"總結是對經驗和教訓的總結和歸納，是我們成長的一個重要途徑。"在總結中，我們應該注意整體性和系統(tǒng)性?？偨Y范文中可以尋找到與自身情況相類似的案例，對照著寫作，會更加有針對性。
人工智能感想體會篇一
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，神經網絡飛速發(fā)展。
1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮
由于網絡技術特別是國際互連網的技術發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環(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，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現(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。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。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。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業(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)學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，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涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經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、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，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，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。
人工智能感想體會篇二
李xx號稱最會說話的計算機男神，曾經是微軟谷歌的副掌門，現(xiàn)在是創(chuàng)新工廠的大bo，在微博有超過半個億粉絲。第一此認識到他和人工智能這個概念是在奇葩大會這個節(jié)目中，他的觀點及幽默風趣的話語引起了我的興趣，所以在這個寒假中我讀了他的《人工智能》一書。
近幾年，移動互聯(lián)網、網上購物、物流快遞、高鐵、地鐵、城市建設等讓我們生活發(fā)生了天翻地覆的變化。讓我對未來產生了無限的暢想，我的科目二一直沒過，為什么人要買車？為什么不能有一輛無所不在的滴滴，當我們要出門的.時候它就來了，它是共享經濟，它會降低空氣污染，甚至有一天車與車之間能對話：“我要爆胎了，快散開”等等。
下一個十年，社會還會發(fā)生怎樣的變化呢？李xx認為，人工智能、機器人作為大熱的方向，也會引領時代變革風，很多邏輯簡單、重復式、機械式的勞作被機器人取代；制造、金融、家政等等行業(yè)，很多傳統(tǒng)的管理經營模式也會隨之發(fā)生改變。未來人類50%的工作都會被人工智能取代。但是人與機器最大區(qū)別是有感情，在未來創(chuàng)新思維、審美能力、藝術哲學這些更顯的珍貴。
人是最復雜情感動物，怎樣才能教育好學生，使教育發(fā)揮最大限度的作用呢，那就是老師的愛，是人工智能永遠無法做到的，我認為幼師這個職業(yè)是不會被取代的，人工智能的發(fā)展能夠給我們許多幫助，現(xiàn)在也有許多幼兒園在教育教學中運用了vr、ar等技術，以后科技越來越發(fā)達我們的教學工作也會越來越便利。但是現(xiàn)在微博上有一件事也引起了大家的熱議，一位小學教師在教古詩“飛流直下三千尺，疑似銀河落九天”時，播放了現(xiàn)實瀑布視頻來展現(xiàn)瀑布的氣勢磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺嗎？這樣會不會局限的孩子的想象力呢，莎士比亞說：“一千個讀者眼中就有一千個哈姆雷特”因而每個人對古詩的理解也就不同。在科技高速發(fā)展之時要保持與時俱進、不懼改變、不斷學習成長就不會被時代淘汰。人工智能會讓自己從事的工作帶來什么樣的改變？如何運用？這些問題更值得我們大家深思。
人工智能感想體會篇三
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，神經網絡飛速發(fā)展。
1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮
由于網絡技術特別是國際互連網的技術發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環(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，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現(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域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想
人工智能感想體會篇四
