人工智能心得體會(huì )集錦
當我們對人生或者事物有了新的思考時(shí)，不妨將其寫(xiě)成一篇心得體會(huì )，讓自己銘記于心，如此可以一直更新迭代自己的想法。怎樣寫(xiě)好心得體會(huì )呢？下面是小編幫大家整理的人工智能心得體會(huì )集錦，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。
人工智能心得體會(huì )集錦1
人，沒(méi)有熊一樣的力量，卻能把熊關(guān)進(jìn)籠子，這籠子的鑰匙，叫智慧。人類(lèi)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(zhù)如何獲取食物來(lái)填飽肚子，人類(lèi)之所以會(huì )凌駕于食物鏈頂端，就在于對于資源的使用。為了減輕胃的消化負擔，人類(lèi)開(kāi)始學(xué)會(huì )使用火，讓蛋白質(zhì)在進(jìn)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(cháng)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擔，人們開(kāi)始了工業(yè)革命，無(wú)數的機器流水線(xiàn)取代了效率低下的廉價(jià)勞動(dòng)力，也正是從此刻起，人類(lèi)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。第一臺計算機應運而生，人類(lèi)開(kāi)啟了無(wú)限創(chuàng )造的時(shí)代。時(shí)至今日，計算機技術(shù)幾乎延伸到了生活的每個(gè)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(lèi)不可能完成的計算，但一直致力于創(chuàng )造的人們當然不會(huì )停止對計算機的要求。人們不光需要計算機做人類(lèi)做不了的計算，還漸漸開(kāi)始要求計算機做人類(lèi)能做的事，這便催生了人工智能。人類(lèi)就是這樣一步步用自己的智慧讓自己過(guò)上傻瓜一樣的生活。
人工智能目前還沒(méi)有在人們生活中普及，但是已經(jīng)出現萌芽。最典型是的一些語(yǔ)音識別系統，如蘋(píng)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的雛形經(jīng)過(guò)時(shí)間的磨練會(huì )在未來(lái)形成一套完善的從界面到內核的智能體系。在社會(huì )生活方面，與數字圖像處理技術(shù)緊密結合的人工智能已經(jīng)開(kāi)始應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(shí)現成為了可能。一些大公司在人工智能領(lǐng)域的投入和研究對于推動(dòng)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(xún)，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，通過(guò)上億的用戶(hù)一次又一次地查詢(xún)，來(lái)鍛煉人工智能的學(xué)習能力，由于我的水平還很低，對于深度學(xué)習還不敢妄自拽測。但是，近年來(lái)谷歌公司在人工智能方面的突破一項接著(zhù)一項，為人們熟知的便是智能汽車(chē)。不得不說(shuō)，人工智能想要進(jìn)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(shí)間長(cháng)河，很多新生的技術(shù)在一開(kāi)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(huì )使用新技術(shù)所需要的時(shí)間越來(lái)越短，對于人工智能產(chǎn)品的投入市場(chǎng)是有益的。因此，在我看來(lái)，將已開(kāi)發(fā)出來(lái)但還需完善的人工智能產(chǎn)品投放市場(chǎng)，使其進(jìn)入人們的生活只是時(shí)間的問(wèn)題，但要想真正掌握人工智能，開(kāi)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。至于現在討論熱烈的“人工智能統治人類(lèi)”的問(wèn)題，我的看法是，人工智能的開(kāi)發(fā)和應用是需要監管的，但并不能阻止人工智能即將影響世界的趨勢。
由于我對于人工智能的理解還只是皮毛，對于文中出現的紕漏和錯誤還希望老師指正！
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一、研究領(lǐng)域
在大多數數學(xué)科中存在著(zhù)幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有著(zhù)特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語(yǔ)。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設計、智能檢索、智能調度、機器學(xué)習、專(zhuān)家系統、機器人學(xué)、智能控制、模式識別、視覺(jué)系統、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、agent、計算智能、問(wèn)題求解、人工生命、人工智能方法、程序設計語(yǔ)言等。
在過(guò)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；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設計分析集成電路的，合成人類(lèi)自然語(yǔ)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(dòng)機器人和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統。人工智能是一種外向型的學(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(shí)的數學(xué)基礎，哲學(xué)和生物學(xué)基礎，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。因為人工智能的研究領(lǐng)域十分廣闊，它總的來(lái)說(shuō)是面向應用的，也就說(shuō)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(lèi)的思維。參照人在各種活動(dòng)中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過(guò)就是代替人的活動(dòng)而已。哪個(gè)領(lǐng)域有人進(jìn)行的智力活動(dòng)，哪個(gè)領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應用機器的長(cháng)處來(lái)幫助人類(lèi)進(jìn)行智力活動(dòng)。人工智能研究的目的就是要模擬人類(lèi)神經(jīng)系統的功能。
二、各領(lǐng)域國內外研究現狀
