心得體會(huì)是通過個(gè)人的學(xué)習(xí)、工作等經(jīng)歷，總結(jié)并歸納出來的一種感悟和領(lǐng)悟。那么，在寫心得體會(huì)時(shí)，我們需要注意一些要點(diǎn)。首先，我們要明確寫心得體會(huì)的目的和對象，以確定寫作的內(nèi)容和方式。其次，我們要關(guān)注事實(shí)，客觀地陳述自己的觀察、感受和經(jīng)驗(yàn)，避免主觀臆斷和夸大其詞。同時(shí)，要注重自我思考和總結(jié)，通過分析和歸納，總結(jié)出對自己有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)。最后，我們要注意語言的表達(dá)和寫作的規(guī)范，使心得體會(huì)更加清晰、具體和有說服力。讓我們來一起欣賞一下這些有關(guān)心得體會(huì)的范文，相信對大家的寫作有所啟發(fā)。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇一
第一段：引言（200字）
人工智能（Artificial Intelligence）是一種前沿的科技，不僅在科學(xué)研究、醫(yī)療服務(wù)、金融行業(yè)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，也在勞動(dòng)力市場引發(fā)了巨大的變革。作為一名參與人工智能勞動(dòng)的人，我深刻體會(huì)到其帶來的便利和挑戰(zhàn)。在過去的這段時(shí)間里，我通過親身經(jīng)歷和學(xué)習(xí)，逐漸認(rèn)識到人工智能對勞動(dòng)的影響，對于自身的職業(yè)規(guī)劃與發(fā)展也有著新的思考。
第二段：人工智能的勞動(dòng)利益（250字）
人工智能的廣泛應(yīng)用為勞動(dòng)力市場帶來了許多利益。首先，人工智能能夠自動(dòng)化和智能化執(zhí)行繁重、危險(xiǎn)或重復(fù)性工作，提高了勞動(dòng)效率，為人們騰出更多時(shí)間從事更有意義的工作。其次，人工智能通過大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測能力，提供了更準(zhǔn)確的市場前景和消費(fèi)趨勢，幫助企業(yè)做出更明智的決策，降低經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。此外，人工智能還催生了一系列新的就業(yè)機(jī)會(huì)，比如機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)分析師等。這些優(yōu)勢使得人工智能勞動(dòng)成為現(xiàn)代社會(huì)提高生產(chǎn)力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。
第三段：人工智能的勞動(dòng)挑戰(zhàn)（300字）
然而，人工智能的快速發(fā)展也帶來了一些勞動(dòng)挑戰(zhàn)。首先是技能更新的問題。隨著人工智能技術(shù)的加速發(fā)展，部分傳統(tǒng)崗位會(huì)面臨被取代的風(fēng)險(xiǎn)，人們需要不斷學(xué)習(xí)新的技能來適應(yīng)新興行業(yè)的需求。其次，人工智能在一些職位上的使用可能導(dǎo)致低技能崗位的就業(yè)機(jī)會(huì)減少，這意味著可能會(huì)出現(xiàn)一些社會(huì)問題。此外，人工智能在取代一些工作的同時(shí)也會(huì)帶來新的勞動(dòng)強(qiáng)度，對勞動(dòng)者的身體和心理健康提出更高的要求。在面對這些挑戰(zhàn)時(shí)，我們需要高度重視勞動(dòng)者的培訓(xùn)和福利保障，以確保人工智能勞動(dòng)的可持續(xù)性。
第四段：人工智能與人類的合作（250字）
盡管人工智能在某些領(lǐng)域已經(jīng)展示出較高的智能和效率，但它并不能完全取代人類。人類具有獨(dú)特的思考能力、創(chuàng)造力和社交能力，這些無法被人工智能所替代。對于許多工作而言，人工智能只是人類的一個(gè)有力工具。因此，人們應(yīng)該積極與人工智能合作，從而使兩者相互補(bǔ)充、共同進(jìn)步。我們需要發(fā)揮人類自身的優(yōu)勢，將其與人工智能的高效、智能特點(diǎn)結(jié)合起來，創(chuàng)造出更加智能化和高質(zhì)量的工作。
第五段：個(gè)人體會(huì)和展望（200字）
作為參與人工智能勞動(dòng)的一份子，我深刻體會(huì)到它的利益和挑戰(zhàn)。我認(rèn)為，未來人工智能將繼續(xù)在勞動(dòng)力市場發(fā)揮重要作用。對于我們個(gè)人而言，積極學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的技術(shù)和技能是必不可少的。同時(shí)，我們也需要關(guān)注人工智能對勞動(dòng)崗位和社會(huì)帶來的影響，積極發(fā)聲，爭取更好的勞動(dòng)保障和福利制度。只有這樣，人工智能才能成為我們發(fā)展和進(jìn)步的助力，造福整個(gè)社會(huì)。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇二
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇三
人工智能（Artificial Intelligence）作為當(dāng)今科技領(lǐng)域的熱門話題，正在改變我們的生活和勞動(dòng)方式。在與人工智能共同勞動(dòng)的過程中，我深切感受到了它的優(yōu)勢和不足，同時(shí)也從中獲得了不少心得和體會(huì)。在這篇文章中，我將結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，就人工智能勞動(dòng)這一主題進(jìn)行探討。
首先，人工智能在勞動(dòng)中發(fā)揮了顯著的作用。在與其合作的過程中，我發(fā)現(xiàn)它的計(jì)算能力和邏輯思維遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了人類的水平。無論是處理大量的數(shù)據(jù)，還是進(jìn)行繁瑣的計(jì)算，人工智能都能夠事半功倍地完成。例如，在進(jìn)行市場調(diào)研時(shí)，人工智能能夠快速地篩選和分析海量的數(shù)據(jù)，為決策提供準(zhǔn)確的依據(jù)。這種高效率不僅節(jié)省了時(shí)間成本，也提高了工作質(zhì)量和效益。