在大多數(shù)數(shù)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(tǒng)、機器人學、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、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(tǒng)；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(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，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(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(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合的結果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統(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(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調，包括規(guī)劃、知識、技術和動作的協(xié)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(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、體系結構、語言、合作與協(xié)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（computing intelligence）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（evolutionary computation）是指一類以達爾文進化論為依據(jù)來設計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術和方法的總稱，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(yōu)化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發(fā)展產生了很大的影響。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、進化策略三個領域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎是生物進化論。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，或者與神經計算結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域。在數(shù)據(jù)庫基礎上實現(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在聯(lián)系和本質規(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。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(guī)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(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)人工智能和神經網絡的理論和方法。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(tài)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(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)和產生式系統(tǒng)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(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計的語言和工具。
對現(xiàn)代社會的影響有多大？工業(yè)領域，尤其是制造業(yè)，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(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。
當前人工智能技術發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術不斷涌現(xiàn)，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(fā)，“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。
（1）能夠結合現(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(fā)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。
人工智能感想體會篇五
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、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學，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技術綜合的產物，做好人工智能教育能實現(xiàn)不斷提升人們生活的質量，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。
人工智能感想體會篇六
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。邏輯學始終是人工智能研究中的基礎科學問題，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。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·諾依曼型體系結構，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。
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生。邏輯學大體上可分為經典邏輯、非經典邏輯和現(xiàn)代邏輯。經典邏輯與模態(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，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”的一大領域。經典數(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，以及假設推理、定性推理和證據(jù)空間理論等經驗性模型。
