在這段時間的工作中，我深刻領(lǐng)悟到了團隊合作的重要性。寫心得體會時，要注重結(jié)尾的總結(jié)和展望，給讀者留下一個深思熟慮的印象。以下是一些對于心得體會的總結(jié)，希望能給大家一些借鑒和思考。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇一
在大多數(shù)數(shù)學(xué)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(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機器人學(xué)、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、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(xué)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(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺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(yīng)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(yīng)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(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀(jì)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(biāo)準(zhǔn)，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標(biāo)是要創(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(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)。
mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)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(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點。當(dāng)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(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動駕駛、機器人導(dǎo)航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)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(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計算、機器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、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(xué)，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(yīng)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(jì)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(xué)習(xí)，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(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，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(yīng)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(jì)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(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學(xué)、進化和環(huán)境適應(yīng)。
人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實質(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(xué)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(xué)特性。
人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機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(xué)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(xué)、人工生命的計算理論、進化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、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(luò)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(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、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(yīng)用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)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(xué)層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努.里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應(yīng)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(rèn)為上述擔(dān)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(wù)。
當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進化程序設(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(yīng)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(xué)對這門課程學(xué)習(xí)的興趣。
（3）條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡單的作品，增強同學(xué)對人工智能的興趣，加強同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。
（4）課堂上多講解一些人工智能在各個領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(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(xué)們對人工智能的理解。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇二
人工智能是目前科技領(lǐng)域中最受關(guān)注的熱門話題之一，它涉及到自動化、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等多個方面。我在上“人工智能導(dǎo)論”課程時，對于人工智能這個領(lǐng)域有了一個更深入的認(rèn)識，并且有了一些心得和體會。本文將從人工智能基礎(chǔ)知識、應(yīng)用場景、發(fā)展前景、倫理道德和風(fēng)險控制五個方面，分別闡述我的心得和體會。
一、人工智能的基礎(chǔ)知識
人工智能是一門應(yīng)用學(xué)科，其基礎(chǔ)知識主要涉及到數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)等多個學(xué)科。人工智能的基礎(chǔ)可以概括為數(shù)據(jù)、算法和計算力。數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)，沒有數(shù)據(jù)就沒有訓(xùn)練模型的材料。算法是人工智能的核心，決定了 AI 的精度和效率。計算力是人工智能的后盾，AI 的算法需要高性能的計算機支持。通過學(xué)習(xí)人工智能的基礎(chǔ)知識，我深刻理解了人工智能的基本構(gòu)成，有助于將人工智能技術(shù)應(yīng)用到實際場景中。
二、人工智能的應(yīng)用場景
人工智能的應(yīng)用場景非常廣泛，涵蓋了醫(yī)療、教育、金融、工業(yè)等多個領(lǐng)域。其中，醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用最為顯著，人工智能已經(jīng)可以輔助醫(yī)生進行醫(yī)療影像診斷、智能化藥品研發(fā)等工作，大大提升了醫(yī)生的工作效率和診斷準(zhǔn)確率。在教育領(lǐng)域，人工智能也可以輔助教學(xué)，提供學(xué)習(xí)推薦、作業(yè)評分、智能化輔導(dǎo)等服務(wù)。通過了解人工智能的應(yīng)用場景，我更加深入了解到人工智能與實際生活密切相關(guān)的情況，看到人工智能給社會帶來巨大的改變和巨大的發(fā)展?jié)摿Α?BR> 三、人工智能的發(fā)展前景
隨著人工智能技術(shù)和應(yīng)用的不斷推進，人工智能的未來發(fā)展可謂非?？捎^。人工智能技術(shù)將進一步普及和深入，涌現(xiàn)出更多新的應(yīng)用場景。在深度學(xué)習(xí)算法的推動下，研究領(lǐng)域也將進一步擴展，機器學(xué)習(xí)等技術(shù)將更好地支持人工智能的發(fā)展。同時，隨著技術(shù)的不斷進步，人工智能將不斷提高智能水平，進入全新的領(lǐng)域，對經(jīng)濟、科技、文化、社會等各個領(lǐng)域產(chǎn)生巨大的影響。了解到人工智能的發(fā)展前景，我感受到一個更為智能化和科技進步的未來正在到來。
四、人工智能的倫理道德
人工智能的快速發(fā)展也帶來了倫理問題，其中最為突出的是人工智能對于人類就業(yè)的影響?，F(xiàn)在的人工智能算法已經(jīng)可以替代一部分人類工作，人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展對于人類整體就業(yè)產(chǎn)生了較大的壓力。同時，人工智能可能帶來的隱私安全、義務(wù)問題、道德風(fēng)險等問題也需要我們認(rèn)真考慮。這使我意識到在人工智能的發(fā)展中，倫理和道德是必須考慮和重視的方面，需要以更高的標(biāo)準(zhǔn)慎重評估人工智能的風(fēng)險和潛在威脅。
五、人工智能的風(fēng)險控制
人工智能的發(fā)展雖然帶來了巨大的機遇和前景，但也帶來了一些潛在的風(fēng)險。例如，人工智能的出錯往往是不可逆的，人工智能是否會失控和帶來更大的破壞性、自適應(yīng)的能力等方面的問題也需要考慮。而且，人工智能算法和機器學(xué)習(xí)往往具有“黑匣子”特性，這使得 AI 內(nèi)部表現(xiàn)的運作步驟和邏輯難以被理解和解釋。為此，我們需要通過多種方式進行人工智能的風(fēng)險控制，例如建立標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)規(guī)范、加強監(jiān)管、共同開展關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)等。這些做法有利于限制人工智能所帶來的深遠影響和潛在威脅。
總之，“人工智能導(dǎo)論”課程讓我更加深入的了解了人工智能的基礎(chǔ)知識，同時也展示出人工智能在醫(yī)療、教育等各個領(lǐng)域的應(yīng)用場景。與此同時，我也認(rèn)識到了人工智能對于就業(yè)、倫理和風(fēng)險控制等方面的挑戰(zhàn)和問題。對于未來，我們需要更多更深入的研究和探討，以更好地規(guī)范人工智能技術(shù)的發(fā)展，實現(xiàn)科技和社會的良性互動，實現(xiàn)人工智能發(fā)展和人類共存的“雙贏”。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇三
人工智能（Artificial Intelligence）在過去幾年里，成為了科技領(lǐng)域的一個熱門話題，每個人都對其神奇、不可思議和未來感連連。因此，我就選擇學(xué)習(xí)了一門人工智能導(dǎo)論課程，希望能夠更深入地了解人工智能領(lǐng)域的最新研究和應(yīng)用。在學(xué)習(xí)的過程中，我體會頗多，下面分享一下我的心得體會。
第一段：學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的好處
作為一名計算機科學(xué)專業(yè)的學(xué)生，學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論課程可以為我未來的職業(yè)道路提供很多幫助。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代的到來，人工智能在各個領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。從而，學(xué)習(xí)相關(guān)的知識和技能能夠為我的求職和職業(yè)發(fā)展提供競爭力。
第二段：人工智能的核心技術(shù)