其次，人工智能在專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用給我留下了深刻的印象。作為一名醫(yī)生，我親身經(jīng)歷了人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的革命性變革。在與醫(yī)療人工智能系統(tǒng)共同工作的過程中，我發(fā)現(xiàn)它能夠根據(jù)患者的病例和癥狀，迅速給出診斷結(jié)果和治療建議。這不僅提高了醫(yī)生的工作效率，也降低了誤診率和治療風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，人工智能還可以在手術(shù)過程中協(xié)助醫(yī)生，精確計(jì)算患者的生命體征，提高手術(shù)質(zhì)量和成功率。這些先進(jìn)的應(yīng)用讓我深刻認(rèn)識到人工智能在專業(yè)領(lǐng)域的巨大潛力和價(jià)值。
然而，盡管人工智能在勞動(dòng)中具有許多優(yōu)勢，但也存在一些挑戰(zhàn)和不足。首先，人工智能缺乏情感和創(chuàng)造力，無法用人類的理解和共情來完成某些特定任務(wù)。在與人類合作的過程中，人工智能往往需要依賴人類的指導(dǎo)和指令，難以獨(dú)立完成復(fù)雜的任務(wù)。其次，人工智能的智能水平和算法質(zhì)量受限于人類開發(fā)者的能力和經(jīng)驗(yàn)。如果算法存在缺陷或者數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，人工智能的工作效果就會(huì)受到影響。此外，人工智能也存在隱私和安全等方面的風(fēng)險(xiǎn)，需要加強(qiáng)監(jiān)管和保護(hù)。
從人工智能勞動(dòng)中，我得出了一些心得和體會(huì)。首先，人工智能不是取代人類，而是與人類共同勞動(dòng)的伙伴。它能夠完成人類不擅長的重復(fù)性工作和大規(guī)模計(jì)算，為人類提供更多的時(shí)間和精力去從事創(chuàng)造性的工作。其次，人工智能的進(jìn)步離不開人類的創(chuàng)新和智慧。只有不斷推動(dòng)技術(shù)發(fā)展，加強(qiáng)對人工智能的研究和應(yīng)用，才能更好地發(fā)揮人工智能的作用。最后，我們要在人工智能勞動(dòng)中保持警惕，加強(qiáng)監(jiān)管和法律法規(guī)的制定，保護(hù)個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全。
總而言之，人工智能在勞動(dòng)中發(fā)揮了巨大的作用，尤其在處理大數(shù)據(jù)和專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用方面具有優(yōu)勢。然而，我們也要正視人工智能的不足和風(fēng)險(xiǎn)，保持警惕和開放的心態(tài)。通過與人工智能共同工作，我們能夠更好地理解、運(yùn)用和發(fā)展人工智能，為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇四
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_(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?，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。
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇五
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。
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇六
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。
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇七
近年來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，人們對于智能勞動(dòng)的認(rèn)識和體驗(yàn)逐漸深入。作為從業(yè)者，我有幸參與了人工智能勞動(dòng)，并積累了一些心得體會(huì)。下面，我將從技術(shù)應(yīng)用、勞動(dòng)方式、職業(yè)發(fā)展、人機(jī)合作和社會(huì)影響五個(gè)方面，分享一下我的觀察和思考。
首先，人工智能所涉及的技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)深入到各行各業(yè)。無論是金融、醫(yī)療、交通還是教育，人工智能都為我們帶來了巨大的變化。例如，自動(dòng)化機(jī)器人能夠替代人類完成一些簡單重復(fù)的流程工作，大大提高了工作效率。同時(shí)，智能算法能夠通過海量數(shù)據(jù)分析，為企事業(yè)單位提供決策支持和精準(zhǔn)營銷等服務(wù)。這些技術(shù)應(yīng)用不僅改變了人們的工作方式，也促進(jìn)了傳統(tǒng)行業(yè)的創(chuàng)新和升級。
其次，智能勞動(dòng)的方式也發(fā)生了巨大變革。在過去，勞動(dòng)力主要以體力為主，而今天則更注重智力。人工智能的出現(xiàn)，使得我們能夠更多地利用大腦去解決問題、創(chuàng)造價(jià)值。例如，我所從事的文案工作，在以前需要花費(fèi)大量時(shí)間去查找資料和撰寫內(nèi)容，而現(xiàn)在，通過人工智能的幫助，我只需要在機(jī)器人的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改和優(yōu)化，大大縮短了工作周期。智能勞動(dòng)讓我們更加注重創(chuàng)新、思考和發(fā)揮創(chuàng)造力。
第三，人工智能勞動(dòng)開辟了新的職業(yè)發(fā)展道路。隨著智能技術(shù)的發(fā)展，我們需要新的專業(yè)人才和技術(shù)人員來應(yīng)對這個(gè)趨勢。例如，人工智能工程師、數(shù)據(jù)分析師、智能系統(tǒng)運(yùn)維師等崗位的需求日益增長。這些新的職業(yè)為我們提供了更多的發(fā)展機(jī)會(huì)和選擇空間。同時(shí)，隨著技術(shù)的進(jìn)步，人工智能將繼續(xù)創(chuàng)造更多新的職業(yè)，我們需要不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)。
第四，人工智能不僅帶來了工作方式的改變，也推動(dòng)了人機(jī)合作的實(shí)踐。在人工智能發(fā)展的過程中，人類的經(jīng)驗(yàn)和智慧是不可或缺的。智能機(jī)器能夠處理大量的數(shù)據(jù)和信息，但是對于復(fù)雜問題的解決和決策，還需要人類的思考和判斷。因此，人機(jī)合作成為智能勞動(dòng)的重要方式。我所從事的工作，就需要通過與人工智能機(jī)器人的合作，才能更好地完成任務(wù)。這種合作方式既是對人類智慧的發(fā)揮，也是對機(jī)器智能的應(yīng)用。