歸納邏輯是關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用有關知識來處理新問題。
(2)不完全信息的推理研究
常識推理是一種非單調邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結論。非單調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系合成原則，現(xiàn)有的絕大多數(shù)模糊推理方法都是關系合成規(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，選擇性地搜集相關的經驗證據(jù)，在不充分信息的基礎上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調整、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;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容，拓寬其研究領域，才能更好地促進人工智能學科的發(fā)展。
人工智能感想體會篇七
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。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。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。
人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業(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)學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，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涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經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、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，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，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。
人工智能感想體會篇八
李開復號稱最會說話的計算機男神，曾經是微軟谷歌的副掌門，現(xiàn)在是創(chuàng)新工廠的大boss，在微博有超過半個億粉絲。第一此認識到他和人工智能這個概念是在奇葩大會這個節(jié)目中，他的觀點及幽默風趣的話語引起了我的興趣，所以在這個寒假中我讀了他的《人工智能》一書。
近幾年，移動互聯(lián)網、網上購物、物流快遞、高鐵、地鐵、城市建設等讓我們生活發(fā)生了天翻地覆的變化。讓我對未來產生了無限的暢想，我的科目二一直沒過，為什么人要買車？為什么不能有一輛無所不在的滴滴，當我們要出門的時候它就來了，它是共享經濟，它會降低空氣污染，甚至有一天車與車之間能對話：“我要爆胎了，快散開”等等。
下一個十年，社會還會發(fā)生怎樣的變化呢？李開復認為，人工智能、機器人作為大熱的方向，也會引領時代變革風，很多邏輯簡單、重復式、機械式的勞作被機器人取代；制造、金融、家政等等行業(yè)，很多傳統(tǒng)的管理經營模式也會隨之發(fā)生改變。未來人類50%的工作都會被人工智能取代。但是人與機器最大區(qū)別是有感情，在未來創(chuàng)新思維、審美能力、藝術哲學這些更顯的珍貴。
人是最復雜情感動物，怎樣才能教育好學生，使教育發(fā)揮最大限度的作用呢，那就是老師的愛，是人工智能永遠無法做到的，我認為幼師這個職業(yè)是不會被取代的'，人工智能的發(fā)展能夠給我們許多幫助，現(xiàn)在也有許多幼兒園在教育教學中運用了vr、ar等技術，以后科技越來越發(fā)達我們的教學工作也會越來越便利。但是現(xiàn)在微博上有一件事也引起了大家的熱議，一位小學教師在教古詩“飛流直下三千尺，疑似銀河落九天”時，播放了現(xiàn)實瀑布視頻來展現(xiàn)瀑布的氣勢磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺嗎？這樣會不會局限的孩子的想象力呢，莎士比亞說：“一千個讀者眼中就有一千個哈姆雷特”因而每個人對古詩的理解也就不同。在科技高速發(fā)展之時要保持與時俱進、不懼改變、不斷學習成長就不會被時代淘汰。人工智能會讓自己從事的工作帶來什么樣的改變？如何運用？這些問題更值得我們大家深思。
人工智能感想體會篇九
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引領人工智能發(fā)展的核心技術。
深度學習是一種神經網絡，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)處理網絡，然后檢查經過網絡處理的結果數(shù)據(jù)是否符合要求。如果符合，就保留網絡作為目標模型，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，深度學習網絡看成多層水管網絡，通過調節(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)引領的第三次熱潮，處于技術曲線的攀升和成熟期，前景極為廣闊。
人工智能不僅是技術革命，還與經濟變革、教育變革、思想變革、經濟變革、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規(guī)律
2.常識
3.自我意識
4.審美
5.情感
不過，已經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。
人工智能感想體會篇十
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。
