人工智能心得體會(huì )（精選）
當我們心中積累了不少感想和見(jiàn)解時(shí)，好好地寫(xiě)一份心得體會(huì )，這樣我們可以養成良好的總結方法。那么要如何寫(xiě)呢？下面是小編為大家收集的人工智能心得體會(huì )，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。
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(shí)現機器智能。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科學(xué)問(wèn)題，它為人工智能研究提供了根本觀(guān)點(diǎn)與方法。
1、人工智能學(xué)科的誕生
12世紀末13世紀初，西班牙羅門(mén)·盧樂(lè )提出制造可解決各種問(wèn)題的通用邏輯機。17世紀，英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后，德國萊布尼茲做出了四則運算的手搖計算器，并提出了“通用符號”和“推理計算”的思想。19世紀，英國布爾創(chuàng )立了布爾代數，奠定了現代形式邏輯研究的基礎。德國弗雷格完善了命題邏輯，創(chuàng )建了一階謂詞演算系統。20世紀，哥德?tīng)枌σ浑A謂詞完全性定理與N形式系統的不完全性定理進(jìn)行了證明。在此基礎上，克林對一般遞歸函數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(guò)程，提出了理想計算機模型（即圖靈機），創(chuàng )立了自動(dòng)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字計算機的馮·諾依曼型體系結構，以及1946年美國的莫克利和�？颂爻晒ρ兄剖澜缟系谝慌_通用電子數學(xué)計算機ENIAC做出了開(kāi)拓性的貢獻。
以上經(jīng)典數理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學(xué)科的誕生奠定了堅實(shí)的邏輯基礎。
現代邏輯發(fā)展動(dòng)力主要來(lái)自于數學(xué)中的公理化運動(dòng)。20世紀邏輯研究嚴重數學(xué)化，發(fā)展出來(lái)的邏輯被恰當地稱(chēng)為“數理邏輯”，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、歐洲中世紀邏輯之后進(jìn)入第三個(gè)高峰期，并且對整個(gè)現代科學(xué)特別是數學(xué)、哲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和計算機科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。
2、邏輯學(xué)的發(fā)展
1、邏輯學(xué)的大體分類(lèi)
邏輯學(xué)是一門(mén)研究思維形式及思維規律的科學(xué)。從17世紀德國數學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲（niz）提出數理邏輯以來(lái)，隨著(zhù)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、泛邏輯的基本原理
當今人工智能深入發(fā)展遇到的一個(gè)重大難題就是專(zhuān)家經(jīng)驗知識和常識的推理�，F代邏輯迫切需要有一個(gè)統一可靠的，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(kāi)放的，自適應的邏輯學(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)（也即數理邏輯）和柔性邏輯學(xué)共同規律的邏輯學(xué)。
泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規律，建立能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式，并能根據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。
3、邏輯學(xué)在人工智能學(xué)科的研究方面的應用
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，而且它們還作為重要的成分被應用于人工智能系統中。
1、經(jīng)典邏輯的應用
人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統治地位的時(shí)期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”數學(xué)定理證明程序（LT）。在此基礎之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問(wèn)題求解程序（GPS），開(kāi)拓了人工智能“問(wèn)題求解”的一大領(lǐng)域。經(jīng)典數理邏輯只是數學(xué)化的形式邏輯，只能滿(mǎn)足人工智能的部分需要。
2、非經(jīng)典邏輯的應用
�。�1）不確定性的推理研究
人工智能發(fā)展了用數值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統中每個(gè)語(yǔ)句或公式賦一個(gè)數值，用來(lái)表示語(yǔ)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(guān)貝葉斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的發(fā)生率計算模型，以及假設推理、定性推理和證據空間理論等經(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(gè)別到一般的推理。借助這種歸納方法和運用類(lèi)比的方法，計算機就可以通過(guò)新、老問(wèn)題的相似性，從相應的知識庫中調用有關(guān)知識來(lái)處理新問(wèn)題。
�。�2）不完全信息的推理研究
常識推理是一種非單調邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來(lái)的結論。非單調邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀80年代，賴(lài)特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的NML非單調邏輯推理系統、摩爾的自認知邏輯都是具有開(kāi)創(chuàng )性的非單調邏輯系統。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(lái)處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個(gè)典型系統是克林、盧卡西維茲和波克萬(wàn)的三值邏輯系統。模糊邏輯的研究始于20世紀20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關(guān)系合成原則，現有的絕大多數模糊推理方法都是關(guān)系合成規則的變形或擴充。
4、人工智能——當代邏輯發(fā)展的動(dòng)力
現代邏輯創(chuàng )始于19世紀末葉和20世紀早期，其發(fā)展動(dòng)力主要來(lái)自于數學(xué)中的公理化運動(dòng)。21世紀邏輯發(fā)展的主要動(dòng)力來(lái)自哪里？筆者認為，計算機科學(xué)和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要動(dòng)力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學(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、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，在不充分信息的基礎上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據環(huán)境反饋調整、修正自己的行為，由此達到實(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(zhù)重研究人的思維中最能體現其能動(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的可應用性。
5、結語(yǔ)
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)完美統一的邏輯基礎；另一方面，我們還要不斷地爭論、更新、補充新的邏輯。如果二者能夠有機地結合，將推動(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(zhuān)家和學(xué)者又在基于其他邏輯的基礎上研究概率推理，使得邏輯學(xué)盡可能滿(mǎn)足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來(lái)說(shuō)，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(cháng)的時(shí)期，那何不將“百花齊放”與“一統天下”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。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(lài)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)習與運用并不斷深入挖掘其基本內容，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。
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