最后，人工智能的普及和應(yīng)用對整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。一方面，智能勞動(dòng)使得生產(chǎn)過程更加高效，推動(dòng)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。另一方面，職業(yè)的轉(zhuǎn)型和工作方式的改變也帶來了一定的社會(huì)問題。一些勞動(dòng)者可能面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，需要通過培訓(xùn)和學(xué)習(xí)來提升自己的競爭力。同時(shí)，也需要制定相關(guān)的政策和法規(guī)，保障勞動(dòng)者的權(quán)益和社會(huì)穩(wěn)定。
總的來說，人工智能勞動(dòng)是一個(gè)不可逆轉(zhuǎn)的歷史趨勢，我們需要積極適應(yīng)和應(yīng)用。通過技術(shù)應(yīng)用、勞動(dòng)方式、職業(yè)發(fā)展、人機(jī)合作和社會(huì)影響等方面的觀察和思考，我們可以更好地理解和把握智能勞動(dòng)的本質(zhì)和重要性。只有不斷學(xué)習(xí)和創(chuàng)新，才能在智能勞動(dòng)時(shí)代中立于不敗之地。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇八
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(tái)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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇九
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十一
通過學(xué)習(xí)李開復(fù)老師的《人工智能》，我獲益良多，很多問題也有了答案。我認(rèn)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(xué)習(xí)心得。
其實(shí)，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(biāo)準(zhǔn)新聞，能畫畫，能翻譯，能開車，能認(rèn)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(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)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(huì)自己學(xué)習(xí)的，剛開始笨笨的，慢慢地就越來越聰明。alphago也是因?yàn)轭^懸梁錐刺股，苦學(xué)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(dòng)，并獲得最大收益的計(jì)算機(jī)程序。
這五種定義各有根據(jù)和局限，也可以認(rèn)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(yù)測和判斷；最后是反饋，就像機(jī)器人或自動(dòng)駕駛。
我的理解：人工智能是高性能的計(jì)算機(jī)程序，或者使用了人工智能的產(chǎn)品、服務(wù)和應(yīng)用。
人工智能有很多分支，其中之一是機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)里面有一個(gè)分支是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)是當(dāng)今乃至未來很長一段時(shí)間內(nèi)引領(lǐng)人工智能發(fā)展的核心技術(shù)。
深度學(xué)習(xí)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把計(jì)算機(jī)要學(xué)習(xí)的東西看成數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)丟進(jìn)多個(gè)層級的數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò)，然后檢查經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)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(luò)作為目標(biāo)模型，如果不符合，就反復(fù)修改參數(shù)，直到符合為止。
書中舉了一個(gè)例子，非常形象生動(dòng)：把數(shù)據(jù)看成水流，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)看成多層水管網(wǎng)絡(luò)，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?yàn)閳D靈測試，第二次因?yàn)檎Z言識別，都熱了一段時(shí)間又沉寂下去。
目前，深度學(xué)習(xí)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(jì)變革、教育變革、思想變革、經(jīng)濟(jì)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(dòng)力。主要的商業(yè)應(yīng)用場景：
智慧生活：機(jī)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(xué)研究
藝術(shù)創(chuàng)作：機(jī)器音樂、機(jī)器繪畫、機(jī)器文學(xué)創(chuàng)作
會(huì)不會(huì)失控，威脅人類的安全？可能會(huì)引起失業(yè)。根據(jù)開復(fù)老師提出的“五秒鐘準(zhǔn)則”，一項(xiàng)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(xiàng)工作很可能會(huì)被人工智能取代。如保安、股票交易員、司機(jī)、新聞報(bào)道、翻譯。但人工智能也會(huì)帶來新的工作。
人工智能分三個(gè)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(huì)。比如alphago，下圍棋世界第一，別的方面就是個(gè)弱智，連棋子都得別人幫它拿。
2)強(qiáng)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(jī)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(shí)候出現(xiàn)，也不知道它會(huì)干什么。