人工智能在很多領域得到了發(fā)展，在我們的'日常生活和研究中發(fā)揮了重要的作用。如：機器翻譯，機器翻譯是利用計算機把一種自然語言轉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)叫做機器翻譯系統(tǒng)。利用這些機器翻譯系統(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。
通過這堂課，我明白了野生智能開展的汗青和所處的位置，它始終處于計算機開展的最前沿。我相信野生智能在不久的將來將會得到更深一步的實現(xiàn)，會創(chuàng)造出一個全新的野生智能世界。
人工智能感想體會篇十一
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(yè)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(yè)革命，無數(shù)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(fā)展，由使用已有資源，到創(chuàng)造新的資源。第一臺計算機應運而生，人類開啟了無限創(chuàng)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(chuàng)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(xiàn)萌芽。最典型是的一些語音識別系統(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算技術的產品，相信這種人機交互系統(tǒng)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(shù)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(fā)展則使得人工智能在更廣闊的領域得以實現(xiàn)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(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(fā)展，必須依靠這些大公司的研究和不斷推廣，由經濟促創(chuàng)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(fā)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(fā)出完全符合研發(fā)人想法的智能產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”的問題，我的看法是，人工智能的開發(fā)和應用是需要監(jiān)管的，但并不能阻止人工智能即將影響世界的趨勢。
由于我對于人工智能的理解還只是皮毛，對于文中出現(xiàn)的紕漏和錯誤還希望老師指正！
7
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、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學，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技術綜合的產物，做好人工智能教育能實現(xiàn)不斷提升人們生活的質量，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。在18日下午分論壇中，很多同行教師提供不同學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，針對教材缺乏問題，對人工智能比較重視的學校有的建立區(qū)域教研和課程資源建設，有的開發(fā)人工智能課程、有的建立研學基地，還有的建立網絡學習平臺；針對師資問題，教師主要通過自學，網絡學習與多參加線下培訓學習方式自我成長，提高課程融合能力和課程開發(fā)能力；針對實施場地和怎么教的問題，大部分學校沒有開展起來的原因可能主要也是因為資金對場地和平臺投入比較大，但是可以利用信息技術課堂作為人工智能教育的切入點，融入數(shù)據(jù)、算法、程序設計、機器人課程、開源硬件類課程等，利用項目式教學或其他活動如科技創(chuàng)新、創(chuàng)客、跨學科活動等助力課程落地，逐步建立課程——空間——活動的人工智能教育活動實踐，在論壇中也介紹了人工智能教育需要遵循學生各年齡層的學情特點，分為三個階段，第一階段大班stem基礎教學，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。
人工智能感想體會篇十二
人工智能已成為當今科技領域最熱門的話題之一，它是我們在很多領域中取得進步和提高生產效率的推手和催化劑。在了解人工智能的過程中，我也對其了解更多，有了自己獨特的心得體會。在這篇文章中，我將分享我對人工智能的看法和感受。
“人工智能”這個概念，最初問世的時候，隨即引起了人們的廣泛關注。簡單來說，人工智能就是機器和程序模擬人類智能和決策能力的技術。它能夠學習、推理、識別、理解語言和解決問題，甚至能采取自我適應和發(fā)現(xiàn)新的算法來解決問題?？梢哉f，人工智能在技術、工作、生活等方面受到了越來越多的應用和重視。
自從人工智能概念提出以來，人們一直在追求深度學習和人工智能算法的進步。然而，人工智能面臨的一大挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)是以人為中心的，也就是說，機器和程序都是通過人類所編寫和提供的數(shù)據(jù)進行訓練和學習的。同時，人工智能也帶來了無限的機遇。人工智能可以改變我們的生活方式和工作方式，讓我們更加方便和快捷地完成各項任務，從而提高了人類的效率和生產效率。
人工智能已經滲透到了各個領域，如醫(yī)療、金融、教育、交通、制造和農業(yè)等。例如，醫(yī)療領域的人工智能算法可以幫助醫(yī)生進行影像識別，并為臨床決策提供有用的數(shù)據(jù)和建議。另外，人工智能還可以幫助我們完成各種任務，比如語音助手、自動駕駛汽車和貨運無人機等，可以節(jié)省時間和提高效率。
人工智能已經促進了人類的進步，未來人工智能將會進一步發(fā)揮其巨大的潛能。預計到2035年，全球人工智能市場規(guī)模將達到1500億美元?？梢灶A見的未來，人工智能將進一步革新傳統(tǒng)產業(yè)，推動數(shù)字化經濟的發(fā)展。同時，人工智能也會帶來更多的工作和機會，創(chuàng)造出更多驚人的進展，為人類的未來帶來無限可能。