在課程中，我們了解到了人工智能的核心技術(shù)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分類算法和機器學(xué)習(xí)。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是構(gòu)造人工智能模型的關(guān)鍵，它是模擬人腦的神經(jīng)元，通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來不斷優(yōu)化和提升模型的智能水平。分類算法則是在監(jiān)督學(xué)習(xí)環(huán)境下，通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的劃分和分類來深化模型的理解能力。最后，機器學(xué)習(xí)則是人工智能的基石，它是通過分析和處理大量的數(shù)據(jù)來構(gòu)建和優(yōu)化人工智能模型的一種方法。
第三段：新一代人工智能的發(fā)展
除了人工智能的核心技術(shù)之外，我們還了解到，新一代的人工智能技術(shù)將會越來越成熟和普及，它們將能夠?qū)崿F(xiàn)更加高級的任務(wù)和功能。例如，語音識別技術(shù)將會越來越準(zhǔn)確、圖像處理技術(shù)可以實現(xiàn)更高級的識別和分類等。同時，未來的人工智能技術(shù)還將與區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)相結(jié)合，形成更加強大和智慧的系統(tǒng)。
第四段：良好的數(shù)據(jù)和算法是成功的關(guān)鍵
在學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的過程中，我們發(fā)現(xiàn)，良好的數(shù)據(jù)質(zhì)量和有效的算法設(shè)計是確保人工智能系統(tǒng)能夠取得成功的關(guān)鍵。的確，大數(shù)據(jù)時代的到來，讓人工智能系統(tǒng)可以訪問到超級大量的數(shù)據(jù)，例如，交通、氣象、人口、市場、教育等，這些數(shù)據(jù)給人工智能系統(tǒng)提供了更強的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力。但是，如果數(shù)據(jù)的質(zhì)量不好，模型的質(zhì)量也會受到影響。同時，有效的算法設(shè)計可以提高模型的效率和精度，增強人工智能系統(tǒng)的智能度，使其更貼近實際應(yīng)用場景。
第五段：未來展望
在人工智能導(dǎo)論的課程中，我們學(xué)習(xí)了很多最新的研究成果和應(yīng)用案例，例如，人臉識別、智能客服、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等。這些技術(shù)的應(yīng)用將會涉及汽車、金融、醫(yī)療、智能家居等諸多領(lǐng)域。未來，隨著技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用場景的拓展，人工智能將會越來越普及和應(yīng)用到各個領(lǐng)域，從而為人類帶來更多的便利和智慧。
總體來說，學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論課程讓我更加了解人工智能領(lǐng)域的最新發(fā)展和應(yīng)用情況。同時，這門課程也為我未來的職業(yè)發(fā)展提供了很多的幫助和指導(dǎo)。我相信，在不久的將來，人工智能將會發(fā)揮越來越重要的作用，為人類帶來更多的智慧和力量。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇四
人工智能是一個備受關(guān)注的熱門話題，它逐漸滲透到我們生活的各個方面。為了更好地了解人工智能的基本原理和應(yīng)用，我在大學(xué)課程中選擇了人工智能導(dǎo)論作為選修課。在這門課程中，我對人工智能的知識有了更深入的了解，也收獲了一些學(xué)習(xí)心得和體會。
首先，在學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的過程中，我深刻認(rèn)識到了人工智能對我們?nèi)粘Ｉ畹闹匾?。在現(xiàn)代社會中，智能手機、語音助手、自動駕駛汽車等人工智能技術(shù)已成為我們生活中不可或缺的一部分。我意識到，人工智能不僅是一種技術(shù)的發(fā)展，更是一種改變生活方式和思維方式的革命。通過學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論，我了解到了人工智能的發(fā)展歷程和應(yīng)用領(lǐng)域的廣泛性，這讓我對人工智能的重要性有了更加深刻的認(rèn)識。
其次，在學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的過程中，我深刻體會到了人工智能的發(fā)展需求和挑戰(zhàn)。人工智能的發(fā)展不僅需要強大的計算能力和海量的數(shù)據(jù)支持，還需要跨學(xué)科的融合和人才的培養(yǎng)。在學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的過程中，我了解到了人工智能的核心問題，如機器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自然語言處理等，也深入了解了人工智能的發(fā)展歷程和現(xiàn)狀。我認(rèn)識到，要推動人工智能的發(fā)展，我們需要不斷進行技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和倫理規(guī)范的建立，這對我們年輕一代學(xué)生來說，是一個巨大的機遇和挑戰(zhàn)。
再次，在學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的過程中，我體會到了人工智能的應(yīng)用潛力和社會影響。人工智能技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)深刻地改變了很多行業(yè)，如醫(yī)療健康、金融、教育等。我了解到，人工智能的應(yīng)用不僅能夠提高效率和降低成本，還能夠創(chuàng)造新的商業(yè)模式和改善人們的生活。例如，在醫(yī)療健康領(lǐng)域，人工智能技術(shù)可以幫助醫(yī)生進行疾病診斷和治療方案的制定，提高醫(yī)療水平和服務(wù)質(zhì)量。同時，我也了解到，人工智能技術(shù)也帶來了一些社會問題和倫理挑戰(zhàn)，如人工智能的失業(yè)效應(yīng)和隱私保護等。通過學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論，我認(rèn)識到了人工智能的應(yīng)用潛力和社會影響，也對人工智能的發(fā)展帶來的社會問題和倫理挑戰(zhàn)有了更加深刻的認(rèn)識。
最后，在學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的過程中，我也收獲了一些學(xué)習(xí)方法和思維方式。人工智能是一個較為復(fù)雜和綜合的學(xué)科，需要我們具備較強的數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)基礎(chǔ)，同時也需要我們具備良好的問題分析和解決能力。在學(xué)習(xí)過程中，我發(fā)現(xiàn)了一些有效的學(xué)習(xí)方法和思維方式，如多角度思考問題、勤于思辨和探索、注重實踐和動手實踐等。這些學(xué)習(xí)方法和思維方式對我在其他學(xué)科的學(xué)習(xí)和實踐中也具有很大的幫助。
總之，在學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的過程中，我深刻認(rèn)識到了人工智能對我們?nèi)粘Ｉ畹闹匾?，也了解到了人工智能的發(fā)展需求和挑戰(zhàn)。我意識到，要推動人工智能的發(fā)展，我們需要不斷進行技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和倫理規(guī)范的建立。同時，我也體會到了人工智能的應(yīng)用潛力和社會影響，以及學(xué)習(xí)人工智能的一些方法和思維方式。通過學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論，我對人工智能有了更加深入的了解，也為未來的學(xué)習(xí)和發(fā)展做好了充分的準(zhǔn)備。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇五
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，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，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，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。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(rèn)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(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(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(dāng)前社會中的呢？
人類正向信息化的時代邁進，信息化是當(dāng)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(xué)技術(shù)的各門學(xué)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(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(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(xué)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(xué)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(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，使計算機更好的造福人類。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇六
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(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算、大數(shù)據(jù)、機器學(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(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，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(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(xué)，
第二輪實踐教學(xué)建立社團校隊，
第三開展項目式專訓(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)方向進行研究。
這次的粵港澳臺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。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇七
人工智能（AI）是一項充滿活力和迅速發(fā)展的技術(shù)，正在改變我們的生活方式。在我學(xué)習(xí)《人工智能導(dǎo)論》這門課程時，我深深地認(rèn)識到了AI的重要性和它對我們未來的潛在影響。本文將分享我在學(xué)習(xí)AI課程時的一些心得體會。
第二段： AI的歷史和發(fā)展
AI的歷史可以追溯到20世紀(jì)50年代，隨著技術(shù)的不斷進步，AI得以不斷發(fā)展。今天，AI已經(jīng)成為很多業(yè)界的熱門話題，不論在商業(yè)領(lǐng)域還是在科研領(lǐng)域中，AI都有著廣泛的應(yīng)用。然而，AI的發(fā)展也面臨著挑戰(zhàn)，例如數(shù)據(jù)隱私、智能偏見等問題。我們需要更好地理解和解決這些問題，以便在AI的發(fā)展中發(fā)揮它的最大作用。
第三段：AI的工作原理和應(yīng)用
AI是通過算法和數(shù)據(jù)來模仿人類的思維過程和決策過程。對AI來說，數(shù)據(jù)是最重要的因素，因為計算機必須有良好的數(shù)據(jù)才能做出準(zhǔn)確的決策。AI的應(yīng)用非常廣泛，包括自然語言處理、計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、智能推薦等領(lǐng)域。這些應(yīng)用正在幫助企業(yè)提升效率、改善用戶體驗，并為科學(xué)家提供更準(zhǔn)確的方法來解決科學(xué)難題。
第四段： AI對未來的影響
AI有很大的潛力去改變我們的生活方式，例如改善醫(yī)療保健、更好地管理城市、推進自動化進程等。隨著時間的推移，AI還將在更多的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用，例如能源、農(nóng)業(yè)、教育等。我們需要繼續(xù)深入研究AI的潛力，并了解它對社會、經(jīng)濟和環(huán)境的影響。
第五段： 總結(jié)
通過學(xué)習(xí)《人工智能導(dǎo)論》，我增加了對AI的了解和認(rèn)識，了解了它的歷史、工作原理和應(yīng)用等方面。 AI 的潛力巨大，但也需要我們思考它的發(fā)展所帶來的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。我相信，隨著時間的推移，AI將會在更多的領(lǐng)域里展現(xiàn)其價值，我們也需要不斷學(xué)習(xí)和更新我們的知識，以便更好地利用AI技術(shù)來推動社會的發(fā)展。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇八