可能在某個(gè)時(shí)刻（奇點(diǎn)）之后，超人工智能就會(huì)天神降臨，整個(gè)世界籠罩在它無邊的法力之下。
也可能，因?yàn)槲锢韺W(xué)和生物學(xué)的限制，超人工智能永遠(yuǎn)不會(huì)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(yīng)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(yùn)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(dāng)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(fēng)雨重陽又過,登高多少黃昏.”平仄相符，語句通順，很有意境。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十二
沙特授予機(jī)器人索菲亞國籍，將人工智能機(jī)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(shí)在是太厲害了。
我生在小地方，長在小縣城。直到上大學(xué)，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(shí)，就被深藍(lán)電腦大贏人類高手的新聞給震撼了。尤記得當(dāng)時(shí)與同學(xué)一道熱烈地討論人工智能的發(fā)展方向時(shí)的情景。當(dāng)時(shí)我們都對計(jì)算機(jī)遲早能在公認(rèn)最難的圍棋上下贏人類抱以樂觀的想法。
如今果然實(shí)現(xiàn)了。而且遠(yuǎn)超出了我們當(dāng)時(shí)猜想的水平。
它并不是如深藍(lán)計(jì)算機(jī)一樣窮舉計(jì)算，而是學(xué)會(huì)了使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析選擇，甚至升級后的“元”已經(jīng)會(huì)通過自己博弈來學(xué)習(xí)里面的規(guī)則，打敗之前的自己。
如今，人工智能的應(yīng)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(jī)械臂什么的表露在外，我們便以機(jī)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(gè)正常的人類相去甚遠(yuǎn)。雖然電影科幻很早就在設(shè)想機(jī)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(shí)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(yīng)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(shí)，學(xué)計(jì)算機(jī)的我，即使已離開這個(gè)行當(dāng)許久了，但仍對人工智能對機(jī)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(shí)也很好奇人類中最聰明的這些人將準(zhǔn)備怎么控制？至于會(huì)不會(huì)毀滅世界，那個(gè)時(shí)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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十三
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十四
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)。
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十五
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。
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
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十六
李開復(fù)號稱最會(huì)說話的計(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boss，在微博有超過半個(gè)億粉絲。第一此認(rèn)識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。讓我對未來產(chǎn)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(dāng)我們要出門的時(shí)候它就來了，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)營模式也會(huì)隨之發(fā)生改變。未來人類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，是人工智能永遠(yuǎn)無法做到的，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)展能夠給我們許多幫助，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)，以后科技越來越發(fā)達(dá)我們的教學(xué)工作也會(huì)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(xué)教師在教古詩“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(huì)不會(huì)局限的孩子的想象力呢，莎士比亞說：“一千個(gè)讀者眼中就有一千個(gè)哈姆雷特”因而每個(gè)人對古詩的理解也就不同。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什么樣的改變？如何運(yùn)用？這些問題更值得我們大家深思。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十七
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十八
