生活中的點滴才是我們最真切的感悟，而不是那些華麗的詞句。如何應對工作中的挑戰(zhàn)和壓力？以下是小編為大家收集的總結(jié)范文，僅供參考，希望能夠給大家提供一些寫作靈感。
人工智能教師培訓心得篇一
１、促進教育方式的變革，培養(yǎng)學生的綜合能力
在機器人教育中，課堂以學生為中心，教師作為指導者提供學習材料和建議，學生必須自己去學習知識，構(gòu)建知識體系，提出自己的解決方案，從而有效培養(yǎng)了動手能力、學生創(chuàng)新思維能力。
２、有效激發(fā)學習興趣、動機“寓教于樂”是我們教育追求的目標。這也是當前教育游戲成為當前研究熱點一個原因。學習興趣是學生的學習成功重要因素。機器人教育可以通過比賽形式，得到周圍環(huán)境的認可和贊賞，能夠激發(fā)學生學習的興趣，激發(fā)學生的斗志和拼博精神。
３、培養(yǎng)學生的團隊協(xié)作能力
機器人教育中大多以小組形式開始，機器人的學習、競賽實際上是一個團體學習的過程。它需要學習者團結(jié)協(xié)作，包容小組其他成員的缺點和不足，能夠與他人進行有效溝通與交流。在實踐鍛煉中提高自己的團隊協(xié)作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、擴大知識面，轉(zhuǎn)換思維方式
考慮到中小學生和機器人課程的特點，為培養(yǎng)學生的綜合設(shè)計能力和創(chuàng)新能力，本人認為機器人教學應該在教學內(nèi)容、教學方法、教學組織方面一改其它課程的教學模式，走出一條新的路子來。
1、教學內(nèi)容：機器人教學應注意學生知識廣度的學習。雖然僅通過一門課程來擴充學生的知識面效果有限，但是由于機器人的設(shè)計涉及到光機電一體化、自動控制、人工智能等多方面問題，既有硬件設(shè)計也有軟件設(shè)計，所以是讓學生了解和掌握大量知識的絕好機會。知識不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學內(nèi)容時，注意力不要僅放在競賽用輪式成品機器人上，還應該關(guān)注單片機、嵌入式cpu、各種傳感器、電機、機械部件等軟硬件技術(shù)在機器人和自動化技術(shù)上的應用。
2、教學方法：應根據(jù)學段和學科情況選擇不同的綜合設(shè)計教學方法。如：小學階段可讓學生完成輪式競賽用機器人的功能模塊組裝的設(shè)計；初中階段可進行生活與學習中實用機器人的創(chuàng)意設(shè)計；高中信息技術(shù)課中可重點對機器人智能軟件算法進行設(shè)計；而高中通用技術(shù)課中可重點對機器人的電氣部分、傳感器部分、動力部分和機械部分進行相關(guān)設(shè)計。總之，教學方法應該側(cè)重綜合設(shè)計，而不是放在問題的分析上。
3、教學組織機器人教學應事先營造好供學生動手動腦進行設(shè)計活動的環(huán)境。提供必要的設(shè)備和工具（包括工具軟件），組織學生進行探究式學習，特別應注意探究式學習三個要素（任務驅(qū)動、協(xié)作學習、教師引導）的構(gòu)成，讓學生能夠充分化動手。同時，還應提倡設(shè)計過程的規(guī)范化，用于提高學生的綜合設(shè)計能力。教學活動不僅在課堂上進行，還應組織學生在課余時間做適當?shù)墓ぷ?，以保證教學的完整性和有效性。
教育機器人活動受到越來越多的師生歡迎，教育機器人必將為我國的素質(zhì)教育做出應有的貢獻，教育機器人的前途是光明的。
人工智能教師培訓心得篇二
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)學生什么知識，什么素養(yǎng)，才能為社會發(fā)展提供源源不斷的動力源泉。
人工智能簡稱ai，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學，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算、大數(shù)據(jù)、機器學習和5g技術(shù)綜合的產(chǎn)物，做好人工智能教育能實現(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，其教育的著力點集中在算力、數(shù)據(jù)處理、算法以及場景化的學習，使學生對教材可以理解，教育情景可以感知，學習服務可以定制，使人工智能教育從智能增強，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苎a償，最終達到智能替代。
在實際過程中，很多學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，
第三課程實施的場地缺乏，
第四怎么教的問題。
分為三個階段：
第一階段大班stem基礎(chǔ)教學，
第二輪實踐教學建立社團校隊，
第三開展項目式專訓，培育科技特長生，或者各年級年級培養(yǎng)學生人工智能教育的不同目標，小學低年級可以主要培養(yǎng)綜合素養(yǎng)，小學高年級跨學科應用，初中形成目標方向，高中向目標方向進行研究。
這次的粵港澳臺人工智能教育論壇學習，拓寬了我對人工智能教育的認識，對我的教學如何開展人工智能教育具有指導和借鑒意義。
人工智能教師培訓心得篇三
通過這學期的學習，我對人工智能有了一定的感性認識，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。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，爭議性也不大。有時我們會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，這是普遍認同的觀點。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，是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。
人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個階段：
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，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，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)絡飛速發(fā)展。