學(xué)生們都對刮獎非常感興趣，通過刮獎環(huán)節(jié)的設(shè)計，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)程序可以計算出簡單的價格，但是當(dāng)問題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時候引導(dǎo)學(xué)生提出問題，教給學(xué)生新的知識點-變量。
本節(jié)課學(xué)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(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)機會，以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進步和提高。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇九
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(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。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(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(xué)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(xué)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(xué)中的公理化運動。20世紀(jì)邏輯研究嚴(yán)重數(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)邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計算機科學(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)展遇到的一個重大難題就是專家經(jīng)驗知識和常識的推理。現(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(xué)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(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)治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”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(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(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)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運動。21世紀(jì)邏輯發(fā)展的主要動力來自哪里?筆者認(rèn)為，計算機科學(xué)和人工智能將至少是21世紀(jì)早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要動力源泉，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(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(xué)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(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(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(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(xué)科的發(fā)展。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十
第一段：引言（先隨便寫點）
在當(dāng)今科技高度發(fā)達的時代，人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）的應(yīng)用逐漸融入我們生活的方方面面。隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，我對人工智能的認(rèn)識也產(chǎn)生了濃厚的興趣。為了更好地了解和學(xué)習(xí)人工智能的基本概念、原理和應(yīng)用，我報名參加了一門人工智能導(dǎo)論課程。通過這門課程的學(xué)習(xí)，我深入了解了人工智能的基本概念和現(xiàn)有技術(shù)，并且深刻認(rèn)識到人工智能在未來的巨大潛力和挑戰(zhàn)。以下是我對人工智能導(dǎo)論學(xué)習(xí)的一些心得體會。
第二段：人工智能的基本概念
在課程的最初，我對人工智能的概念有些模糊。通過老師的講解和案例分析，我了解到人工智能是指通過模擬和復(fù)制人類智能的技術(shù)，以產(chǎn)生出一種能夠模擬人類思維、理解自然語言和抽象概念的系統(tǒng)。人工智能包括機器學(xué)習(xí)、自然語言處理和計算機視覺等技術(shù)，這些技術(shù)能夠幫助計算機從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和識別模式，從而進行智能決策和解決問題。
第三段：人工智能的應(yīng)用
人工智能的應(yīng)用范圍非常廣泛，涉及到各個領(lǐng)域。在課程中，我了解到人工智能在醫(yī)療、金融、交通、教育等行業(yè)都有著重要的應(yīng)用。例如，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域可以輔助醫(yī)生進行早期癌癥的篩查和疾病的診斷，大大提高了診斷的準(zhǔn)確性和效率。在金融領(lǐng)域，人工智能可以通過分析歷史數(shù)據(jù)和市場趨勢，預(yù)測股票價格和市場風(fēng)險，幫助投資者做出更明智的投資決策。這些應(yīng)用不僅提高了效率，還為我們的生活和工作帶來了便利。
第四段：人工智能的挑戰(zhàn)
盡管人工智能有著廣泛的應(yīng)用前景，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。在學(xué)習(xí)過程中，我了解到人工智能所需的大量數(shù)據(jù)和計算資源，以及對算法和模型的持續(xù)改進和優(yōu)化。此外，人工智能還存在著倫理和法律等方面的問題。例如，機器學(xué)習(xí)算法在某些場景下可能受到數(shù)據(jù)集的偏見和歧視性，也無法像人類一樣進行倫理判斷。此外，人工智能的發(fā)展還涉及到隱私和數(shù)據(jù)保護等方面的問題。因此，我們需要制定有關(guān)人工智能的倫理準(zhǔn)則和法律法規(guī)，確保其在應(yīng)用中安全、可靠和可控。
第五段：結(jié)語
通過這門人工智能導(dǎo)論課程的深入學(xué)習(xí)，我對人工智能的認(rèn)識得到了極大的拓展。我認(rèn)識到人工智能的潛力和挑戰(zhàn)，并且深切感受到其應(yīng)用在各個領(lǐng)域所帶來的巨大影響。未來，人工智能將更加普及和深入已有領(lǐng)域，同時也將拓展到更多新興領(lǐng)域。為了適應(yīng)這一變化，我決定進一步深入學(xué)習(xí)人工智能的相關(guān)領(lǐng)域知識，并且關(guān)注人工智能技術(shù)的最新動態(tài)和發(fā)展趨勢。通過不斷學(xué)習(xí)和實踐，我希望能夠為推動人工智能技術(shù)的發(fā)展做出自己的貢獻。
（以上僅為示例，文章內(nèi)容還需要根據(jù)個人實際情況和學(xué)習(xí)體會進行修改和補充。）
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十一
學(xué)生們都對刮獎非常感興趣，通過刮獎環(huán)節(jié)的設(shè)計，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)程序可以計算出簡單的價格，但是當(dāng)問題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時候引導(dǎo)學(xué)生提出問題，教給學(xué)生新的知識點-變量。
本節(jié)課學(xué)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(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)機會，以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進步和提高。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十二
首先，自由意識是受者的感受，如果你于一臺放在黑屋子里的機器一直對話，并一直以為對方是人，那么，便可以說它或具有自由意識，這也就是所謂的人工智能初期想要達到的效果。
輻射的世界不缺機器人，他們能勝任不同的工作，有的單一，有的復(fù)雜，甚至有的還貌似發(fā)展出了自己的個性，那么他們是不是具有自我意識的人工智能呢？在輻射宇宙中，這些機器都是編程的產(chǎn)物，程序模擬的思維，和學(xué)習(xí)方式，并不能和ai(人工智能)比，這就好像要拿把小黃雞說成是人工智能一樣。
個性化最明顯的是巧手管家，因為要服務(wù)的是人而不是機器，所以良好的用戶交互是必要的，這也就是為什么，3代的巧手管家會講笑話，但卻有些生冷。四代中的機器人管家會搞不清真實狀況，但卻一直能記得豬腳一家，船長是憲兵機器人，但卻有一套語言系統(tǒng)，這些機器人會很有個性，然而歸根結(jié)底，都是程序員的功勞，仔細看，他們都有一個特點，就是對周遭的大變遷不以為然，那是因為它們多是戰(zhàn)前的產(chǎn)物，所謂的程序模擬學(xué)習(xí)，邏輯是固定的，并不能和自由意識掛鉤。
2.合成人與機器人的區(qū)別
很多人都知道合成人出自學(xué)院，但其實機器是大多也是，機器人在戰(zhàn)前便已經(jīng)開始批量生產(chǎn)，而合成人的誕生，或多或少是學(xué)院對人類失望的結(jié)果，他們分為3代，最原始的和機器無差別，之后，有了合成皮膚，甚至是血肉，這都是因為我開始提到的那個自由意識的定義，也就是所謂的圖靈測試，如果受者認(rèn)為他是個人，那么它就具備了所謂的自由意識，可見，它與編程了服務(wù)于人類的機器人的設(shè)計創(chuàng)造理念本身就是不同的，在輻射的宇宙中，真正具有自由意識的機器是解開代碼枷鎖后的合成人，而機器人只是人類的工具而已，這也就是為什么廢土客一般都會信任機器人，或者開槍就好，不會咒罵他們，因為沒有人會對手中的工具有過多的感情糾葛，而從人類的進化史上看來，每一次更強的自由意識的誕生，都伴隨著一個相近但較低智慧的群體的滅絕，智慧性自由意識，意味著威脅。
之后再看看，為什么說機器人的希望只是場夢？
老憲法號是美國服役過的，依舊能夠航行的，最受人尊敬的`海軍戰(zhàn)艦，可以說是美國的愛國標(biāo)志之一。
并存在于自由之經(jīng)的“綠色"旅游線路之上，是波士頓的驕傲，之所以機器人背后的程序員會基于某種方式，保護憲法號，并讓她升天，更多的是希望能再一次的點燃人們的愛國情緒，然而今日的廢土，勢力割據(jù)，每個都有自己得信仰，能記得憲法號所象征的自由與自豪的，除了幾只尸鬼外，還會又有幾個人。
執(zhí)著的是程序，但選擇關(guān)機否的，確實只能是人類自己，夢很美，但已經(jīng)時過境遷了。
b社對《輻射4》充滿信心銷量將超《上古卷軸5》
對于即將在2015年11月10日發(fā)售的《輻射4》，bethesda是絕對的信心十足，其營銷副總裁在接受外媒采訪時甚至表示游戲的銷量會超越《上古卷軸5：天際》。
petehines表示：“我認(rèn)為《輻射4》的銷量將會突破《上古卷軸5：天際》，這是一款更加壯觀的rpg游戲，出色到無法形容，我的工作是負(fù)責(zé)推廣這款游戲，而游戲自身將決定它能夠走多遠，能造成多大影響力，這些目前都是不確定的，因為《上古卷軸5：天際》的影響力的確很大，但我們對《輻射4》有信心?！?BR> 《上古卷軸5：天際》的全球銷量超過2000萬份，是rpg界的一個奇跡，首先讓我們看看《輻射》系列近期作品的銷量，《輻射3》銷量為920萬套，《輻射：新維加斯》為750萬套，前兩作的銷量已經(jīng)不錯，相信憑借玩家多年對于游戲的期待，游戲大賣是毫無疑問的，但是否能夠達到2000萬還有待時間為我們公布答案。
《輻射4》是否能擊敗《老滾5》？
bethesda稱《輻射4》好到無法形容銷量要創(chuàng)新高
對于即將在2015年11月10日發(fā)售的《輻射4》，bethesda是絕對的信心十足，其營銷副總裁在接受外媒采訪時甚至表示游戲的銷量會超越《上古卷軸5：天際》。
petehines表示：“我認(rèn)為《輻射4》的銷量將會突破《上古卷軸5：天際》，這是一款更加壯觀的rpg游戲，出色到無法形容，我的工作是負(fù)責(zé)推廣這款游戲，而游戲自身將決定它能夠走多遠，能造成多大影響力，這些目前都是不確定的，因為老滾5的影響力的確很大，但我們對《輻射4》有信心?！?BR> 《上古卷軸5：天際》的全球銷量超過2000萬份，是rpg界的一個奇跡，首先讓我們看看《輻射》系列近期作品的銷量，《輻射3》銷量為920萬套，《輻射：新維加斯》為750萬套，前兩作的銷量已經(jīng)不錯，相信憑借玩家多年對于游戲的期待，游戲大賣是毫無疑問的，但是否能夠達到2000萬還有待時間為我們公布答案。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十三