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?yàn)槟壳斑€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(jì)算機(jī)才能準(zhǔn)確識別，不然就會(huì)報(bào)錯(cuò)。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(dān)憂未來人工智能時(shí)代會(huì)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(xiàng)目理智的分析了人工智能。人工智能既不會(huì)代替上帝為我們帶來烏托邦，也不會(huì)擁有超越人類的能力而毀滅我們，至少目前不會(huì)。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇一
第一段：引言（200字）
人工智能（Artificial Intelligence）是一種前沿的科技，不僅在科學(xué)研究、醫(yī)療服務(wù)、金融行業(yè)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，也在勞動(dòng)力市場引發(fā)了巨大的變革。作為一名參與人工智能勞動(dòng)的人，我深刻體會(huì)到其帶來的便利和挑戰(zhàn)。在過去的這段時(shí)間里，我通過親身經(jīng)歷和學(xué)習(xí)，逐漸認(rèn)識到人工智能對勞動(dòng)的影響，對于自身的職業(yè)規(guī)劃與發(fā)展也有著新的思考。
第二段：人工智能的勞動(dòng)利益（250字）
人工智能的廣泛應(yīng)用為勞動(dòng)力市場帶來了許多利益。首先，人工智能能夠自動(dòng)化和智能化執(zhí)行繁重、危險(xiǎn)或重復(fù)性工作，提高了勞動(dòng)效率，為人們騰出更多時(shí)間從事更有意義的工作。其次，人工智能通過大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測能力，提供了更準(zhǔn)確的市場前景和消費(fèi)趨勢，幫助企業(yè)做出更明智的決策，降低經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。此外，人工智能還催生了一系列新的就業(yè)機(jī)會(huì)，比如機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)分析師等。這些優(yōu)勢使得人工智能勞動(dòng)成為現(xiàn)代社會(huì)提高生產(chǎn)力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。
第三段：人工智能的勞動(dòng)挑戰(zhàn)（300字）
然而，人工智能的快速發(fā)展也帶來了一些勞動(dòng)挑戰(zhàn)。首先是技能更新的問題。隨著人工智能技術(shù)的加速發(fā)展，部分傳統(tǒng)崗位會(huì)面臨被取代的風(fēng)險(xiǎn)，人們需要不斷學(xué)習(xí)新的技能來適應(yīng)新興行業(yè)的需求。其次，人工智能在一些職位上的使用可能導(dǎo)致低技能崗位的就業(yè)機(jī)會(huì)減少，這意味著可能會(huì)出現(xiàn)一些社會(huì)問題。此外，人工智能在取代一些工作的同時(shí)也會(huì)帶來新的勞動(dòng)強(qiáng)度，對勞動(dòng)者的身體和心理健康提出更高的要求。在面對這些挑戰(zhàn)時(shí)，我們需要高度重視勞動(dòng)者的培訓(xùn)和福利保障，以確保人工智能勞動(dòng)的可持續(xù)性。
第四段：人工智能與人類的合作（250字）
盡管人工智能在某些領(lǐng)域已經(jīng)展示出較高的智能和效率，但它并不能完全取代人類。人類具有獨(dú)特的思考能力、創(chuàng)造力和社交能力，這些無法被人工智能所替代。對于許多工作而言，人工智能只是人類的一個(gè)有力工具。因此，人們應(yīng)該積極與人工智能合作，從而使兩者相互補(bǔ)充、共同進(jìn)步。我們需要發(fā)揮人類自身的優(yōu)勢，將其與人工智能的高效、智能特點(diǎn)結(jié)合起來，創(chuàng)造出更加智能化和高質(zhì)量的工作。
第五段：個(gè)人體會(huì)和展望（200字）
作為參與人工智能勞動(dòng)的一份子，我深刻體會(huì)到它的利益和挑戰(zhàn)。我認(rèn)為，未來人工智能將繼續(xù)在勞動(dòng)力市場發(fā)揮重要作用。對于我們個(gè)人而言，積極學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的技術(shù)和技能是必不可少的。同時(shí)，我們也需要關(guān)注人工智能對勞動(dòng)崗位和社會(huì)帶來的影響，積極發(fā)聲，爭取更好的勞動(dòng)保障和福利制度。只有這樣，人工智能才能成為我們發(fā)展和進(jìn)步的助力，造福整個(gè)社會(huì)。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇二
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇三
人工智能（Artificial Intelligence）作為當(dāng)今科技領(lǐng)域的熱門話題，正在改變我們的生活和勞動(dòng)方式。在與人工智能共同勞動(dòng)的過程中，我深切感受到了它的優(yōu)勢和不足，同時(shí)也從中獲得了不少心得和體會(huì)。在這篇文章中，我將結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，就人工智能勞動(dòng)這一主題進(jìn)行探討。
首先，人工智能在勞動(dòng)中發(fā)揮了顯著的作用。在與其合作的過程中，我發(fā)現(xiàn)它的計(jì)算能力和邏輯思維遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了人類的水平。無論是處理大量的數(shù)據(jù)，還是進(jìn)行繁瑣的計(jì)算，人工智能都能夠事半功倍地完成。例如，在進(jìn)行市場調(diào)研時(shí)，人工智能能夠快速地篩選和分析海量的數(shù)據(jù)，為決策提供準(zhǔn)確的依據(jù)。這種高效率不僅節(jié)省了時(shí)間成本，也提高了工作質(zhì)量和效益。
其次，人工智能在專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用給我留下了深刻的印象。作為一名醫(yī)生，我親身經(jīng)歷了人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的革命性變革。在與醫(yī)療人工智能系統(tǒng)共同工作的過程中，我發(fā)現(xiàn)它能夠根據(jù)患者的病例和癥狀，迅速給出診斷結(jié)果和治療建議。這不僅提高了醫(yī)生的工作效率，也降低了誤診率和治療風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，人工智能還可以在手術(shù)過程中協(xié)助醫(yī)生，精確計(jì)算患者的生命體征，提高手術(shù)質(zhì)量和成功率。這些先進(jìn)的應(yīng)用讓我深刻認(rèn)識到人工智能在專業(yè)領(lǐng)域的巨大潛力和價(jià)值。
