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人工智能心得體會

時間：2022-12-01 09:04:34 人工智能我要投稿

人工智能心得體會集錦

　　當我們對人生或者事物有了新的思考時，不妨將其寫成一篇心得體會，讓自己銘記于心，如此可以一直更新迭代自己的想法。怎樣寫好心得體會呢？下面是小編幫大家整理的人工智能心得體會集錦，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。

人工智能心得體會集錦

人工智能心得體會集錦1

　　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發展，由使用已有資源，到創造新的資源。第一臺計算機應運而生，人類開啟了無限創造的時代。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，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，而模式識別技術的發展則使得人工智能在更廣闊的.領域得以實現成為了可能。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發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發展，必須依靠這些大公司的研究和不斷推廣，由經濟促創新。

　　縱覽時間長河，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，開發出完全符合研發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“人工智能統治人類”的問題，我的看法是，人工智能的開發和應用是需要監管的，但并不能阻止人工智能即將影響世界的趨勢。

　　由于我對于人工智能的理解還只是皮毛，對于文中出現的紕漏和錯誤還希望老師指正！

人工智能心得體會集錦2

　　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、機器人學、智能控制、模式識別、視覺系統、神經網絡、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、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；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。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，而且要求有比較扎實的數學基礎，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系統以魯棒性作為控制系統質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統在快速變化的環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建一種能夠描述自然系統和社會系統的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協作中實現，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統（multiagentsystem，mas）兩領域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結點。多艾真體系統則研究各艾真體間智能行為的協調，包括規劃、知識、技術和動作的協調。這兩個研究領域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。

　　mas更能體現人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，更適合開放和動態的世界環境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機科學和控制科學與工程的研究熱點。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結構、語言、合作與協調、通訊和交互技術、mas學習和應用等。mas已在自動駕駛、機器人導航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應用。

　　2、計算智能與進化計算

　　計算智能（computingintelligence）涉及神經計算、模糊計算、進化計算等研究領域。其中，神經計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領域。在此僅對進化計算加以說明。

　　進化計算（evolutionarycomputation）是指一類以達爾文進化論為依據來設計、控制和優化人工系統的技術和方法的總稱，它包括遺傳算法（geneticalgorithms）、進化策略（evolutionarystrategies）和進化規劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關注學科的交叉和廣泛的應用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于許多復雜系統的自適應控制和復雜優化問題等研究領域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經網絡、基于艾真體的仿真、元胞自動機等。

　　達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發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。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優勝劣汰。

　　直到幾年前，遺傳算法、進化規劃、進化策略三個領域的研究才開始交流，并發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年代人們在知識發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。數據挖掘和知識發現是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現系統，通過綜合運用統計學、粗糙集、模糊數學、機器學習和專家系統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律，實現知識的自動獲取。這是一個富有挑戰性、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現知識，首先要解決被發現知識的表達問題。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。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。

　　機器知識發現始于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現和數據挖掘的研究行列。現在，知識發現和數據挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。

　　比較成功的知識發現系統有用于超級市場商品數據分析、解釋和報告的coverstory系統，用于概念性數據分析和查尋感興趣關系的集成化系統explora，交互式大型數據庫分析工具kdw，用于自動分析大規模天空觀測數據的skicat系統，以及通用的數據庫知識發現系統kdd等。

　　4、人工生命

　　人工生命（artificiallife，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行為特征的仿真系統或模型系統。自然生命系統行為具有自組織、自復制、自修復等特征以及形成這些特征的混沌動力學、進化和環境適應。

　　人工生命所研究的人造系統能夠演示具有自然生命系統特征的.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。人工生命則從問題的底層開始，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，把簡單的由規則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體現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描述和動態特征研究。

　　人工生命學科的研究內容包括生命現象的仿生系統、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以及人工生命的應用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網絡、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。

　　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發展，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式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優先搜索、深度優先搜索、等代價搜索、啟發式搜索、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、規則演繹系統和產生式系統的技術、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、機器學習、規劃系統、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？工業領域，尤其是制造業，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、仿真和規劃等。金融業，股票商利用智能系統輔助其分析，判斷和決策；應用卡欺詐檢測系統業已得到普遍應用。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帶來了極大的方便，它還改變了傳統的通信方式，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，我個人認為上述擔心不太可能成為現實，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。

　　當前人工智能技術發展迅速，新思想，新理論，新技術不斷涌現，如模糊技術，模糊--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，“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。

　　（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發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。

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