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，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，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，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機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(rèn)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(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(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
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十四
人，沒有熊一樣的力量，卻能把熊關(guān)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(fù)擔(dān)，人類開始學(xué)會使用火，讓蛋白質(zhì)在進入胃之前就變質(zhì)而變得更好消化易于吸收。經(jīng)歷了漫長的手工制造業(yè)歷程，為了提高生產(chǎn)效率，也為了減輕工人手工勞作的負(fù)擔(dān)，人們開始了工業(yè)革命，無數(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(zhì)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(yīng)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(shù)幾乎延伸到了生活的每個領(lǐng)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(dāng)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(jīng)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(shù)的產(chǎn)品，相信這種人機交互系統(tǒng)的雛形經(jīng)過時間的磨練會在未來形成一套完善的從界面到內(nèi)核的智能體系。在社會生活方面，與數(shù)字圖像處理技術(shù)緊密結(jié)合的人工智能已經(jīng)開始應(yīng)用于攝像頭的圖像捕捉和識別，而模式識別技術(shù)的發(fā)展則使得人工智能在更廣闊的領(lǐng)域得以實現(xiàn)成為了可能。一些大公司在人工智能領(lǐng)域的投入和研究對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(xué)習(xí)，通過上億的用戶一次又一次地查詢，來鍛煉人工智能的學(xué)習(xí)能力，由于我的水平還很低，對于深度學(xué)習(xí)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(jīng)濟促創(chuàng)新。
縱覽時間長河，很多新生的技術(shù)在一開始都是舉步維艱的，人工智能也不例外，但幸運的是，人們接受和學(xué)會使用新技術(shù)所需要的時間越來越短，對于人工智能產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)品還需各方面的努力。至于現(xiàn)在討論熱烈的“人工智能統(tǒng)治人類”的問題，我的看法是，人工智能的開發(fā)和應(yīng)用是需要監(jiān)管的，但并不能阻止人工智能即將影響世界的趨勢。
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(xué)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(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算、大數(shù)據(jù)、機器學(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(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，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(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(xué)校具有特色的人工智能教育開展模式，為我們提供了開展人工智能教育參照案例，針對教材缺乏問題，對人工智能比較重視的學(xué)校有的建立區(qū)域教研和課程資源建設(shè)，有的開發(fā)人工智能課程、有的建立研學(xué)基地，還有的建立網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺；針對師資問題，教師主要通過自學(xué)，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與多參加線下培訓(xùn)學(xué)習(xí)方式自我成長，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(xué)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(shù)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(shè)計、機器人課程、開源硬件類課程等，利用項目式教學(xué)或其他活動如科技創(chuàng)新、創(chuàng)客、跨學(xué)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(xué)生各年齡層的學(xué)情特點，分為三個階段，第一階段大班stem基礎(chǔ)教學(xué)，第二輪實踐教學(xué)建立社團校隊，第三開展項目式專訓(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)方向進行研究。
這次的粵港澳臺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。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十五
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(lǐng)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(fù)一日的勞動，人工智能顯得尤為輕松，它可以通過一系列復(fù)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(wù)。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(lǐng)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(rèn)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！
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十六
提到人工智能，可能眾多人第一反應(yīng)就是機器人，因為在各種文學(xué)著作、電影、電視劇中人工智能的形象以機器人居多。人工智能并不是局限于機器人這一個品種。理想中的人工智能應(yīng)該是包含著各種形態(tài)的智能體，以我們?nèi)祟惪梢娍筛爬ǖ男误w來說，可以是計算機程序、機器人、車載硬件、甚至是芯片，而人工智能就存在與這些硬件當(dāng)中的軟體內(nèi)。我突然想起一部玄幻小說，里面的超強外星造物就是一個光球形態(tài)的人工智能，能分析地球的語言和行為模式，快速的用低維度的表達形式來轉(zhuǎn)述它高維度的思想，是小說里面的主角制勝法寶。也許人工智能發(fā)展到那一階段，確實就是比人類維度要高出許多的“生物”了。
現(xiàn)代有很多科技大佬已經(jīng)開始呼吁，要我們小心人工智能。這肯定不是空穴來風(fēng)，畢來風(fēng)，畢竟這些已經(jīng)站在科技界頂端的人看到的東西就是比普通人要長要遠的。不過可以確定的是，在我們想要利用人工智能的便利優(yōu)化我們的生活的同時，還是有一部分精英人士是在高度警惕這些人工智能，畢竟可是頂著人類滅亡這種風(fēng)險啊。當(dāng)人工智能處于一個低級階段的時候，人類可以讓人工智能來代替人類進行一些需要基本思考的工作，比如記賬，審計，閱讀，還有風(fēng)險更低的體力勞動，人工智能是可以通過自己分析預(yù)判來減少風(fēng)險的。雖然可能會帶來大量的失業(yè)，但是這本來就是社會前進必須經(jīng)歷的過程，當(dāng)新技術(shù)被發(fā)明出來時一定會影響某些群體的既得利益，然而只要這個前進的方向是對的，也就無可厚非了，畢竟被取代的是所需能力不高的工種，只能怨自身沒有什么不可替代的價值了。
當(dāng)然萬事皆有利有弊人工智能技術(shù)也不例外。一方面，借助人工智能技術(shù)實現(xiàn)自動化，將極大提高生產(chǎn)率，節(jié)省勞動成本;通過優(yōu)化行業(yè)現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)，開拓更廣闊的市場空間。另一方面，人工智能技術(shù)對社會也帶來了近期和遠期的風(fēng)險。在不遠的將來，那些重復(fù)、耗時、乏味的工作;在快速變化的復(fù)雜環(huán)境中進行的.工作以及超出人類極限的工作，都有可能被人工智能系統(tǒng)所代替，從而沖擊勞動力市場?？梢灶A(yù)測，由于人工智能的發(fā)展，多數(shù)人的智能將低于或接近人工智能的水平，如果沒有政策的有效控制，財富就會集中到少數(shù)智能超過人工智能的人手中，這將進一步擴大社會的貧富差別，引發(fā)社會的撕裂。
無論如何，人工智能已經(jīng)慢慢滲入我們的日常、生活、飲食、起居、甚至是思想...但既然人工智能時代來了，我們也無所畏懼!因此我們?nèi)祟惱^續(xù)探索、前進，也無需畏首畏尾，只管一路向前!
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十七
包子強烈地推薦我看這部電影，并提醒說，“不要哭得涕泗橫流”。昨天終于靜下心觀賞，真的哭了。電影讓人感動，讓人憤怒，又讓人矛盾，讓人陷入沉思。
電影一開始，由一位女記者的發(fā)問引出一個問題：如果機器人被設(shè)計的擁有愛、我們?nèi)祟愋璨恍枰鬯麄?夢妮卡的兒子馬丁因患病被冷凍久久不能治愈，于是丈夫試圖以一個具備了感情的人工智能的孩子外形的機器人――戴維、來療治妻子的傷痛。清晨的陽光里，七道程序啟動的指令，一聲“媽咪”來得毫無防備，戴維蜷入夢妮卡的懷中，她的愛從此由他來承擔(dān)......而當(dāng)馬丁奇跡般的康復(fù)后，夢妮卡卻拋棄了戴維。她忘記了、是自己用母愛的誓言啟動了機器人的程序。戴維明知自己已經(jīng)被拋棄，但他仍天真的以為自己如果變成一個真的孩子、母親就會愛他。他堅信著那個童話中的藍仙女、一定能將他變成真的小孩子，于是他踏上了尋找藍仙女的路......尋找仙女的路途危險重重，有機器人捕殺集團、專門獵殺機器人作為娛樂?？粗鴻C器人被電鋸切得支離破碎，觀眾興奮地大叫。那種描寫人性的黑暗和殘暴，讓我大為驚駭!
戴維一直以為自己是獨一無二的，可當(dāng)他在哈比教授那看到無數(shù)的戴維機器人時，他絕望了。在世界的盡頭，雄獅流淚的曼哈頓、他跳入深海?？纱藭r思念的還是夢妮卡，他喊了聲媽咪，便義無反顧的跳下去。于是看到了沉沒在海底的藍仙女雕像，以為找到了夢，可是夢也只是夢，注定幻滅的結(jié)局......他對著藍仙女、一遍一遍的祈禱著，日復(fù)一日、年復(fù)一年......而藍仙女的塑像、也在一直沖他微笑著。一直到2000年后，那些高等生物、將被冰塵封的戴維和泰迪解救出來，并復(fù)制了戴維的回憶，讓他所深愛的媽咪回到這里一天。他喚醒母親，為母親煮一杯咖啡，他為母親蓋上被子，同母親一同睡去。他終于獲得了母親的愛，可兩千年的等待竟只換來這短短的一天的幸福，我不知這應(yīng)算一個甜蜜的還是悲傷的結(jié)局，但是，那一天愛確實超越了肉體或是機器這樣的載體，戴維那一天終于露出了甜蜜的笑容......笑吧，因為那期待的憂傷面容已經(jīng)凝結(jié)兩千年。
《人工智能》這部電影，給人更多的情感沖突與困境。最要的情感沖突，發(fā)生在母親蒙妮卡與機器人戴維之間。戴維是在太可憐，他是個機器人，是個有情感有記憶的機器人，是個會追求愛的機器人。假如他的生活很順利，那么他會開心的生活一段。當(dāng)然他也會陷入另一種痛苦――他的媽媽會衰老會死亡。假如她不在了，他將一個人怎樣孤單的生活呢?一個人生活，只能靠著回憶生活，并且是無止境無變化的活著似乎也沒有意義。這里已經(jīng)展示了一個困境，擁有情感的機器人將如何處理親人的離世呢?但是作品無意處理這個問題，而是引向另一個更復(fù)雜的尷尬處境。這也是戴維更痛苦的更現(xiàn)實的問題。他不是他媽媽唯一的兒子，他甚至不是真的人，自從親生兒子馬丁踏進房門的一刻開始，戴維的悲劇也就開始了。兩個小男孩為了母愛也會爭奪，何況是有些壞心思的真人與單純的機器人;何況是十月懷胎的親骨肉與買來的實驗機器人之間;何況是一手撫養(yǎng)幾年的兒子與兒子的替代品，這其中巨大的差距，都注定了戴維的悲劇。不管他多乖巧體貼，他也得不到母親的`愛撫，聽不到母親的睡前故事。他只能做在桌前呆呆看他們吃飯，模仿著動作，想象著味道。有次他在馬丁的刺激下，大口吞食菠菜，得到的也是開膛破肚的修理。他只能在門外聽母親給馬丁讀故事，靜靜的聽，聽bluefair的故事。bluefair的故事對馬丁來說是消遣，對小木偶來說是福音，而對戴維來說，是希望卻也是絕望，他能像木偶因為善心就變成真的人嗎?他以為他找到了他不被媽媽喜歡的原因，成為真人也就成為一生的追求。
經(jīng)過兩次誤會后，他終于是消磨掉他的信任，完全喪失了他的地位，盡管他媽媽有些不舍，但還是為了他的“真”寶貝兒子，要把機器人兒子丟棄了。本來機器人只是要當(dāng)替代品的，既然真品已經(jīng)有了，替代品的意義就為零，更何況保留替代品是要冒著真品再度消失的危險了。于是戴維被丟棄。盡管他哭得很傷心，哀求得很凄慘，盡管他媽媽還是有些同情有些矛盾，他媽媽還是決絕地離開，一去不回頭。聽說這個鏡頭觸動不少人心弦，賺得不少眼淚，我卻在另一個鏡頭前潸然淚下。
科幻哀傷的童話故事，穿越時空的尋愛之旅;營造幻覺的傷感世界。機器智能的堅持執(zhí)著，赤裸深刻的人性剖析;震撼感人的心靈洗滌。這就是整個影片中最精煉的東西......戴維、那個天真又純凈的孩子，來自他心底的那份對母親的愛，深深的感動了我、我流淚了......