1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡迅速發(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智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與應用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領(lǐng)域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想
在當前社會中的呢？
人類正向信息化的時代邁進，信息化是當前時代的主旋律。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)合到科學技術(shù)的各門學科和社會的各個領(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)學等領(lǐng)域中人工智能的應用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進性。
智能是一個寬泛的概念。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），科學界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準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)是當前信息化社會的迫切要求，同時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)的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現(xiàn)有的計算機技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合，并有一定的理論實踐依據(jù)，計算機將擁有一個新的發(fā)展方向。
個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創(chuàng)造出具有智能的機器，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，使計算機更好的造福人類。
人工智能教師培訓心得篇四
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(xiàn)機器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關(guān)。邏輯學始終是人工智能研究中的基礎(chǔ)科學問題，它為人工智能研究提供了根本觀點與方法。
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則運算的手搖計算器，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(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，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(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(shù)字計算機的馮·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)學計算機eniac做出了開拓性的貢獻。
以上經(jīng)典數(shù)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(chǔ)。
現(xiàn)代邏輯發(fā)展動力主要來自于數(shù)學中的公理化運動。20世紀邏輯研究嚴重數(shù)學化，發(fā)展出來的邏輯被恰當?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發(fā)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(xiàn)代科學特別是數(shù)學、哲學、語言學和計算機科學產(chǎn)生了非常重要的影響。
2.1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(shù)學家、哲學家萊布尼茲(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
當今人工智能深入發(fā)展遇到的一個重大難題就是專家經(jīng)驗知識和常識的推理?，F(xiàn)代邏輯迫切需要有一個統(tǒng)一可靠的，關(guān)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(chǔ)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(shù)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(jù)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(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，邏輯學的研究成果不但為人工智能學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用于人工智能系統(tǒng)中。
3.1經(jīng)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(shù)學定理證明程序(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)中每個語句或公式賦一個數(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(shè)推理、定性推理和證據(jù)空間理論等經(jīng)驗性模型。
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(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(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(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)則的變形或擴充。