然而，盡管人工智能在勞動(dòng)中具有許多優(yōu)勢，但也存在一些挑戰(zhàn)和不足。首先，人工智能缺乏情感和創(chuàng)造力，無法用人類的理解和共情來完成某些特定任務(wù)。在與人類合作的過程中，人工智能往往需要依賴人類的指導(dǎo)和指令，難以獨(dú)立完成復(fù)雜的任務(wù)。其次，人工智能的智能水平和算法質(zhì)量受限于人類開發(fā)者的能力和經(jīng)驗(yàn)。如果算法存在缺陷或者數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，人工智能的工作效果就會(huì)受到影響。此外，人工智能也存在隱私和安全等方面的風(fēng)險(xiǎn)，需要加強(qiáng)監(jiān)管和保護(hù)。
從人工智能勞動(dòng)中，我得出了一些心得和體會(huì)。首先，人工智能不是取代人類，而是與人類共同勞動(dòng)的伙伴。它能夠完成人類不擅長的重復(fù)性工作和大規(guī)模計(jì)算，為人類提供更多的時(shí)間和精力去從事創(chuàng)造性的工作。其次，人工智能的進(jìn)步離不開人類的創(chuàng)新和智慧。只有不斷推動(dòng)技術(shù)發(fā)展，加強(qiáng)對人工智能的研究和應(yīng)用，才能更好地發(fā)揮人工智能的作用。最后，我們要在人工智能勞動(dòng)中保持警惕，加強(qiáng)監(jiān)管和法律法規(guī)的制定，保護(hù)個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全。
總而言之，人工智能在勞動(dòng)中發(fā)揮了巨大的作用，尤其在處理大數(shù)據(jù)和專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用方面具有優(yōu)勢。然而，我們也要正視人工智能的不足和風(fēng)險(xiǎn)，保持警惕和開放的心態(tài)。通過與人工智能共同工作，我們能夠更好地理解、運(yùn)用和發(fā)展人工智能，為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇四
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_(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?，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。
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇五
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。
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇六
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。
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇七
近年來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，人們對于智能勞動(dòng)的認(rèn)識和體驗(yàn)逐漸深入。作為從業(yè)者，我有幸參與了人工智能勞動(dòng)，并積累了一些心得體會(huì)。下面，我將從技術(shù)應(yīng)用、勞動(dòng)方式、職業(yè)發(fā)展、人機(jī)合作和社會(huì)影響五個(gè)方面，分享一下我的觀察和思考。
首先，人工智能所涉及的技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)深入到各行各業(yè)。無論是金融、醫(yī)療、交通還是教育，人工智能都為我們帶來了巨大的變化。例如，自動(dòng)化機(jī)器人能夠替代人類完成一些簡單重復(fù)的流程工作，大大提高了工作效率。同時(shí)，智能算法能夠通過海量數(shù)據(jù)分析，為企事業(yè)單位提供決策支持和精準(zhǔn)營銷等服務(wù)。這些技術(shù)應(yīng)用不僅改變了人們的工作方式，也促進(jìn)了傳統(tǒng)行業(yè)的創(chuàng)新和升級。
其次，智能勞動(dòng)的方式也發(fā)生了巨大變革。在過去，勞動(dòng)力主要以體力為主，而今天則更注重智力。人工智能的出現(xiàn)，使得我們能夠更多地利用大腦去解決問題、創(chuàng)造價(jià)值。例如，我所從事的文案工作，在以前需要花費(fèi)大量時(shí)間去查找資料和撰寫內(nèi)容，而現(xiàn)在，通過人工智能的幫助，我只需要在機(jī)器人的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改和優(yōu)化，大大縮短了工作周期。智能勞動(dòng)讓我們更加注重創(chuàng)新、思考和發(fā)揮創(chuàng)造力。
第三，人工智能勞動(dòng)開辟了新的職業(yè)發(fā)展道路。隨著智能技術(shù)的發(fā)展，我們需要新的專業(yè)人才和技術(shù)人員來應(yīng)對這個(gè)趨勢。例如，人工智能工程師、數(shù)據(jù)分析師、智能系統(tǒng)運(yùn)維師等崗位的需求日益增長。這些新的職業(yè)為我們提供了更多的發(fā)展機(jī)會(huì)和選擇空間。同時(shí)，隨著技術(shù)的進(jìn)步，人工智能將繼續(xù)創(chuàng)造更多新的職業(yè)，我們需要不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)。
第四，人工智能不僅帶來了工作方式的改變，也推動(dòng)了人機(jī)合作的實(shí)踐。在人工智能發(fā)展的過程中，人類的經(jīng)驗(yàn)和智慧是不可或缺的。智能機(jī)器能夠處理大量的數(shù)據(jù)和信息，但是對于復(fù)雜問題的解決和決策，還需要人類的思考和判斷。因此，人機(jī)合作成為智能勞動(dòng)的重要方式。我所從事的工作，就需要通過與人工智能機(jī)器人的合作，才能更好地完成任務(wù)。這種合作方式既是對人類智慧的發(fā)揮，也是對機(jī)器智能的應(yīng)用。
最后，人工智能的普及和應(yīng)用對整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。一方面，智能勞動(dòng)使得生產(chǎn)過程更加高效，推動(dòng)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。另一方面，職業(yè)的轉(zhuǎn)型和工作方式的改變也帶來了一定的社會(huì)問題。一些勞動(dòng)者可能面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，需要通過培訓(xùn)和學(xué)習(xí)來提升自己的競爭力。同時(shí)，也需要制定相關(guān)的政策和法規(guī)，保障勞動(dòng)者的權(quán)益和社會(huì)穩(wěn)定。