總的來說，人工智能的進步和應用對我們的生活產生了大量的影響。每個行業(yè)都在變得更加智能，并適應人工智能的技術和應用，使其變得更加高效和智能。但是人工智能不是一種解決所有挑戰(zhàn)的萬能藥，它依然需要技術和規(guī)則的完善，進一步的發(fā)展也需要人類進行更多地探索。我們應該保持敬畏之心，在人工智能的應用過程中，合理地發(fā)揮其好處和優(yōu)勢，并控制其可能的風險。
結論：
人工智能帶來了深遠的影響和重要的進展。通過理性和科學的方法，我們可以不斷改善和提升人工智能技術，并使其更好地服務于人類社會的各個領域。我們應該充分認識到人工智能的潛力和意義，努力實現(xiàn)人工智能和人類和諧共處，為人類的美好未來做出貢獻。
人工智能感想體會篇十三
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。
人工智能感想體會篇十四
看完這部電影后，我的感觸頗深。不僅是為人類在人工智能方面的偉大的研究所折服，更是因為那讓我眼睛濕濕的機器人戴維與人類母親之間的愛，不禁讓我產生過“它還是機器人嗎?”這樣的想法。
人工智能一直處于計算機技術的最前沿，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸人工智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。就像在影片中david的出現(xiàn)主要是為了填補將要崩潰的母親monica心中對身患絕癥的兒子的空白一樣，人工智能不僅僅能滿足人類物質生活上的需求，在未來的發(fā)展過程中，更有可能像影片中一樣，幫助人們填補情感上的空缺。
我認為未來智能信息處理對人類生活的影響必然是有利有弊的。
有利的'一方面，正如現(xiàn)在我們現(xiàn)在運用在空間站及軍事領域的一些成果，它可以幫助我們去勘探未知星球，把精準的數(shù)據(jù)傳遞回來，供人類研究，避免人類探測所造成的不必要的損失。在軍事上，人工智能能大大增強一個國家的軍事戰(zhàn)斗力量，減少不必要的人員傷亡，同時，高科技以及人工智能的應用能夠最大程度地縮短戰(zhàn)斗時間。在人類的生活方面，以人工智能為代表的機器人能代替人做日常生活的瑣事，使人的生活更舒適，安逸。就像是電影里的david，他甚至可以代替真正的孩子安撫人們受傷的心，給人一個新的開始。
弊的方面就是如我們所看到的電影中的情節(jié)一樣，人們會擔心自己生產出來的機器人會不會隨著智能水平的提高而反過來統(tǒng)治我們。
好像機器人的出現(xiàn)就是為了人類最終的消失，我會想機器人會活多少年，人又會活多少年，機器人會越來越多，而人卻會生老病死，就像電影中一樣，大批量的機器人被生產，然后被送到屠宰場，如果智能的機器人不滿足自己的命運，我們又該怎么辦?人性本來就有弱點，或者說人類是懶惰的，我們會不會懶到不去清理自己的“杰作”。一切又將是災難。
另外，難道人類不會害怕，當智能機的智能逐步提高，會不會有那么一天，智能機會就像拍死一只蚊子一樣拍死一個人。雨果在一個訪談上說，不會，因為人類會有公約，我也想問，法律對于任何人來說都不陌生，但是犯罪不一樣存在嗎?公約可以管得住人類那貪圖利益的心嗎?智能機器人所帶來的道德問題也不容忽視，當我看到成批量的david掛在架子上的時候，也禁不住毛骨悚然，怪不得david會動手宰了那個一摸一樣的自己。這些都是值得我們思考的。
《人工智能》是很值得反思的一部片子，不論是機器人還是人類，總有一天到我們消失的那天，不要抱著遺憾，愛是可以超越生死的，要把這最寶貴的東西永遠留于心中，或許真有那么一天，機器人為了愛而追尋千年，而我們人類卻已腐爛殆盡，我們最先懂愛卻無法持久無法想象出愛的重要足以使人追尋千年之久。
人工智能感想體會篇十五
人工智能的興起吸引了越來越多的關注，轟動了整個科技界。隨著技術的不斷進步，人工智能能夠在一定程度上模擬人類的思維能力并具有類似的判斷、推理、規(guī)劃和學習等能力。而這種變革帶來的不僅是技術和產品的快速創(chuàng)新，更是全球社會與經濟形態(tài)的深刻變革，面對這一變革，人工智能也給我們提供了很多啟示。下文將從幾個方面談一下個人的心得體會。
一、面對人工智能，我們要保持審慎的態(tài)度。在當下的人工智能發(fā)展階段，這一技術還存在很多的不確定性和潛在問題。譬如，人工智能對就業(yè)、隱私、人類智力等帶來的影響都有待了解和研究。因此，我們不能一味追求技術和成果，還需深入思考人工智能背后所隱藏的潛在問題。我們掌握著使人工智能為人類服務的決策權，只有從中選擇符合人類發(fā)展方向的應用，才能實現(xiàn)人工智能的良性發(fā)展。
二、人工智能的發(fā)展需要我們推動創(chuàng)新。創(chuàng)新是促進人工智能技術進步的關鍵。推動創(chuàng)新需要的是一種創(chuàng)新精神，要敢于嘗試、樂于探索。從根本上講，我們必須敢于突破傳統(tǒng)理念，以創(chuàng)新思維的方式思考問題。通過創(chuàng)新方式，我們才能夠實現(xiàn)人工智能的進一步提升，應用人工智能技術，為人類提供更高效、更安全、更智能的服務。
三、人工智能技術可能影響我們人際之間的關系。雖然人工智能有助于我們加快交流并節(jié)約時間，然而人工智能帶來的快捷并不意味著我們不需要人與人之間的交流溝通，交流我們的思想、感受和想法。如果過分依賴人工智能技術，我們與現(xiàn)實生活聯(lián)系的紐帶可能會被削弱，人與人之間的情感相互支撐的基礎也可能受到影響。因此，我們需要更多地重視人際交往，保持心靈的溝通。
四、人工智能技術給我們帶來了個人隱私的保護問題。隨著人工智能技術的普及，相應的隱私問題也越來越突出。很多人擔心人工智能技術的大規(guī)模應用會導致我們的個人生活隱私受到威脅。確保個人信息與隱私的安全，對于保護個人權益、構建和諧社會都很重要。我們需要加強個人信息保護和隱私管理，鼓勵社會各方面共同參與這個過程。
五、人工智能技術推動可持續(xù)發(fā)展?！翱沙掷m(xù)發(fā)展”已經成為一個流行的術語，也是人類發(fā)展的重要目標。人工智能技術的應用為實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展路徑提供了廣闊的空間。例如，人工智能技術的運用可以幫助監(jiān)測和分析環(huán)境和資源，促進生態(tài)保護與利用。整合人工智能技術與綠色發(fā)展，有助于我們更好地實現(xiàn)人類的長期發(fā)展。