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十八
今天上午線上參加了萊西市信息技術(shù)學(xué)科人工智能與編程教學(xué)研討會，觀摩了張老師《變量》一堂課，本課張老師精湛的業(yè)務(wù)知識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(xué)生們都對刮獎非常感興趣，通過刮獎環(huán)節(jié)的設(shè)計，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)程序可以計算出簡單的價格，但是當(dāng)問題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時候引導(dǎo)學(xué)生提出問題，教給學(xué)生新的知識點-變量。
本節(jié)課學(xué)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(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)機會，以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進步和提高。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十九
李開復(fù)號稱最會說話的計算機男神，曾經(jīng)是微軟谷歌的副掌門，現(xiàn)在是創(chuàng)新工廠的大bo，在微博有超過半個億粉絲。第一此認(rèn)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(fēng)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(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)我們要出門的時候它就來了，它是共享經(jīng)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(fù)認(rèn)為，人工智能、機器人作為大熱的方向，也會引領(lǐng)時代變革風(fēng)，很多邏輯簡單、重復(fù)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(jīng)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(shù)哲學(xué)這些更顯的珍貴。
人是最復(fù)雜情感動物，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，是人工智能永遠無法做到的，我認(rèn)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(xué)中運用了vr、ar等技術(shù)，以后科技越來越發(fā)達我們的教學(xué)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(xué)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(xué)習(xí)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。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇一
在大多數(shù)數(shù)學(xué)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(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機器人學(xué)、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、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(xué)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(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺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(yīng)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(yīng)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(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀(jì)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(biāo)準(zhǔn)，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標(biāo)是要創(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(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)。
mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)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(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點。當(dāng)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(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動駕駛、機器人導(dǎo)航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)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(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計算、機器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、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(xué)，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(yīng)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(jì)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(xué)習(xí)，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(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，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(yīng)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(jì)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(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學(xué)、進化和環(huán)境適應(yīng)。
人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實質(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(xué)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(xué)特性。
人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機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(xué)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(xué)、人工生命的計算理論、進化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、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(luò)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(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、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(yīng)用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)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(xué)層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努.里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應(yīng)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(rèn)為上述擔(dān)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(wù)。
當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進化程序設(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(yīng)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(xué)對這門課程學(xué)習(xí)的興趣。
（3）條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡單的作品，增強同學(xué)對人工智能的興趣，加強同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。
（4）課堂上多講解一些人工智能在各個領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(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(xué)們對人工智能的理解。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇二
人工智能是目前科技領(lǐng)域中最受關(guān)注的熱門話題之一，它涉及到自動化、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等多個方面。我在上“人工智能導(dǎo)論”課程時，對于人工智能這個領(lǐng)域有了一個更深入的認(rèn)識，并且有了一些心得和體會。本文將從人工智能基礎(chǔ)知識、應(yīng)用場景、發(fā)展前景、倫理道德和風(fēng)險控制五個方面，分別闡述我的心得和體會。
一、人工智能的基礎(chǔ)知識
人工智能是一門應(yīng)用學(xué)科，其基礎(chǔ)知識主要涉及到數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)等多個學(xué)科。人工智能的基礎(chǔ)可以概括為數(shù)據(jù)、算法和計算力。數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)，沒有數(shù)據(jù)就沒有訓(xùn)練模型的材料。算法是人工智能的核心，決定了 AI 的精度和效率。計算力是人工智能的后盾，AI 的算法需要高性能的計算機支持。通過學(xué)習(xí)人工智能的基礎(chǔ)知識，我深刻理解了人工智能的基本構(gòu)成，有助于將人工智能技術(shù)應(yīng)用到實際場景中。
二、人工智能的應(yīng)用場景
人工智能的應(yīng)用場景非常廣泛，涵蓋了醫(yī)療、教育、金融、工業(yè)等多個領(lǐng)域。其中，醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用最為顯著，人工智能已經(jīng)可以輔助醫(yī)生進行醫(yī)療影像診斷、智能化藥品研發(fā)等工作，大大提升了醫(yī)生的工作效率和診斷準(zhǔn)確率。在教育領(lǐng)域，人工智能也可以輔助教學(xué)，提供學(xué)習(xí)推薦、作業(yè)評分、智能化輔導(dǎo)等服務(wù)。通過了解人工智能的應(yīng)用場景，我更加深入了解到人工智能與實際生活密切相關(guān)的情況，看到人工智能給社會帶來巨大的改變和巨大的發(fā)展?jié)摿Α?BR> 三、人工智能的發(fā)展前景
隨著人工智能技術(shù)和應(yīng)用的不斷推進，人工智能的未來發(fā)展可謂非?？捎^。人工智能技術(shù)將進一步普及和深入，涌現(xiàn)出更多新的應(yīng)用場景。在深度學(xué)習(xí)算法的推動下，研究領(lǐng)域也將進一步擴展，機器學(xué)習(xí)等技術(shù)將更好地支持人工智能的發(fā)展。同時，隨著技術(shù)的不斷進步，人工智能將不斷提高智能水平，進入全新的領(lǐng)域，對經(jīng)濟、科技、文化、社會等各個領(lǐng)域產(chǎn)生巨大的影響。了解到人工智能的發(fā)展前景，我感受到一個更為智能化和科技進步的未來正在到來。
四、人工智能的倫理道德
人工智能的快速發(fā)展也帶來了倫理問題，其中最為突出的是人工智能對于人類就業(yè)的影響?，F(xiàn)在的人工智能算法已經(jīng)可以替代一部分人類工作，人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展對于人類整體就業(yè)產(chǎn)生了較大的壓力。同時，人工智能可能帶來的隱私安全、義務(wù)問題、道德風(fēng)險等問題也需要我們認(rèn)真考慮。這使我意識到在人工智能的發(fā)展中，倫理和道德是必須考慮和重視的方面，需要以更高的標(biāo)準(zhǔn)慎重評估人工智能的風(fēng)險和潛在威脅。
五、人工智能的風(fēng)險控制
人工智能的發(fā)展雖然帶來了巨大的機遇和前景，但也帶來了一些潛在的風(fēng)險。例如，人工智能的出錯往往是不可逆的，人工智能是否會失控和帶來更大的破壞性、自適應(yīng)的能力等方面的問題也需要考慮。而且，人工智能算法和機器學(xué)習(xí)往往具有“黑匣子”特性，這使得 AI 內(nèi)部表現(xiàn)的運作步驟和邏輯難以被理解和解釋。為此，我們需要通過多種方式進行人工智能的風(fēng)險控制，例如建立標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)規(guī)范、加強監(jiān)管、共同開展關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)等。這些做法有利于限制人工智能所帶來的深遠影響和潛在威脅。
總之，“人工智能導(dǎo)論”課程讓我更加深入的了解了人工智能的基礎(chǔ)知識，同時也展示出人工智能在醫(yī)療、教育等各個領(lǐng)域的應(yīng)用場景。與此同時，我也認(rèn)識到了人工智能對于就業(yè)、倫理和風(fēng)險控制等方面的挑戰(zhàn)和問題。對于未來，我們需要更多更深入的研究和探討，以更好地規(guī)范人工智能技術(shù)的發(fā)展，實現(xiàn)科技和社會的良性互動，實現(xiàn)人工智能發(fā)展和人類共存的“雙贏”。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇三
人工智能（Artificial Intelligence）在過去幾年里，成為了科技領(lǐng)域的一個熱門話題，每個人都對其神奇、不可思議和未來感連連。因此，我就選擇學(xué)習(xí)了一門人工智能導(dǎo)論課程，希望能夠更深入地了解人工智能領(lǐng)域的最新研究和應(yīng)用。在學(xué)習(xí)的過程中，我體會頗多，下面分享一下我的心得體會。
第一段：學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的好處
作為一名計算機科學(xué)專業(yè)的學(xué)生，學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論課程可以為我未來的職業(yè)道路提供很多幫助。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代的到來，人工智能在各個領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。從而，學(xué)習(xí)相關(guān)的知識和技能能夠為我的求職和職業(yè)發(fā)展提供競爭力。
第二段：人工智能的核心技術(shù)
在課程中，我們了解到了人工智能的核心技術(shù)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分類算法和機器學(xué)習(xí)。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是構(gòu)造人工智能模型的關(guān)鍵，它是模擬人腦的神經(jīng)元，通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來不斷優(yōu)化和提升模型的智能水平。分類算法則是在監(jiān)督學(xué)習(xí)環(huán)境下，通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的劃分和分類來深化模型的理解能力。最后，機器學(xué)習(xí)則是人工智能的基石，它是通過分析和處理大量的數(shù)據(jù)來構(gòu)建和優(yōu)化人工智能模型的一種方法。
第三段：新一代人工智能的發(fā)展
除了人工智能的核心技術(shù)之外，我們還了解到，新一代的人工智能技術(shù)將會越來越成熟和普及，它們將能夠?qū)崿F(xiàn)更加高級的任務(wù)和功能。例如，語音識別技術(shù)將會越來越準(zhǔn)確、圖像處理技術(shù)可以實現(xiàn)更高級的識別和分類等。同時，未來的人工智能技術(shù)還將與區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)相結(jié)合，形成更加強大和智慧的系統(tǒng)。