總的來說，人工智能勞動(dòng)是一個(gè)不可逆轉(zhuǎn)的歷史趨勢，我們需要積極適應(yīng)和應(yīng)用。通過技術(shù)應(yīng)用、勞動(dòng)方式、職業(yè)發(fā)展、人機(jī)合作和社會(huì)影響等方面的觀察和思考，我們可以更好地理解和把握智能勞動(dòng)的本質(zhì)和重要性。只有不斷學(xué)習(xí)和創(chuàng)新，才能在智能勞動(dòng)時(shí)代中立于不敗之地。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇八
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(tái)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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇九
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十一
通過學(xué)習(xí)李開復(fù)老師的《人工智能》，我獲益良多，很多問題也有了答案。我認(rèn)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(xué)習(xí)心得。
其實(shí)，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(biāo)準(zhǔn)新聞，能畫畫，能翻譯，能開車，能認(rèn)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(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)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(huì)自己學(xué)習(xí)的，剛開始笨笨的，慢慢地就越來越聰明。alphago也是因?yàn)轭^懸梁錐刺股，苦學(xué)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(dòng)，并獲得最大收益的計(jì)算機(jī)程序。
這五種定義各有根據(jù)和局限，也可以認(rèn)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(yù)測和判斷；最后是反饋，就像機(jī)器人或自動(dòng)駕駛。
我的理解：人工智能是高性能的計(jì)算機(jī)程序，或者使用了人工智能的產(chǎn)品、服務(wù)和應(yīng)用。
人工智能有很多分支，其中之一是機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)里面有一個(gè)分支是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)是當(dāng)今乃至未來很長一段時(shí)間內(nèi)引領(lǐng)人工智能發(fā)展的核心技術(shù)。
深度學(xué)習(xí)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把計(jì)算機(jī)要學(xué)習(xí)的東西看成數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)丟進(jìn)多個(gè)層級的數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò)，然后檢查經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)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(luò)作為目標(biāo)模型，如果不符合，就反復(fù)修改參數(shù)，直到符合為止。
書中舉了一個(gè)例子，非常形象生動(dòng)：把數(shù)據(jù)看成水流，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)看成多層水管網(wǎng)絡(luò)，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?yàn)閳D靈測試，第二次因?yàn)檎Z言識別，都熱了一段時(shí)間又沉寂下去。
目前，深度學(xué)習(xí)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(jì)變革、教育變革、思想變革、經(jīng)濟(jì)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(dòng)力。主要的商業(yè)應(yīng)用場景：
智慧生活：機(jī)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(xué)研究
藝術(shù)創(chuàng)作：機(jī)器音樂、機(jī)器繪畫、機(jī)器文學(xué)創(chuàng)作
會(huì)不會(huì)失控，威脅人類的安全？可能會(huì)引起失業(yè)。根據(jù)開復(fù)老師提出的“五秒鐘準(zhǔn)則”，一項(xiàng)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(xiàng)工作很可能會(huì)被人工智能取代。如保安、股票交易員、司機(jī)、新聞報(bào)道、翻譯。但人工智能也會(huì)帶來新的工作。
人工智能分三個(gè)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(huì)。比如alphago，下圍棋世界第一，別的方面就是個(gè)弱智，連棋子都得別人幫它拿。
2)強(qiáng)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(jī)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(shí)候出現(xiàn)，也不知道它會(huì)干什么。
可能在某個(gè)時(shí)刻（奇點(diǎn)）之后，超人工智能就會(huì)天神降臨，整個(gè)世界籠罩在它無邊的法力之下。