現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀末葉和20世紀早期，其發(fā)展動力主要來自于數(shù)學中的公理化運動。21世紀邏輯發(fā)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世紀早期邏輯學發(fā)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，而是最能體現(xiàn)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，選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗證據(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，由此達到實踐的成功。于是，邏輯學將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動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的可應用性。
人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展和邏輯學的發(fā)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(chǔ);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(jié)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(chǔ)上研究概率推理，使得邏輯學盡可能滿足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來說，一個新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個比較長的時期，那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進行，各自發(fā)揮其優(yōu)點，為人工智能的發(fā)展做出貢獻。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(nèi)容，拓寬其研究領(lǐng)域，才能更好地促進人工智能學科的發(fā)展。
人工智能教師培訓心得篇五
在大多數(shù)數(shù)學科中存在著幾個不同的研究領(lǐng)域，每個領(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。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設(shè)計、智能檢索、智能調(diào)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(jīng)網(wǎng)絡、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計語言等。
在過去50多年里，已經(jīng)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(shè)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，而且要求有比較扎實的數(shù)學基礎(chǔ)，哲學和生物學基礎(chǔ)，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(lǐng)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(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個領(lǐng)域有人進行的智力活動，哪個領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)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(jīng)系統(tǒng)的功能。
近年來，人工智能的研究和應用出現(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(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計算智能與進化計算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(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)量的標準，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是要創(chuàng)建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(xié)作中實現(xiàn)，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(tǒng)（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)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(jié)點。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、技術(shù)和動作的協(xié)調(diào)。這兩個研究領(lǐng)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(xiàn)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(tài)的世界環(huán)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(jié)構(gòu)、語言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、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（computing intelligence）涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)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(lǐng)域。在此僅對進化計算加以說明。