第四段：良好的數(shù)據(jù)和算法是成功的關(guān)鍵
在學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的過程中，我們發(fā)現(xiàn)，良好的數(shù)據(jù)質(zhì)量和有效的算法設(shè)計是確保人工智能系統(tǒng)能夠取得成功的關(guān)鍵。的確，大數(shù)據(jù)時代的到來，讓人工智能系統(tǒng)可以訪問到超級大量的數(shù)據(jù)，例如，交通、氣象、人口、市場、教育等，這些數(shù)據(jù)給人工智能系統(tǒng)提供了更強的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力。但是，如果數(shù)據(jù)的質(zhì)量不好，模型的質(zhì)量也會受到影響。同時，有效的算法設(shè)計可以提高模型的效率和精度，增強人工智能系統(tǒng)的智能度，使其更貼近實際應(yīng)用場景。
第五段：未來展望
在人工智能導(dǎo)論的課程中，我們學(xué)習(xí)了很多最新的研究成果和應(yīng)用案例，例如，人臉識別、智能客服、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等。這些技術(shù)的應(yīng)用將會涉及汽車、金融、醫(yī)療、智能家居等諸多領(lǐng)域。未來，隨著技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用場景的拓展，人工智能將會越來越普及和應(yīng)用到各個領(lǐng)域，從而為人類帶來更多的便利和智慧。
總體來說，學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論課程讓我更加了解人工智能領(lǐng)域的最新發(fā)展和應(yīng)用情況。同時，這門課程也為我未來的職業(yè)發(fā)展提供了很多的幫助和指導(dǎo)。我相信，在不久的將來，人工智能將會發(fā)揮越來越重要的作用，為人類帶來更多的智慧和力量。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇四
人工智能是一個備受關(guān)注的熱門話題，它逐漸滲透到我們生活的各個方面。為了更好地了解人工智能的基本原理和應(yīng)用，我在大學(xué)課程中選擇了人工智能導(dǎo)論作為選修課。在這門課程中，我對人工智能的知識有了更深入的了解，也收獲了一些學(xué)習(xí)心得和體會。
首先，在學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的過程中，我深刻認(rèn)識到了人工智能對我們?nèi)粘Ｉ畹闹匾?。在現(xiàn)代社會中，智能手機、語音助手、自動駕駛汽車等人工智能技術(shù)已成為我們生活中不可或缺的一部分。我意識到，人工智能不僅是一種技術(shù)的發(fā)展，更是一種改變生活方式和思維方式的革命。通過學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論，我了解到了人工智能的發(fā)展歷程和應(yīng)用領(lǐng)域的廣泛性，這讓我對人工智能的重要性有了更加深刻的認(rèn)識。
其次，在學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的過程中，我深刻體會到了人工智能的發(fā)展需求和挑戰(zhàn)。人工智能的發(fā)展不僅需要強大的計算能力和海量的數(shù)據(jù)支持，還需要跨學(xué)科的融合和人才的培養(yǎng)。在學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的過程中，我了解到了人工智能的核心問題，如機器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自然語言處理等，也深入了解了人工智能的發(fā)展歷程和現(xiàn)狀。我認(rèn)識到，要推動人工智能的發(fā)展，我們需要不斷進行技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和倫理規(guī)范的建立，這對我們年輕一代學(xué)生來說，是一個巨大的機遇和挑戰(zhàn)。
再次，在學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的過程中，我體會到了人工智能的應(yīng)用潛力和社會影響。人工智能技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)深刻地改變了很多行業(yè)，如醫(yī)療健康、金融、教育等。我了解到，人工智能的應(yīng)用不僅能夠提高效率和降低成本，還能夠創(chuàng)造新的商業(yè)模式和改善人們的生活。例如，在醫(yī)療健康領(lǐng)域，人工智能技術(shù)可以幫助醫(yī)生進行疾病診斷和治療方案的制定，提高醫(yī)療水平和服務(wù)質(zhì)量。同時，我也了解到，人工智能技術(shù)也帶來了一些社會問題和倫理挑戰(zhàn)，如人工智能的失業(yè)效應(yīng)和隱私保護等。通過學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論，我認(rèn)識到了人工智能的應(yīng)用潛力和社會影響，也對人工智能的發(fā)展帶來的社會問題和倫理挑戰(zhàn)有了更加深刻的認(rèn)識。
最后，在學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的過程中，我也收獲了一些學(xué)習(xí)方法和思維方式。人工智能是一個較為復(fù)雜和綜合的學(xué)科，需要我們具備較強的數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)基礎(chǔ)，同時也需要我們具備良好的問題分析和解決能力。在學(xué)習(xí)過程中，我發(fā)現(xiàn)了一些有效的學(xué)習(xí)方法和思維方式，如多角度思考問題、勤于思辨和探索、注重實踐和動手實踐等。這些學(xué)習(xí)方法和思維方式對我在其他學(xué)科的學(xué)習(xí)和實踐中也具有很大的幫助。
總之，在學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論的過程中，我深刻認(rèn)識到了人工智能對我們?nèi)粘Ｉ畹闹匾?，也了解到了人工智能的發(fā)展需求和挑戰(zhàn)。我意識到，要推動人工智能的發(fā)展，我們需要不斷進行技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和倫理規(guī)范的建立。同時，我也體會到了人工智能的應(yīng)用潛力和社會影響，以及學(xué)習(xí)人工智能的一些方法和思維方式。通過學(xué)習(xí)人工智能導(dǎo)論，我對人工智能有了更加深入的了解，也為未來的學(xué)習(xí)和發(fā)展做好了充分的準(zhǔn)備。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇五
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，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，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，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。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(rèn)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(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(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(dāng)前社會中的呢？
人類正向信息化的時代邁進，信息化是當(dāng)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(xué)技術(shù)的各門學(xué)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(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(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(xué)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(xué)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(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，使計算機更好的造福人類。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇六
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(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算、大數(shù)據(jù)、機器學(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(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，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(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(xué)，
第二輪實踐教學(xué)建立社團校隊，
第三開展項目式專訓(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)方向進行研究。
這次的粵港澳臺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。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇七
人工智能（AI）是一項充滿活力和迅速發(fā)展的技術(shù)，正在改變我們的生活方式。在我學(xué)習(xí)《人工智能導(dǎo)論》這門課程時，我深深地認(rèn)識到了AI的重要性和它對我們未來的潛在影響。本文將分享我在學(xué)習(xí)AI課程時的一些心得體會。
第二段： AI的歷史和發(fā)展
AI的歷史可以追溯到20世紀(jì)50年代，隨著技術(shù)的不斷進步，AI得以不斷發(fā)展。今天，AI已經(jīng)成為很多業(yè)界的熱門話題，不論在商業(yè)領(lǐng)域還是在科研領(lǐng)域中，AI都有著廣泛的應(yīng)用。然而，AI的發(fā)展也面臨著挑戰(zhàn)，例如數(shù)據(jù)隱私、智能偏見等問題。我們需要更好地理解和解決這些問題，以便在AI的發(fā)展中發(fā)揮它的最大作用。
第三段：AI的工作原理和應(yīng)用
AI是通過算法和數(shù)據(jù)來模仿人類的思維過程和決策過程。對AI來說，數(shù)據(jù)是最重要的因素，因為計算機必須有良好的數(shù)據(jù)才能做出準(zhǔn)確的決策。AI的應(yīng)用非常廣泛，包括自然語言處理、計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、智能推薦等領(lǐng)域。這些應(yīng)用正在幫助企業(yè)提升效率、改善用戶體驗，并為科學(xué)家提供更準(zhǔn)確的方法來解決科學(xué)難題。
第四段： AI對未來的影響
AI有很大的潛力去改變我們的生活方式，例如改善醫(yī)療保健、更好地管理城市、推進自動化進程等。隨著時間的推移，AI還將在更多的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用，例如能源、農(nóng)業(yè)、教育等。我們需要繼續(xù)深入研究AI的潛力，并了解它對社會、經(jīng)濟和環(huán)境的影響。
第五段： 總結(jié)
通過學(xué)習(xí)《人工智能導(dǎo)論》，我增加了對AI的了解和認(rèn)識，了解了它的歷史、工作原理和應(yīng)用等方面。 AI 的潛力巨大，但也需要我們思考它的發(fā)展所帶來的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。我相信，隨著時間的推移，AI將會在更多的領(lǐng)域里展現(xiàn)其價值，我們也需要不斷學(xué)習(xí)和更新我們的知識，以便更好地利用AI技術(shù)來推動社會的發(fā)展。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇八
學(xué)生們都對刮獎非常感興趣，通過刮獎環(huán)節(jié)的設(shè)計，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)程序可以計算出簡單的價格，但是當(dāng)問題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時候引導(dǎo)學(xué)生提出問題，教給學(xué)生新的知識點-變量。
本節(jié)課學(xué)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(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)機會，以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進步和提高。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇九
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(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。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(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(xué)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(xué)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(xué)中的公理化運動。20世紀(jì)邏輯研究嚴(yán)重數(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)邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計算機科學(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)展遇到的一個重大難題就是專家經(jīng)驗知識和常識的推理。現(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(xué)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(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)治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”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(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(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)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運動。21世紀(jì)邏輯發(fā)展的主要動力來自哪里?筆者認(rèn)為，計算機科學(xué)和人工智能將至少是21世紀(jì)早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要動力源泉，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(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(xué)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(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(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(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(xué)科的發(fā)展。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十
第一段：引言（先隨便寫點）
在當(dāng)今科技高度發(fā)達的時代，人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）的應(yīng)用逐漸融入我們生活的方方面面。隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，我對人工智能的認(rèn)識也產(chǎn)生了濃厚的興趣。為了更好地了解和學(xué)習(xí)人工智能的基本概念、原理和應(yīng)用，我報名參加了一門人工智能導(dǎo)論課程。通過這門課程的學(xué)習(xí)，我深入了解了人工智能的基本概念和現(xiàn)有技術(shù)，并且深刻認(rèn)識到人工智能在未來的巨大潛力和挑戰(zhàn)。以下是我對人工智能導(dǎo)論學(xué)習(xí)的一些心得體會。
第二段：人工智能的基本概念
在課程的最初，我對人工智能的概念有些模糊。通過老師的講解和案例分析，我了解到人工智能是指通過模擬和復(fù)制人類智能的技術(shù)，以產(chǎn)生出一種能夠模擬人類思維、理解自然語言和抽象概念的系統(tǒng)。人工智能包括機器學(xué)習(xí)、自然語言處理和計算機視覺等技術(shù)，這些技術(shù)能夠幫助計算機從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和識別模式，從而進行智能決策和解決問題。