也可能，因?yàn)槲锢韺W(xué)和生物學(xué)的限制，超人工智能永遠(yuǎn)不會(huì)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(yīng)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(yùn)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(dāng)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(fēng)雨重陽又過,登高多少黃昏.”平仄相符，語句通順，很有意境。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十二
沙特授予機(jī)器人索菲亞國籍，將人工智能機(jī)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(shí)在是太厲害了。
我生在小地方，長在小縣城。直到上大學(xué)，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(shí)，就被深藍(lán)電腦大贏人類高手的新聞給震撼了。尤記得當(dāng)時(shí)與同學(xué)一道熱烈地討論人工智能的發(fā)展方向時(shí)的情景。當(dāng)時(shí)我們都對計(jì)算機(jī)遲早能在公認(rèn)最難的圍棋上下贏人類抱以樂觀的想法。
如今果然實(shí)現(xiàn)了。而且遠(yuǎn)超出了我們當(dāng)時(shí)猜想的水平。
它并不是如深藍(lán)計(jì)算機(jī)一樣窮舉計(jì)算，而是學(xué)會(huì)了使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析選擇，甚至升級后的“元”已經(jīng)會(huì)通過自己博弈來學(xué)習(xí)里面的規(guī)則，打敗之前的自己。
如今，人工智能的應(yīng)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(jī)械臂什么的表露在外，我們便以機(jī)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(gè)正常的人類相去甚遠(yuǎn)。雖然電影科幻很早就在設(shè)想機(jī)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(shí)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(yīng)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(shí)，學(xué)計(jì)算機(jī)的我，即使已離開這個(gè)行當(dāng)許久了，但仍對人工智能對機(jī)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(shí)也很好奇人類中最聰明的這些人將準(zhǔn)備怎么控制？至于會(huì)不會(huì)毀滅世界，那個(gè)時(shí)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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十三
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十四
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)。
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十五
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。
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
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十六
李開復(fù)號稱最會(huì)說話的計(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boss，在微博有超過半個(gè)億粉絲。第一此認(rèn)識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。讓我對未來產(chǎn)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(dāng)我們要出門的時(shí)候它就來了，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)營模式也會(huì)隨之發(fā)生改變。未來人類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，是人工智能永遠(yuǎn)無法做到的，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)展能夠給我們許多幫助，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)，以后科技越來越發(fā)達(dá)我們的教學(xué)工作也會(huì)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(xué)教師在教古詩“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(huì)不會(huì)局限的孩子的想象力呢，莎士比亞說：“一千個(gè)讀者眼中就有一千個(gè)哈姆雷特”因而每個(gè)人對古詩的理解也就不同。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什么樣的改變？如何運(yùn)用？這些問題更值得我們大家深思。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十七
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。
人工智能勞動(dòng)心得體會(huì)篇十八
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?yàn)槟壳斑€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(jì)算機(jī)才能準(zhǔn)確識別，不然就會(huì)報(bào)錯(cuò)。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(dān)憂未來人工智能時(shí)代會(huì)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(xiàng)目理智的分析了人工智能。人工智能既不會(huì)代替上帝為我們帶來烏托邦，也不會(huì)擁有超越人類的能力而毀滅我們，至少目前不會(huì)。