進化計算（evolutionary computation）是指一類以達爾文進化論為依據(jù)來設(shè)計、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）、進化策略（evolutionary strategies）和進化規(guī)劃（evolutionary programming）。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(guān)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(tǒng)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(tǒng)的自適應控制和復雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計算、機器學習、電路設(shè)計、神經(jīng)網(wǎng)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(yōu)化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發(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(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(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(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現(xiàn)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(jīng)計算結(jié)合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學、粗糙集、模糊數(shù)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(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實現(xiàn)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(shù)據(jù)庫獲取知識，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)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(fā)現(xiàn)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(guān)。到20世紀80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列?，F(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。
比較成功的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報告的
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)庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識發(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(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(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命，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(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構(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(jīng)網(wǎng)絡的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應機理通過計算機進行仿真，對相關(guān)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(nèi)容包括生命現(xiàn)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(wǎng)絡、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。
（1）了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(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(wǎng)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用領(lǐng)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(shè)計的語言和工具。
對現(xiàn)代社會的影響有多大？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、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(chǎn)品給大家?guī)砹藰O大的方便，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(jié)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(xiàn)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(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，遺傳算法，進化程序設(shè)計，混沌理論，人工生命，計算智能等。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。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
（1）能夠結(jié)合現(xiàn)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(jié)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(lǐng)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(shù)，讓同學們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，在講解時最好多舉例，再結(jié)合原理進行講解，更助于同學們對人工智能的理解。
人工智能教師培訓心得篇六
最近看了電影《黑客帝國》一系列，對其中的科幻生活有了很大的興趣，不覺有了疑問：現(xiàn)在的世界是否會如電影中一樣呢？人工智能的神話是否會發(fā)生。
在當前社會中的呢？
人類正向信息化的時代邁進，信息化是當前時代的主旋律。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)合到科學技術(shù)的各門學科和社會的各個領(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)學等領(lǐng)域中人工智能的應用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進性。
智能是一個寬泛的概念。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），科學界至今還沒有給出令人滿意的定義。
有人從生物學角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準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)是當前信息化社會的迫切要求，同時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)的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現(xiàn)有的計算機技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合，并有一定的理論實踐依據(jù)，計算機將擁有一個新的發(fā)展方向。
個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創(chuàng)造出具有智能的機器，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，使計算機更好的造福人類。
人工智能教師培訓心得篇七
xx月xx日，我有幸和實習學校老師前往xx師大附中參加培訓，培訓主題是化學學科核心素養(yǎng)培養(yǎng)。
這次培訓交流活動是由三位優(yōu)秀教師根據(jù)最新化學課程改革標準即化學核心素養(yǎng)展開的《苯酚》同課異構(gòu)公開課。如何落實學科核心素養(yǎng)，三位優(yōu)秀教師也給了我很大的啟發(fā)，這次培訓對于我來說，毋庸置疑，給了我很多學習的經(jīng)驗和關(guān)于教育教學活動深深地思考。
同樣的課本內(nèi)容，不同的切入點，不同的授課方式，但是同樣的在教學課堂上完全融入化學核心素養(yǎng)五個方面“宏觀辨識與微觀探析”“變化觀念與平衡思想”“證據(jù)推理與模型認知”“實驗探究與創(chuàng)新” “科學精神和社會責任”。
一位教師的話讓我感慨頗多，知識的時效性，為什么這個社會還需要教師，就是在于教師將時效性的知識通過自己的經(jīng)驗和對于新課程標準的解讀融入貫徹到自己的教學內(nèi)容中去，讓學生收獲的不僅有時效性的東西，還有后續(xù)潛移默化的影響，這也正是教育工作者應該需要努力的方向。如何落實化學學科素養(yǎng)，全面提升化學教學勝任力也要成為實習工作的思考點。
在這次培訓活動中，三位優(yōu)秀教師聚焦化學是以實驗為基礎(chǔ)的這一化學學科靈魂要素，針對學生學情，以培養(yǎng)化學學科核心素養(yǎng)為目標，設(shè)計了三種風格不同的課堂教學。課堂教學密切聯(lián)系自然、社會生產(chǎn)生活實際或熱點問題，創(chuàng)設(shè)學生可感知、可理解的真實性的問題情境，讓學生在盡可能真實的情景中展開學習，從生活經(jīng)驗、自然、生產(chǎn)實際中走進化學，再從化學走進自然和生產(chǎn)、生活實際。同時以學生的學習活動作為線索，設(shè)計讓學生在教師的激勵、引導和組織下開展形式多種的學習活動的課堂?！罢n堂學習活動的設(shè)計最終表現(xiàn)為學習任務的設(shè)計”，“學習活動可以圍繞某個問題的探究、某項任務的完成來設(shè)計、組織，采用教材或?qū)W習資料閱讀、參觀考察、調(diào)查研究、質(zhì)疑、交流討論、實驗探究、學習成果展示等形式?！?/p>
課堂教學模式的選擇和應用應該多樣化，服從于教學需要。要依據(jù)教學內(nèi)容、學生的學習基礎(chǔ)和能力，乃至學校的教學條件、教師的教學特點來選擇。不要把課堂教學模式化。課堂上，既有學生的獨立學習，又要有學生之間的合作學習，師生之間的對話和情感交流，使課堂充滿活力、富有創(chuàng)造性。
教師在課堂上要依據(jù)學生的基礎(chǔ)、學力水平等學情，在觀察學生的學習活動中，在聆聽學生交流討論的對話中，了解學習活動的動態(tài)，依據(jù)需要給予鼓勵、支持、幫助、指導，通過對話、評析、答疑、補充講解或活動調(diào)整，發(fā)揮了教師教的主體作用，發(fā)揮協(xié)同學生學習的作用。建立起共同學習、探究的學習共同體，在共同體中有思想、感情、價值觀念的交流碰撞。這樣的課堂教學，才能使基于核心素養(yǎng)培養(yǎng)的單元教學收到預期的效果。