第三段：人工智能的應(yīng)用
人工智能的應(yīng)用范圍非常廣泛，涉及到各個領(lǐng)域。在課程中，我了解到人工智能在醫(yī)療、金融、交通、教育等行業(yè)都有著重要的應(yīng)用。例如，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域可以輔助醫(yī)生進行早期癌癥的篩查和疾病的診斷，大大提高了診斷的準(zhǔn)確性和效率。在金融領(lǐng)域，人工智能可以通過分析歷史數(shù)據(jù)和市場趨勢，預(yù)測股票價格和市場風(fēng)險，幫助投資者做出更明智的投資決策。這些應(yīng)用不僅提高了效率，還為我們的生活和工作帶來了便利。
第四段：人工智能的挑戰(zhàn)
盡管人工智能有著廣泛的應(yīng)用前景，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。在學(xué)習(xí)過程中，我了解到人工智能所需的大量數(shù)據(jù)和計算資源，以及對算法和模型的持續(xù)改進和優(yōu)化。此外，人工智能還存在著倫理和法律等方面的問題。例如，機器學(xué)習(xí)算法在某些場景下可能受到數(shù)據(jù)集的偏見和歧視性，也無法像人類一樣進行倫理判斷。此外，人工智能的發(fā)展還涉及到隱私和數(shù)據(jù)保護等方面的問題。因此，我們需要制定有關(guān)人工智能的倫理準(zhǔn)則和法律法規(guī)，確保其在應(yīng)用中安全、可靠和可控。
第五段：結(jié)語
通過這門人工智能導(dǎo)論課程的深入學(xué)習(xí)，我對人工智能的認(rèn)識得到了極大的拓展。我認(rèn)識到人工智能的潛力和挑戰(zhàn)，并且深切感受到其應(yīng)用在各個領(lǐng)域所帶來的巨大影響。未來，人工智能將更加普及和深入已有領(lǐng)域，同時也將拓展到更多新興領(lǐng)域。為了適應(yīng)這一變化，我決定進一步深入學(xué)習(xí)人工智能的相關(guān)領(lǐng)域知識，并且關(guān)注人工智能技術(shù)的最新動態(tài)和發(fā)展趨勢。通過不斷學(xué)習(xí)和實踐，我希望能夠為推動人工智能技術(shù)的發(fā)展做出自己的貢獻。
（以上僅為示例，文章內(nèi)容還需要根據(jù)個人實際情況和學(xué)習(xí)體會進行修改和補充。）
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十一
學(xué)生們都對刮獎非常感興趣，通過刮獎環(huán)節(jié)的設(shè)計，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)程序可以計算出簡單的價格，但是當(dāng)問題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時候引導(dǎo)學(xué)生提出問題，教給學(xué)生新的知識點-變量。
本節(jié)課學(xué)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(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)機會，以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進步和提高。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十二
首先，自由意識是受者的感受，如果你于一臺放在黑屋子里的機器一直對話，并一直以為對方是人，那么，便可以說它或具有自由意識，這也就是所謂的人工智能初期想要達到的效果。
輻射的世界不缺機器人，他們能勝任不同的工作，有的單一，有的復(fù)雜，甚至有的還貌似發(fā)展出了自己的個性，那么他們是不是具有自我意識的人工智能呢？在輻射宇宙中，這些機器都是編程的產(chǎn)物，程序模擬的思維，和學(xué)習(xí)方式，并不能和ai(人工智能)比，這就好像要拿把小黃雞說成是人工智能一樣。
個性化最明顯的是巧手管家，因為要服務(wù)的是人而不是機器，所以良好的用戶交互是必要的，這也就是為什么，3代的巧手管家會講笑話，但卻有些生冷。四代中的機器人管家會搞不清真實狀況，但卻一直能記得豬腳一家，船長是憲兵機器人，但卻有一套語言系統(tǒng)，這些機器人會很有個性，然而歸根結(jié)底，都是程序員的功勞，仔細看，他們都有一個特點，就是對周遭的大變遷不以為然，那是因為它們多是戰(zhàn)前的產(chǎn)物，所謂的程序模擬學(xué)習(xí)，邏輯是固定的，并不能和自由意識掛鉤。
2.合成人與機器人的區(qū)別
很多人都知道合成人出自學(xué)院，但其實機器是大多也是，機器人在戰(zhàn)前便已經(jīng)開始批量生產(chǎn)，而合成人的誕生，或多或少是學(xué)院對人類失望的結(jié)果，他們分為3代，最原始的和機器無差別，之后，有了合成皮膚，甚至是血肉，這都是因為我開始提到的那個自由意識的定義，也就是所謂的圖靈測試，如果受者認(rèn)為他是個人，那么它就具備了所謂的自由意識，可見，它與編程了服務(wù)于人類的機器人的設(shè)計創(chuàng)造理念本身就是不同的，在輻射的宇宙中，真正具有自由意識的機器是解開代碼枷鎖后的合成人，而機器人只是人類的工具而已，這也就是為什么廢土客一般都會信任機器人，或者開槍就好，不會咒罵他們，因為沒有人會對手中的工具有過多的感情糾葛，而從人類的進化史上看來，每一次更強的自由意識的誕生，都伴隨著一個相近但較低智慧的群體的滅絕，智慧性自由意識，意味著威脅。
之后再看看，為什么說機器人的希望只是場夢？
老憲法號是美國服役過的，依舊能夠航行的，最受人尊敬的`海軍戰(zhàn)艦，可以說是美國的愛國標(biāo)志之一。
并存在于自由之經(jīng)的“綠色"旅游線路之上，是波士頓的驕傲，之所以機器人背后的程序員會基于某種方式，保護憲法號，并讓她升天，更多的是希望能再一次的點燃人們的愛國情緒，然而今日的廢土，勢力割據(jù)，每個都有自己得信仰，能記得憲法號所象征的自由與自豪的，除了幾只尸鬼外，還會又有幾個人。
執(zhí)著的是程序，但選擇關(guān)機否的，確實只能是人類自己，夢很美，但已經(jīng)時過境遷了。
b社對《輻射4》充滿信心銷量將超《上古卷軸5》
對于即將在2015年11月10日發(fā)售的《輻射4》，bethesda是絕對的信心十足，其營銷副總裁在接受外媒采訪時甚至表示游戲的銷量會超越《上古卷軸5：天際》。
petehines表示：“我認(rèn)為《輻射4》的銷量將會突破《上古卷軸5：天際》，這是一款更加壯觀的rpg游戲，出色到無法形容，我的工作是負(fù)責(zé)推廣這款游戲，而游戲自身將決定它能夠走多遠，能造成多大影響力，這些目前都是不確定的，因為《上古卷軸5：天際》的影響力的確很大，但我們對《輻射4》有信心?！?BR> 《上古卷軸5：天際》的全球銷量超過2000萬份，是rpg界的一個奇跡，首先讓我們看看《輻射》系列近期作品的銷量，《輻射3》銷量為920萬套，《輻射：新維加斯》為750萬套，前兩作的銷量已經(jīng)不錯，相信憑借玩家多年對于游戲的期待，游戲大賣是毫無疑問的，但是否能夠達到2000萬還有待時間為我們公布答案。
《輻射4》是否能擊敗《老滾5》？
bethesda稱《輻射4》好到無法形容銷量要創(chuàng)新高
對于即將在2015年11月10日發(fā)售的《輻射4》，bethesda是絕對的信心十足，其營銷副總裁在接受外媒采訪時甚至表示游戲的銷量會超越《上古卷軸5：天際》。
petehines表示：“我認(rèn)為《輻射4》的銷量將會突破《上古卷軸5：天際》，這是一款更加壯觀的rpg游戲，出色到無法形容，我的工作是負(fù)責(zé)推廣這款游戲，而游戲自身將決定它能夠走多遠，能造成多大影響力，這些目前都是不確定的，因為老滾5的影響力的確很大，但我們對《輻射4》有信心?！?BR> 《上古卷軸5：天際》的全球銷量超過2000萬份，是rpg界的一個奇跡，首先讓我們看看《輻射》系列近期作品的銷量，《輻射3》銷量為920萬套，《輻射：新維加斯》為750萬套，前兩作的銷量已經(jīng)不錯，相信憑借玩家多年對于游戲的期待，游戲大賣是毫無疑問的，但是否能夠達到2000萬還有待時間為我們公布答案。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十三
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，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，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，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機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(rèn)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(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(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
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十四
人，沒有熊一樣的力量，卻能把熊關(guān)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(fù)擔(dān)，人類開始學(xué)會使用火，讓蛋白質(zhì)在進入胃之前就變質(zhì)而變得更好消化易于吸收。經(jīng)歷了漫長的手工制造業(yè)歷程，為了提高生產(chǎn)效率，也為了減輕工人手工勞作的負(fù)擔(dān)，人們開始了工業(yè)革命，無數(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(zhì)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(yīng)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(shù)幾乎延伸到了生活的每個領(lǐng)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(dāng)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(jīng)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(shù)的產(chǎn)品，相信這種人機交互系統(tǒng)的雛形經(jīng)過時間的磨練會在未來形成一套完善的從界面到內(nèi)核的智能體系。在社會生活方面，與數(shù)字圖像處理技術(shù)緊密結(jié)合的人工智能已經(jīng)開始應(yīng)用于攝像頭的圖像捕捉和識別，而模式識別技術(shù)的發(fā)展則使得人工智能在更廣闊的領(lǐng)域得以實現(xiàn)成為了可能。一些大公司在人工智能領(lǐng)域的投入和研究對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(xué)習(xí)，通過上億的用戶一次又一次地查詢，來鍛煉人工智能的學(xué)習(xí)能力，由于我的水平還很低，對于深度學(xué)習(xí)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(jīng)濟促創(chuàng)新。
縱覽時間長河，很多新生的技術(shù)在一開始都是舉步維艱的，人工智能也不例外，但幸運的是，人們接受和學(xué)會使用新技術(shù)所需要的時間越來越短，對于人工智能產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)品還需各方面的努力。至于現(xiàn)在討論熱烈的“人工智能統(tǒng)治人類”的問題，我的看法是，人工智能的開發(fā)和應(yīng)用是需要監(jiān)管的，但并不能阻止人工智能即將影響世界的趨勢。
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！
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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(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算、大數(shù)據(jù)、機器學(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(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，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(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(xué)校具有特色的人工智能教育開展模式，為我們提供了開展人工智能教育參照案例，針對教材缺乏問題，對人工智能比較重視的學(xué)校有的建立區(qū)域教研和課程資源建設(shè)，有的開發(fā)人工智能課程、有的建立研學(xué)基地，還有的建立網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺；針對師資問題，教師主要通過自學(xué)，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與多參加線下培訓(xùn)學(xué)習(xí)方式自我成長，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(xué)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(shù)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(shè)計、機器人課程、開源硬件類課程等，利用項目式教學(xué)或其他活動如科技創(chuàng)新、創(chuàng)客、跨學(xué)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(xué)生各年齡層的學(xué)情特點，分為三個階段，第一階段大班stem基礎(chǔ)教學(xué)，第二輪實踐教學(xué)建立社團校隊，第三開展項目式專訓(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)方向進行研究。
這次的粵港澳臺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。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十五
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(lǐng)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(fù)一日的勞動，人工智能顯得尤為輕松，它可以通過一系列復(fù)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(wù)。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(lǐng)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(rèn)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！
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十六
提到人工智能，可能眾多人第一反應(yīng)就是機器人，因為在各種文學(xué)著作、電影、電視劇中人工智能的形象以機器人居多。人工智能并不是局限于機器人這一個品種。理想中的人工智能應(yīng)該是包含著各種形態(tài)的智能體，以我們?nèi)祟惪梢娍筛爬ǖ男误w來說，可以是計算機程序、機器人、車載硬件、甚至是芯片，而人工智能就存在與這些硬件當(dāng)中的軟體內(nèi)。我突然想起一部玄幻小說，里面的超強外星造物就是一個光球形態(tài)的人工智能，能分析地球的語言和行為模式，快速的用低維度的表達形式來轉(zhuǎn)述它高維度的思想，是小說里面的主角制勝法寶。也許人工智能發(fā)展到那一階段，確實就是比人類維度要高出許多的“生物”了。
現(xiàn)代有很多科技大佬已經(jīng)開始呼吁，要我們小心人工智能。這肯定不是空穴來風(fēng)，畢來風(fēng)，畢竟這些已經(jīng)站在科技界頂端的人看到的東西就是比普通人要長要遠的。不過可以確定的是，在我們想要利用人工智能的便利優(yōu)化我們的生活的同時，還是有一部分精英人士是在高度警惕這些人工智能，畢竟可是頂著人類滅亡這種風(fēng)險啊。當(dāng)人工智能處于一個低級階段的時候，人類可以讓人工智能來代替人類進行一些需要基本思考的工作，比如記賬，審計，閱讀，還有風(fēng)險更低的體力勞動，人工智能是可以通過自己分析預(yù)判來減少風(fēng)險的。雖然可能會帶來大量的失業(yè)，但是這本來就是社會前進必須經(jīng)歷的過程，當(dāng)新技術(shù)被發(fā)明出來時一定會影響某些群體的既得利益，然而只要這個前進的方向是對的，也就無可厚非了，畢竟被取代的是所需能力不高的工種，只能怨自身沒有什么不可替代的價值了。
當(dāng)然萬事皆有利有弊人工智能技術(shù)也不例外。一方面，借助人工智能技術(shù)實現(xiàn)自動化，將極大提高生產(chǎn)率，節(jié)省勞動成本;通過優(yōu)化行業(yè)現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)，開拓更廣闊的市場空間。另一方面，人工智能技術(shù)對社會也帶來了近期和遠期的風(fēng)險。在不遠的將來，那些重復(fù)、耗時、乏味的工作;在快速變化的復(fù)雜環(huán)境中進行的.工作以及超出人類極限的工作，都有可能被人工智能系統(tǒng)所代替，從而沖擊勞動力市場?？梢灶A(yù)測，由于人工智能的發(fā)展，多數(shù)人的智能將低于或接近人工智能的水平，如果沒有政策的有效控制，財富就會集中到少數(shù)智能超過人工智能的人手中，這將進一步擴大社會的貧富差別，引發(fā)社會的撕裂。
無論如何，人工智能已經(jīng)慢慢滲入我們的日常、生活、飲食、起居、甚至是思想...但既然人工智能時代來了，我們也無所畏懼!因此我們?nèi)祟惱^續(xù)探索、前進，也無需畏首畏尾，只管一路向前!