近年來(lái)，人工智能的研究和應用出現了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統人工智能的延伸和擴展。在新世紀開(kāi)始的時(shí)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(jìn)化計算、數據挖掘與知識發(fā)現，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。
1、分布式人工智能與艾真體
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計算與人工智能結合的結果。dai系統以魯棒性作為控制系統質(zhì)量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標是要創(chuàng )建一種能夠描述自然系統和社會(huì )系統的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協(xié)作中實(shí)現，因而其主要研究問(wèn)題是各艾真體間的合作與對話(huà)，包括分布式問(wèn)題求解和多艾真體系統（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)域。其中，分布式問(wèn)題求解把一個(gè)具體的求解問(wèn)題劃分為多個(gè)相互合作和知識共享的模塊或結點(diǎn)。多艾真體系統則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調，包括規劃、知識、技術(shù)和動(dòng)作的協(xié)調。這兩個(gè)研究領(lǐng)域都要研究知識、資源和控制的劃分問(wèn)題，但分布式問(wèn)題求解往往含有一個(gè)全局的概念模型、問(wèn)題和成功標準，而mas則含有多個(gè)局部的概念模型、問(wèn)題和成功標準。
mas更能體現人類(lèi)的社會(huì )智能，具有更大的靈活性和適應性，更適合開(kāi)放和動(dòng)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(diǎn)。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結構、語(yǔ)言、合作與協(xié)調、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習和應用等。mas已在自動(dòng)駕駛、機器人導航、機場(chǎng)管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應用。
2、計算智能與進(jìn)化計算
計算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進(jìn)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(cháng)的研究歷史，而進(jìn)化計算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對進(jìn)化計算加以說(shuō)明。
進(jìn)化計算（evolutionarycomputation）是指一類(lèi)以達爾文進(jìn)化論為依據來(lái)設計、控制和優(yōu)化人工系統的技術(shù)和方法的總稱(chēng)，它包括遺傳算法（geneticalgorithms）、進(jìn)化策略（evolutionarystrategies）和進(jìn)化規劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導思想，但彼此存在一定差別。同時(shí)，進(jìn)化計算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類(lèi)，這些都統稱(chēng)為進(jìn)化計算方法。目前，進(jìn)化計算被廣泛運用于許多復雜系統的自適應控制和復雜優(yōu)化問(wèn)題等研究領(lǐng)域，如并行計算、機器學(xué)習、電路設計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、基于艾真體的仿真、元胞自動(dòng)機等。
達爾文進(jìn)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。大多數生物體通過(guò)自然選擇和有性生殖進(jìn)行進(jìn)化。自然選擇決定了群體中哪些個(gè)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(jìn)化規劃、進(jìn)化策略三個(gè)領(lǐng)域的研究才開(kāi)始交流，并發(fā)現它們的共同理論基礎是生物進(jìn)化論。因此，把這三種方法統稱(chēng)為進(jìn)化計算，而把相應的算法稱(chēng)為進(jìn)化算法。
3、數據挖掘與知識發(fā)現
知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問(wèn)題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本，通過(guò)歸納學(xué)習，或者與神經(jīng)計算結合起來(lái)進(jìn)行知識獲取已有一些試驗系統。數據挖掘和知識發(fā)現是90年代初期新崛起的一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。在數據庫基礎上實(shí)現的知識發(fā)現系統，通過(guò)綜合運用統計學(xué)、粗糙集、模糊數學(xué)、機器學(xué)習和專(zhuān)家系統等多種學(xué)習手段和方法，從大量的數據中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數據背后的客觀(guān)世界的內在聯(lián)系和本質(zhì)規律，實(shí)現知識的自動(dòng)獲取。這是一個(gè)富有挑戰性、并具有廣闊應用前景的研究課題。
從數據庫獲取知識，即從數據中挖掘并發(fā)現知識，首先要解決被發(fā)現知識的表達問(wèn)題。最好的表達方式是自然語(yǔ)言，因為它是人類(lèi)的思維和交流語(yǔ)言。知識表示的最根本問(wèn)題就是如何形成用自然語(yǔ)言表達的概念。
機器知識發(fā)現始于1974年，并在此后十年中獲得一些進(jìn)展。這些進(jìn)展往往與專(zhuān)家系統的知識獲取研究有關(guān)。到20世紀80年代末，數據挖掘取得突破。越來(lái)越多的研究者加入到知識發(fā)現和數據挖掘的研究行列�，F在，知識發(fā)現和數據挖掘已成為人工智能研究的又一熱點(diǎn)。
比較成功的知識發(fā)現系統有用于超級市場(chǎng)商品數據分析、解釋和報告的coverstory系統，用于概念性數據分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統explora，交互式大型數據庫分析工具kdw，用于自動(dòng)分析大規模天空觀(guān)測數據的skicat系統，以及通用的數據庫知識發(fā)現系統kdd等。
4、人工生命