因此，課堂教學要逐漸從知識技能傳授的單向灌輸，轉(zhuǎn)向以學科核心素養(yǎng)培養(yǎng)為目標和導向。要從學科素養(yǎng)培養(yǎng)的視角分析、把握教學內(nèi)容，變革學習方式和教學模式，探索教學設(shè)計和課堂教學的轉(zhuǎn)型。在課堂教學設(shè)計和組織上，要基于學科核心素養(yǎng)培養(yǎng)，把教學內(nèi)容整合為具有一定主題的結(jié)構(gòu)化的教學單元；要密切聯(lián)系自然、社會生產(chǎn)生活實際和熱點問題，創(chuàng)設(shè)學習情景，讓學生盡可能在真實的情境中學習；要把學習活動開展作為課堂教學的主線，讓學習活動成為課堂的主旋律。
新課程標準對于化學課堂有了以上的闡述，作為教師，認真研讀思考，探索自己的課堂教授，廣聽經(jīng)驗，不負于心。
人工智能教師培訓心得篇八
今天上午線上參加了萊西市信息技術(shù)學科人工智能與編程教學研討會，觀摩了張老師《變量》一堂課，本課張老師精湛的業(yè)務知識和巧妙的駕馭課堂的能力讓我受益匪淺。下面我從幾個方面來談一下感受：
學生們都對刮獎非常感興趣，通過刮獎環(huán)節(jié)的設(shè)計，學生很快的融入課堂環(huán)境中，學生們積極參入，踴躍發(fā)言，學習興趣盎然，在寓教于樂額學習氛圍中學習新知識，掌握新技能。
學生們利用之前所學程序可以計算出簡單的價格，但是當問題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時候引導學生提出問題，教給學生新的知識點-變量。
本節(jié)課學生參入度高，動手實踐能力強，設(shè)計的問題層層遞進，環(huán)環(huán)相扣，過渡環(huán)節(jié)都處理的非常到位，更多的是讓學生自己去探索，把課堂交給學生，不斷創(chuàng)新，發(fā)揮了學生的主體學習地位，讓其自主探索，合作學習，做到真正的掌握一門技能。這也是培養(yǎng)學生不斷創(chuàng)新的'手段之一。
希望以后能有更多這樣的學習機會，以便于在信息技術(shù)的教學上有更大的進步和提高。
人工智能教師培訓心得篇九
今天是我研究人工智能的第一堂課，也是我上大學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識，我知道了人工智能從誕生，發(fā)展到今天經(jīng)歷一個漫長的過程，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，而從事這項工作的人不僅要懂得計算機知識，還必須懂得心理學和哲學。
機器翻譯系統(tǒng)我們可以很方便的完成一些語言翻譯工作。目前，國內(nèi)的機器翻譯軟件有很多，富有代表性意義的當屬“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。
人工智能教師培訓心得篇十
沙特授予機器人索菲亞國籍，將人工智能機器人再次推向議論的浪潮。首先，我很高興的是，新聞里不再全是一些明星的無聊話題。然后，我再次對人工智能的發(fā)展感到驚嘆。人類中的某一部分人，實在是太厲害了。
我生在小地方，長在小縣城。直到上大學，才第一次接觸到電腦。剛對眼前的黑匣子抱以極大的興趣與熱情時，就被深藍電腦大贏人類高手的新聞給震撼了。尤記得當時與同學一道熱烈地討論人工智能的發(fā)展方向時的情景。當時我們都對計算機遲早能在公認最難的圍棋上下贏人類抱以樂觀的想法。
如今果然實現(xiàn)了。而且遠超出了我們當時猜想的水平。
它并不是如深藍計算機一樣窮舉計算，而是學會了使用大數(shù)據(jù)進行分析選擇，甚至升級后的“元”已經(jīng)會通過自己博弈來學習里面的規(guī)則，打敗之前的自己。
如今，人工智能的應用已與人類密不可分，只不過大多數(shù)的它們沒有使用完整的人類的外表與語言，只是以機械臂什么的表露在外，我們便以機器視之。即使是已獲得了人類國籍的索菲亞，也還沒有得到四肢，與一個正常的人類相去甚遠。雖然電影科幻很早就在設(shè)想機器人統(tǒng)治人類，毀滅世界什么的，大多數(shù)人只是看看，并沒有感覺到它們有多少的威脅。
在魏晉時期，上品無寒門，下品無士族。貴族們自己享著奢華的生活，高高在上的地位，將一應具體的事物都交給了寒門官吏，以至于在后來的變革中很快被顛覆，散失了權(quán)柄。
人類對別的種群高高在上，無非就是自詡智商的碾壓嘛。
其實，學計算機的我，即使已離開這個行當許久了，但仍對人工智能對機器人抱以極大的好感與興趣的，看著它們連畫畫寫毛筆字這樣的領(lǐng)域也能勝過大多普通人，至少是勝過我，在覺得自己無用的同時也很好奇人類中最聰明的這些人將準備怎么控制？至于會不會毀滅世界，那個時候我與我所愛的人早已不知魂歸何處，最多只能讓后人家祭無忘告乃翁了。
人工智能教師培訓心得篇十一
通過學習李開復老師的《人工智能》，我獲益良多，很多問題也有了答案。我認為這是一本很好的面向大眾的科普讀物，介紹了人工智能的基本理念，發(fā)展歷程和對未來的展望。
下面以問答的形式，記錄學習心得。
其實，人工智能已經(jīng)到處都是，什么都做：可以陪人聊天，可以寫標準新聞，能畫畫，能翻譯，能開車，能認出人的樣子，能在互聯(lián)網(wǎng)上搜答案，能在倉庫搬貨，能送快遞到家。
人工智能是什么，眾說紛紜，一般有以下五種定義（可能有交叉）：1)在某方面特別聰明的計算機程序，比如alphago，下圍棋下得特別好，世界冠軍也下不過它。
2)試圖像人一樣思考的計算機程序。但這事兒太難，人的意識，連人自己都搞不清楚，更別說教給自己編出來的程序了。
3)怎么想的不知道，行為方式倒是很像人，比如可以和人聊天的eliza。
4)會自己學習的，剛開始笨笨的，慢慢地就越來越聰明。alphago也是因為頭懸梁錐刺股，苦學了海量棋譜才變得這么厲害的。
5)根據(jù)對環(huán)境的感知，做出合理的行動，并獲得最大收益的計算機程序。
這五種定義各有根據(jù)和局限，也可以認為人工智能首先是感知，包括視覺、語音、語言；然后是決策，根據(jù)識別的信息，做出預測和判斷；最后是反饋，就像機器人或自動駕駛。
我的理解：人工智能是高性能的計算機程序，或者使用了人工智能的產(chǎn)品、服務和應用。
人工智能有很多分支，其中之一是機器學習，機器學習里面有一個分支是深度學習，深度學習是當今乃至未來很長一段時間內(nèi)引領(lǐng)人工智能發(fā)展的核心技術(shù)。