在這個快速變革的時代，人工智能為我們的未來提供了許多可行性的方案。然而，我們也應該看到人工智能背后的潛在問題，并持續(xù)推動人工智能的可持續(xù)發(fā)展。在處理人工智能技術中出現(xiàn)的種種問題和挑戰(zhàn)時，我們需要擁留開放、創(chuàng)新的思維方式來尋找解決方法。達到協(xié)作和合作，不斷完善人工智能技術就能夠更有效地應對未來的挑戰(zhàn)，實現(xiàn)更高層次人類文明和進步！
人工智能感想體會篇十六
隨著科技的發(fā)展與進步，越來越多的新名詞涌入了我們的生活。人工智能就是其中一個，它不僅代表著智能化的方向越來越突出，而且在科技研發(fā)以及工程領域都有著很多的價值。
未來的建筑行業(yè)可能就會用到人工智能。相比于早期工人的日復一日的勞動，人工智能顯得尤為輕松，它可以通過一系列復雜的程序來編制出一些操作流程，使得減輕人們的勞動力，還能更好地完成所要規(guī)定的任務。我覺得以后在工地上不會看見辛勞的工人，只會看見一排又一排的機械手臂，他們揮舞著，完成著幾年前人們想都不敢想象的畫面。
以后的高科技領域也會用到人工智能，他們可以更好地完成精密儀器的測算，以及更快地完成一些高難度的動作，解放雙手從而獲得更大程度地工作效率。
其實，人工智能的'發(fā)展并不僅僅會局限在某個方，在以后或者未來都會有更大的進步以及提升。我們相信我們偉大的祖國一定會在智能化以及自動化這些方面獲得更大的研究與發(fā)展，更好地展現(xiàn)出一個大國的實力。
我認為在不久的將來，人工智能會越來越涌入我們的生活之中，在我們生活的每個角落都散發(fā)著科技之光！
人工智能感想體會篇十七
人工智能是當今信息技術領域的熱點話題，作為一門新興的計算機科學技術，它能夠為人們帶來更加智能和高效的問題解決方案。在過去的日子里，在通過課堂教育、線上學習等多種途徑的不斷學習下，我有了一些自己的心得體會，感謝有這樣一個學習的機會，下面就讓我詳細地分享一下自己的經驗和體會。
第一篇文章首先要說明，什么是人工智能？人工智能是指一系列能夠讓機器像人一樣進行智能決策和執(zhí)行任務的技術，通常包括自然語言處理、機器視覺、機器學習等科技。在這個領域中，其實更重要的是利用各種不同的算法將數(shù)據(jù)轉換成智能系統(tǒng)能夠理解的形式，從而實現(xiàn)人機之間的交互合作。
2.學習和理解數(shù)學與統(tǒng)計學。
其次，有關人工智能的學習就要離不開數(shù)學和統(tǒng)計學的知識，這是非常重要的基礎。對于這兩門學科，我沒有選擇跳過，而是努力學習了解。比如，對線性代數(shù)、微積分等基礎數(shù)學知識的掌握程度，將影響到人工智能應用和算法的深入理解。此外，對于各種算法和模型的學習，如樸素貝葉斯、支持向量機和神經網絡等，都需要對于概率論、統(tǒng)計學和線性代數(shù)有足夠的理解。
3.利用工具學習人工智能。
當然，對于人工智能的學習，我們需要結合一些相關的工具和技術，比如代碼的編輯器、機器學習平臺等，同時熟練掌握一些編程語言，如Python，MATLAB等等。只有當我們把這些知識融會貫通，才能夠更好的應用人工智能技術系統(tǒng)地解決問題，在人工智能領域走的更遠。
4.科學思維、實踐能力的提高。
在單獨掌握上述的知識和技能之后，我們必須考慮更進一步的問題?？茖W思維和實踐能力至關重要，這將有助于我們正確地使用這些工具和技術，從而克服在使用人工智能時會遇到的問題?？茖W思維能夠幫助我們更好的理解問題的實質，實踐能力則能夠帶我們走得更為深入。
5.實踐經驗與思考的后續(xù)。
學習人工智能并非簡單路上的初學階段，只是理論學習而已，真正的重點是我們如何將理論運用到實踐當中。所以實踐非常重要，可以做一些練習，或者是嘗試制作一些具體的功能，檢驗自己的技術實力。而同時，我們也要反思自己，發(fā)現(xiàn)自身的不足和缺陷，不斷完善自己的學習方案與方法論。此外，不斷關注學術圈和業(yè)界動態(tài)，反復的學習總結和思考，才能使我們保持向著更高的目標邁進。
綜上所述，學習人工智能不是一件簡單的事情，除常識的努力和不懈的追求外，我們還需要堅定的信心和不斷的實踐。在這個變化迅速的時代，學習人工智能確實是我們缺少的東西。
人工智能感想體會篇十八
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。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。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。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業(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)學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，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涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經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、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，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，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。
人工智能感想體會篇十九
也許這個標題應該叫：人工智能無法取代“部分人類”。
人工智能是很長一段時間以來人們喜歡討論的問題，而且這樣的討論一定還會很長時間地繼續(xù)下去，因為這關系到我們對自己的認知和對世界的認識。
要回答很多困擾我們的問題，需要從人工智能的基礎學起，需要了解技術的發(fā)展脈絡，需要思考如果人工智能越來越多地滲入我們的生活，對我們的`倫理、道德、社會規(guī)范，形成怎樣的挑戰(zhàn)。
這本書在做這樣的努力：梳理脈絡、提出問題、探索解決之道，盡管不是那么完美。對于想真正了解人工智能的人來說，是有用的。
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