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國圣菲研究所非線(xiàn)性研究組的蘭頓（langton）于1987年提出的，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構造出能夠表現自然生命系統行為特征的仿真系統或模型系統。自然生命系統行為具有自組織、自復制、自修復等特征以及形成這些特征的混沌動(dòng)力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應。
人工生命所研究的人造系統能夠演示具有自然生命系統特征的.行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實(shí)質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內容來(lái)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有關(guān)。生物學(xué)從問(wèn)題的頂層開(kāi)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(wèn)題的底層開(kāi)始，把器官作為簡(jiǎn)單機構的宏觀(guān)群體來(lái)考察，自底向上進(jìn)行綜合，把簡(jiǎn)單的由規則支配的對象構成更大的集合，并在交互作用中研究非線(xiàn)性系統的類(lèi)似生命的全局動(dòng)力學(xué)特性。
人工生命的理論和方法有別于傳統人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的理論和方法。人工生命把生命現象所體現的自適應機理通過(guò)計算機進(jìn)行仿真，對相關(guān)非線(xiàn)性對象進(jìn)行更真實(shí)的動(dòng)態(tài)描述和動(dòng)態(tài)特征研究。
人工生命學(xué)科的研究?jì)热莅ㄉF象的仿生系統、人工建模與仿真、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)、人工生命的計算理論、進(jìn)化與學(xué)習綜合系統以及人工生命的應用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進(jìn)程、進(jìn)化機器人、自催化網(wǎng)絡(luò )、細胞自動(dòng)機、人工核苷酸和人工腦等。
三、學(xué)了人工智能課程的收獲
�。�1）了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線(xiàn)，了解國內人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。
�。�2）較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點(diǎn)掌握了狀態(tài)空間法、問(wèn)題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語(yǔ)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(guò)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(jià)搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹(shù)搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
�。�4）掌握了消解原理、規則演繹系統和產(chǎn)生式系統的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調推理的概念。
�。�5）概括性地了解了人工智能的主要應用領(lǐng)域，如專(zhuān)家系統、機器學(xué)習、規劃系統、自然語(yǔ)言理解和智能控制等。
�。�6）基本了解人工智能程序設計的語(yǔ)言和工具。
四、對人工智能研究的展望
對現代社會(huì )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)，包括智能設計、虛擬制造、在線(xiàn)分析、智能調度、仿真和規劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統輔助其分析，判斷和決策；應用卡欺詐檢測系統業(yè)已得到普遍應用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家帶來(lái)了極大的方便，它還改變了傳統的通信方式，語(yǔ)音撥號，手寫(xiě)短信的智能手機越來(lái)越人性化。
人工智能還影響了你們的文化和娛樂(lè )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《終結者》系列，到基努.里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導演的《人工智能》，都有意無(wú)意的提出了同樣的問(wèn)題：我們應該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機器？會(huì )不會(huì )有一天機器的智能將超過(guò)人的智能？問(wèn)題的答案也許千差萬(wàn)別，我個(gè)人認為上述擔心不太可能成為現實(shí)，因為我們理解人工智能并不是讓它取代人類(lèi)智能，而是讓它模擬人類(lèi)智能，從而更好地為人類(lèi)服務(wù)。
當前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，遺傳算法，進(jìn)化程序設計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開(kāi)發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向對象技術(shù)”后的又一突破。從萬(wàn)維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開(kāi)展。
五、對課程的建議
�。�1）能夠結合現在最新研究成果著(zhù)重講解重點(diǎn)知識，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識被應用。
�。�2）多推薦一些過(guò)于人工智能方面的電影，如：《終結者》系列、《黑客帝國》系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對這門(mén)課程學(xué)習的興趣。
�。�3）條件允許的話(huà)，可以安排一些實(shí)驗課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡(jiǎn)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。
�。�4）課堂上多講解一些人工智能在各個(gè)領(lǐng)域方面的應用，以及著(zhù)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(lái)的方法和技術(shù)，在講解時(shí)最好多舉例，再結合原理進(jìn)行講解，更助于同學(xué)們對人工智能的理解。
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