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十七
包子強烈地推薦我看這部電影，并提醒說，“不要哭得涕泗橫流”。昨天終于靜下心觀賞，真的哭了。電影讓人感動，讓人憤怒，又讓人矛盾，讓人陷入沉思。
電影一開始，由一位女記者的發(fā)問引出一個問題：如果機器人被設(shè)計的擁有愛、我們?nèi)祟愋璨恍枰鬯麄?夢妮卡的兒子馬丁因患病被冷凍久久不能治愈，于是丈夫試圖以一個具備了感情的人工智能的孩子外形的機器人――戴維、來療治妻子的傷痛。清晨的陽光里，七道程序啟動的指令，一聲“媽咪”來得毫無防備，戴維蜷入夢妮卡的懷中，她的愛從此由他來承擔(dān)......而當(dāng)馬丁奇跡般的康復(fù)后，夢妮卡卻拋棄了戴維。她忘記了、是自己用母愛的誓言啟動了機器人的程序。戴維明知自己已經(jīng)被拋棄，但他仍天真的以為自己如果變成一個真的孩子、母親就會愛他。他堅信著那個童話中的藍仙女、一定能將他變成真的小孩子，于是他踏上了尋找藍仙女的路......尋找仙女的路途危險重重，有機器人捕殺集團、專門獵殺機器人作為娛樂?？粗鴻C器人被電鋸切得支離破碎，觀眾興奮地大叫。那種描寫人性的黑暗和殘暴，讓我大為驚駭!
戴維一直以為自己是獨一無二的，可當(dāng)他在哈比教授那看到無數(shù)的戴維機器人時，他絕望了。在世界的盡頭，雄獅流淚的曼哈頓、他跳入深海?？纱藭r思念的還是夢妮卡，他喊了聲媽咪，便義無反顧的跳下去。于是看到了沉沒在海底的藍仙女雕像，以為找到了夢，可是夢也只是夢，注定幻滅的結(jié)局......他對著藍仙女、一遍一遍的祈禱著，日復(fù)一日、年復(fù)一年......而藍仙女的塑像、也在一直沖他微笑著。一直到2000年后，那些高等生物、將被冰塵封的戴維和泰迪解救出來，并復(fù)制了戴維的回憶，讓他所深愛的媽咪回到這里一天。他喚醒母親，為母親煮一杯咖啡，他為母親蓋上被子，同母親一同睡去。他終于獲得了母親的愛，可兩千年的等待竟只換來這短短的一天的幸福，我不知這應(yīng)算一個甜蜜的還是悲傷的結(jié)局，但是，那一天愛確實超越了肉體或是機器這樣的載體，戴維那一天終于露出了甜蜜的笑容......笑吧，因為那期待的憂傷面容已經(jīng)凝結(jié)兩千年。
《人工智能》這部電影，給人更多的情感沖突與困境。最要的情感沖突，發(fā)生在母親蒙妮卡與機器人戴維之間。戴維是在太可憐，他是個機器人，是個有情感有記憶的機器人，是個會追求愛的機器人。假如他的生活很順利，那么他會開心的生活一段。當(dāng)然他也會陷入另一種痛苦――他的媽媽會衰老會死亡。假如她不在了，他將一個人怎樣孤單的生活呢?一個人生活，只能靠著回憶生活，并且是無止境無變化的活著似乎也沒有意義。這里已經(jīng)展示了一個困境，擁有情感的機器人將如何處理親人的離世呢?但是作品無意處理這個問題，而是引向另一個更復(fù)雜的尷尬處境。這也是戴維更痛苦的更現(xiàn)實的問題。他不是他媽媽唯一的兒子，他甚至不是真的人，自從親生兒子馬丁踏進房門的一刻開始，戴維的悲劇也就開始了。兩個小男孩為了母愛也會爭奪，何況是有些壞心思的真人與單純的機器人;何況是十月懷胎的親骨肉與買來的實驗機器人之間;何況是一手撫養(yǎng)幾年的兒子與兒子的替代品，這其中巨大的差距，都注定了戴維的悲劇。不管他多乖巧體貼，他也得不到母親的`愛撫，聽不到母親的睡前故事。他只能做在桌前呆呆看他們吃飯，模仿著動作，想象著味道。有次他在馬丁的刺激下，大口吞食菠菜，得到的也是開膛破肚的修理。他只能在門外聽母親給馬丁讀故事，靜靜的聽，聽bluefair的故事。bluefair的故事對馬丁來說是消遣，對小木偶來說是福音，而對戴維來說，是希望卻也是絕望，他能像木偶因為善心就變成真的人嗎?他以為他找到了他不被媽媽喜歡的原因，成為真人也就成為一生的追求。
經(jīng)過兩次誤會后，他終于是消磨掉他的信任，完全喪失了他的地位，盡管他媽媽有些不舍，但還是為了他的“真”寶貝兒子，要把機器人兒子丟棄了。本來機器人只是要當(dāng)替代品的，既然真品已經(jīng)有了，替代品的意義就為零，更何況保留替代品是要冒著真品再度消失的危險了。于是戴維被丟棄。盡管他哭得很傷心，哀求得很凄慘，盡管他媽媽還是有些同情有些矛盾，他媽媽還是決絕地離開，一去不回頭。聽說這個鏡頭觸動不少人心弦，賺得不少眼淚，我卻在另一個鏡頭前潸然淚下。
科幻哀傷的童話故事，穿越時空的尋愛之旅;營造幻覺的傷感世界。機器智能的堅持執(zhí)著，赤裸深刻的人性剖析;震撼感人的心靈洗滌。這就是整個影片中最精煉的東西......戴維、那個天真又純凈的孩子，來自他心底的那份對母親的愛，深深的感動了我、我流淚了......
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十八
今天上午線上參加了萊西市信息技術(shù)學(xué)科人工智能與編程教學(xué)研討會，觀摩了張老師《變量》一堂課，本課張老師精湛的業(yè)務(wù)知識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(xué)生們都對刮獎非常感興趣，通過刮獎環(huán)節(jié)的設(shè)計，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)程序可以計算出簡單的價格，但是當(dāng)問題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時候引導(dǎo)學(xué)生提出問題，教給學(xué)生新的知識點-變量。
本節(jié)課學(xué)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(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)機會，以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進步和提高。
人工智能導(dǎo)論的心得體會篇十九
李開復(fù)號稱最會說話的計算機男神，曾經(jīng)是微軟谷歌的副掌門，現(xiàn)在是創(chuàng)新工廠的大bo，在微博有超過半個億粉絲。第一此認(rèn)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(fēng)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(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)我們要出門的時候它就來了，它是共享經(jīng)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(fù)認(rèn)為，人工智能、機器人作為大熱的方向，也會引領(lǐng)時代變革風(fēng)，很多邏輯簡單、重復(fù)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(jīng)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(shù)哲學(xué)這些更顯的珍貴。
人是最復(fù)雜情感動物，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，是人工智能永遠無法做到的，我認(rèn)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(xué)中運用了vr、ar等技術(shù)，以后科技越來越發(fā)達我們的教學(xué)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(xué)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(xué)習(xí)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。