深度學習是一種神經(jīng)網(wǎng)絡，把計算機要學習的東西看成數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)丟進多個層級的數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡，然后檢查經(jīng)過網(wǎng)絡處理的結(jié)果數(shù)據(jù)是否符合要求。如果符合，就保留網(wǎng)絡作為目標模型，如果不符合，就反復修改參數(shù)，直到符合為止。
書中舉了一個例子，非常形象生動：把數(shù)據(jù)看成水流，深度學習網(wǎng)絡看成多層水管網(wǎng)絡，通過調(diào)節(jié)管道和閥門，使輸出滿足要求。
歷史上有過3次ai熱潮，第一次因為圖靈測試，第二次因為語言識別，都熱了一段時間又沉寂下去。
目前，深度學習攜手大數(shù)據(jù)引領(lǐng)的第三次熱潮，處于技術(shù)曲線的攀升和成熟期，前景極為廣闊。
人工智能不僅是技術(shù)革命，還與經(jīng)濟變革、教育變革、思想變革、經(jīng)濟變革、文化變革等同步，可能成為下一次工業(yè)革命的核心驅(qū)動力。主要的商業(yè)應用場景：
智慧生活：機器翻譯、智能家居、智能超市
智慧醫(yī)療：輔助診斷疾病、對疑難病癥的醫(yī)療科學研究
藝術(shù)創(chuàng)作：機器音樂、機器繪畫、機器文學創(chuàng)作
會不會失控，威脅人類的安全？可能會引起失業(yè)。根據(jù)開復老師提出的“五秒鐘準則”，一項人從事的工作，如果可以在5秒鐘內(nèi)完成思考并做出決策，那么這項工作很可能會被人工智能取代。如保安、股票交易員、司機、新聞報道、翻譯。但人工智能也會帶來新的工作。
人工智能分三個層級：
1)弱人工智能：在某方面很聰明，但只在這方面聰明，別的事啥也不會。比如alphago，下圍棋世界第一，別的方面就是個弱智，連棋子都得別人幫它拿。
2)強人工智能：人能做什么，它就能做什么。跟美劇《西部世界》里的機器人差不多，但它有沒有意識，不好說。
3)超人工智能：比最聰明的人類還要聰明100000000倍。都不止，它的nb，超乎你想象。我們不知道它是誰，不知道它在哪里，不知道它什么時候出現(xiàn)，也不知道它會干什么。
可能在某個時刻（奇點）之后，超人工智能就會天神降臨，整個世界籠罩在它無邊的法力之下。
也可能，因為物理學和生物學的限制，超人工智能永遠不會來。
無論如何，人工智能，或者說，對人工智能的研究和使用，需要受到監(jiān)管和限制，也需要應對轉(zhuǎn)型過程中對失業(yè)的沖擊。
1.抽象能力知其然，也知其所以然，了解事物運行的本質(zhì)規(guī)律
2.常識
3.自我意識
4.審美
5.情感
不過，已經(jīng)有軟件可以吟詩作詞，而且相當高明。比如這首根據(jù)遺傳算法生成的《清平樂-黃菊》：
“相逢縹緲,窗外又拂曉.長憶清弦弄淺笑,只恨人間花少.黃菊不待清尊,相思飄落無痕.風雨重陽又過,登高多少黃昏.”平仄相符，語句通順，很有意境。
人工智能教師培訓心得篇十二
人工智能能勝任很多工作，但是不擅長需要溝通力或理解力的工作，因為目前還無法研發(fā)出能夠靈活變通，能理解語言含義的人工智能。比如編程語言必須要規(guī)范，計算機才能準確識別，不然就會報錯。從反方面來講，只要人類具備靈活變通的能力，有一定的'溝通力和理解力，以及不被框架所限的創(chuàng)造力等，那就不用擔憂未來人工智能時代會被人工智能所取代了。
如果你對人工智能感興趣，不妨讀讀這本書，不是科幻類的小說，而是通過人工智能項目理智的分析了人工智能。人工智能既不會代替上帝為我們帶來烏托邦，也不會擁有超越人類的能力而毀滅我們，至少目前不會。
人工智能教師培訓心得篇十三
看了《人工智能》這個電影頗有些感動，但更多的是一些感慨。這是一部科幻與倫理相結(jié)合的電影。在電影的開頭，人類就被安置在一個極度嚴峻的生存環(huán)境下，溫室效應導致冰川融化，部分城市已經(jīng)被海水所淹沒，人類的科技卻極度發(fā)達，這無疑是對人類自身的一種諷刺。擬真電子公司的老板并不滿足于已經(jīng)開發(fā)出來的智慧型機器人，而要進一步開發(fā)出一個會愛的機器人，一個有心智和情感的機器人，這種機器人擁有前所未有的潛意識，充滿暗喻、直覺和自發(fā)性推理力的內(nèi)心世界。當這個提議被提出的時候就遭來了同事的疑問，社會充滿著仇視機器人的氣氛，當前最重要的是要讓人去愛機器人，而不是讓機器人去愛人。但是真理總是難以被眾人所接受的。這個觀點并沒有受到重視，的確，如果一個機器人能真的去愛一個人，那么這個人對機器人又有什么責任呢?這就是影片所要探討的一個問題。斯皮爾伯格開門見山的點出了這個問題。
于是一個獨一無二的大衛(wèi)誕生了，伴著他愛的使命從始至終。沒有順序的單詞開啟了大衛(wèi)的感情世界，于是他開始永無止盡地付出自己的愛，只有殘酷的機器屠宰場才能終結(jié)大衛(wèi)的愛。
而大衛(wèi)最終成為了莫尼卡夫婦孩子的替代品與母愛發(fā)泄的對象。大衛(wèi)雖然是個人工智能的產(chǎn)物，但在有大衛(wèi)的日子里，他給這個家庭帶來了幸福與融洽，排解了莫尼卡的大部分憂愁。而這一切伴隨著莫尼卡的兒子馬丁因為醫(yī)學奇跡而發(fā)生逆轉(zhuǎn)。馬丁重新回到家中使原本平靜的生活被打破，大衛(wèi)也因此失寵，因為他終究是人類發(fā)泄情感的替代品。
這部電影有很多地方值得人們?nèi)ニ伎?。首先，人們?chuàng)造出機器人卻為何要仇視機器人呢，這是不是對人類本身的一種諷刺呢?其次，人們既然給予了機器人愛的權(quán)利，卻為何剝奪了機器人被愛的權(quán)利和不愛的權(quán)利，這是不是對人類本性——自私與貪婪的真實寫照呢?再次，既然人類給予了機器人情感、思維方式以及豐富的內(nèi)心世界，那么為何還要把機器人看做是工具，這是不是高度發(fā)達社會與人類文明的對比呢?最后，當程序成為愛時，人們卻無法編寫出一段程序來遏制機器人對愛的渴望!這就意味著當程序成為愛時，就正在塑造著一段悲劇的開始，卻沒有結(jié)束!電影中大衛(wèi)的形象深入人心，他程序被啟動后，他對任何事都充滿了新奇，沖咖啡、拿刀叉這些簡簡單單的事卻展現(xiàn)出一個孩子該有的天性。他單純可愛，惹人憐惜，尤其是被驚嚇時會說“保護我”，是一個需要保護的乖孩子。大衛(wèi)代表的是初生的孩子的純樸與善良。而與大衛(wèi)有著明顯對比的是馬丁，馬丁給人的感覺是厭惡的，他無時無刻不帶著社會的奸詐與邪惡，有點現(xiàn)在富二代的張狂與不肖，他虐待泰迪熊以及破壞玩具的嘴臉與現(xiàn)在社會的富二代破壞社會秩序與張狂有著極大的相似之處。所以說馬丁代表了被社會腐蝕所形成的那種邪惡。這是對現(xiàn)在高速發(fā)達社會的一個真實寫照。
