)間的問(wèn)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(chǎn)品還需各方面的努力。至于現(xiàn)在討論熱烈的“人工智能統(tǒng)治人類”的問(wèn)題,我的看法是,人工智能的開發(fā)和應(yīng)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趨勢(shì)。
由于我對(duì)于人工智能的理解還只是皮毛,對(duì)于文中出現(xiàn)的紕漏和錯(cuò)誤還希望老師指正!
人工智能心得體會(huì)5
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(lái)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(guò)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(lè)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(wèn)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(wèn)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(wèn)題層層遞進(jìn),環(huán)環(huán)相扣,過(guò)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)6
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(guò)程中,很多學(xué)校沒(méi)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(lái)呢?人工智能開展過(guò)程中,主要面臨的問(wèn)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(wèn)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(wèn)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)平臺(tái);針對(duì)師資問(wèn)題,教師主要通過(guò)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(wèn)題,大部分學(xué)校沒(méi)有開展起來(lái)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)7
李開復(fù)號(hào)稱最會(huì)說(shuō)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(guò)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(yǔ)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(gòu)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(lái)產(chǎn)生了無(wú)限的暢想,我的科目二一直沒(méi)過(guò),為什么人要買車?為什么不能有一輛無(wú)所不在的滴滴,當(dāng)我們要出門的時(shí)候它就來(lái)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(yíng)模式也會(huì)隨之發(fā)生改變。未來(lái)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(lái)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(ài),是人工智能永遠(yuǎn)無(wú)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(lái)越發(fā)達(dá)我們的教學(xué)工作也會(huì)越來(lái)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(shī)“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(lái)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(shuō):“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(shī)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(lái)什么樣的改變?如何運(yùn)用?這些問(wèn)題更值得我們大家深思。
人工智能心得體會(huì)8
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(guò)程中,很多學(xué)校沒(méi)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(lái)呢?人工智能開展過(guò)程中,主要面臨的問(wèn)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(wèn)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(wèn)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)平臺(tái);
針對(duì)師資問(wèn)題,教師主要通過(guò)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(wèn)題,大部分學(xué)校沒(méi)有開展起來(lái)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)9
通過(guò)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(jué)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(jué)等等,總的說(shuō)來(lái),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(méi)有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步,等等。但總的來(lái)說(shuō),“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(wèn)題多多了。這涉及到其它諸如意識(shí)、自我、思維等等問(wèn)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(wèn)題s求解程序、lisp表處理語(yǔ)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(yǔ)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(guó)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(guó)召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后,各國(guó)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(lái)。
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(guó)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(wèn)題求解,而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問(wèn)題求解,將人工智能更面向?qū)嵱谩A硗,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(lái)暢想
最近看了電影《黑客帝國(guó)》一系列,對(duì)其中的科幻生活有了很大的興趣,不覺(jué)有了疑問(wèn):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(guó)的世界里,程序員成為了耶穌,控制著整個(gè)世界,黑客帝國(guó)之所以成為經(jīng)典,我認(rèn)為,不是因?yàn)轱w來(lái)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(shuí)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(jiàn)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(shuō)智力),科學(xué)界至今還沒(méi)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(shuō)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(shuō)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(jué)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(guò)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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