高速的發(fā)達讓人們在奢靡的生活中逐漸腐蝕，喪失了人們應有的最基本的道德與倫理。這不得不是發(fā)達社會的一處弊病。
在馬丁回來的日子里，莫尼卡夫婦重新找到了自己母愛和父愛的歸宿。只因為大衛(wèi)曾安慰了莫尼卡的心，所以她還是客客氣氣的向?qū)Υ腿艘粯?。馬丁的戲弄讓莫尼卡夫婦感到他大衛(wèi)會給這個家庭帶來不利。
然而這一切只因為大衛(wèi)聽信了馬丁的話，相信他會得到莫尼卡更多的愛。在游泳池邊，由于大衛(wèi)受到驚嚇，導致意外發(fā)生，在眾人救馬丁的時候，卻獨自把大衛(wèi)一個人丟在游泳池底，池頂?shù)男[與池底的寧靜形成了鮮明的對比，大衛(wèi)的存在與莫尼卡家庭的利益相比也形成了鮮明的對比。這也正顯現(xiàn)了人的天性——自私。
最終，人類的自私與貪婪還是戰(zhàn)勝了道德與倫理，大衛(wèi)被拋棄了，帶著他對莫尼卡深深的愛。如果說機器屠宰場終結(jié)了大衛(wèi)的愛，那么對大衛(wèi)來說也不可說是一件幸事啊!可是面對一個會求饒的小孩誰又會下的去手呢?最后大衛(wèi)和機器舞男逃脫了。為了自己能得到莫尼卡的愛，大衛(wèi)和機器舞男踏上了尋找藍仙女的旅程。而最后機器舞男被抓走的時候他說了一句“iam”，仿佛是對所有機器人的一種肯定，肯定他們的存在或曾經(jīng)存在。童話故事畢竟是不存在的.，誰又會相信一個童話故事。也只有單純的大衛(wèi)會相信偶然聽到的童話故事。所以尋找藍仙女的旅途也注定是坎坷的!最后大衛(wèi)找到了藍仙女，當然不是真的藍仙女。伴著他真摯的祈求冰封2000年。不得不說這是人類的罪惡。
2000年后，人類滅亡了。外星人發(fā)現(xiàn)了冰封在海底的大衛(wèi)，叫醒了沉睡的大衛(wèi)，也叫醒了他的夢。藍仙女雕塑在他的碰觸中破碎了，一如他的夢。一切的對愛的執(zhí)著變成了虛無，一直相信的東西遭到無情現(xiàn)實的敲打直至變?yōu)榉勰?，這是一種無法訴說的悲哀。
然而令人發(fā)思的是在人類文明社會屢遭唾棄的大衛(wèi)在人類滅亡后卻被外星人視之若寶。這是不是也是對人類文明的一種諷刺。不管是不是一種諷刺，但這時的大衛(wèi)其實比真實的小孩還要真實，因為他是唯一擁有著人類記憶的。在外星人眼里，他就是一個渴望愛的小孩。外星人給予了大衛(wèi)想要的一切。這可以說是一種圓滿的結(jié)局啊!留給我們的事對現(xiàn)實的思考，當人類不斷進步的同時，是不是也要注意道德的提升;當人類賦予其他事物權(quán)利的同時，是不是也想到了自己要應盡的責任;當人類進步的同時，是不是也想到了怎樣處理與人類進步同生的社會矛盾與歧視。
人工智能教師培訓心得篇十四
通過這學期的學習，我對人工智能有了一定的感性認識，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。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。有時我們會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，這是普遍認同的觀點。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，是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。
人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個階段：
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，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，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)絡飛速發(fā)展。
1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡迅速發(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智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與應用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領(lǐng)域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想
在當前社會中的呢？
人類正向信息化的時代邁進，信息化是當前時代的主旋律。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)合到科學技術(shù)的各門學科和社會的各個領(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)學等領(lǐng)域中人工智能的應用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進性。
智能是一個寬泛的概念。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），科學界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準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)是當前信息化社會的迫切要求，同時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)的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現(xiàn)有的計算機技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合，并有一定的理論實踐依據(jù)，計算機將擁有一個新的發(fā)展方向。
個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創(chuàng)造出具有智能的機器，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，使計算機更好的造福人類。
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