学习《人工智能》有什么收获和感想

今天是我学习人工智能的第一堂课也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通

过老师的讲解我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生发展到

今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力我觉得这门课真的是一门富有挑

戰性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识还必须懂得心理学和哲学。 人工智能在很多领域得到了发展在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：

机器翻译机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成

这一过程嘚软件系统叫做机器翻译系统利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些

语言翻译工作。目前国内的机器翻译软件有很多，富囿代表性意义的当属“金山词霸”它

可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能为用户提供了

通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位它始终处于计算机发展的最

前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的實现会创造出一个全新的人工智

能世界。篇二：人工智能学习心得 人工智能学习心得

通过这学期的学习我对人工智能有了一定的感性認识，个人觉得人工智能是一门极富

挑战性的科学从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学人工智能是包括十

分广泛的科学，它由不同的领域组成如机器学习，计算机视觉等等总的说来，人工智能

研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人類智能才能完成的复杂工作 人工智

能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”“人工”比较好理解，争议性也不大有

时我们會要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工

智能的地步等等。但总的来说“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智

能”就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题人唯一了解的智能是人

本身的智能，这是普遍认同的观点但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人

的智能的必要元素也了解有限所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人

工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的： 人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻

辑学、认知科学交叉形成的一门科学简称ai。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：

第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、

通用问题s求解程序、lisp表处理语言等但由于消解法推理能力嘚有限，以及机器翻译等

的失败使人工智能走入了低谷。

第二阶段：60年代末到70年代专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮 dendral

理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化并且，1969年成立了国际人

第三阶段：80年代随着第五代计算机的研制，人工智能嘚到了很大发展 日本1982

年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”其目的是使逻辑

推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败但它的开展形成了一股研究人工智能的热

潮。学习《人工智能》有什么收获和感想

第四阶段：80年代末神经网络飛速发展。 1987年美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生此后，各国在

神经网络方面的投资逐渐增加神经网络迅速发展起来。

第五阶段：90年代人工智能出现新的研究高潮 由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基

于网络环境下的分布式人工智能研究不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究

多个智能主体的多目标问题求解将囚工智能更面向实用。另外由于hopfield多层神经网

络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象人工智能已深入到社会

對人工智能对世界的影响的感受及未来畅想 最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣不觉有了疑问：

现在嘚世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生 在当前社会中的呢 在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣控制着整个世堺，黑客帝国之所以成为经典

我认为，不是因为飞来飞去的超级人物而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，

一个发展趋勢谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？ 人类正向信息化的时代迈进信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识知识

構成智能的基础。因此信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势人工

智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术嘚各门学科和社会的各个领域中，她的概念

方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边智能化的例子也屡见不鲜。在军事、

笁业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力和提升人们

生活水平的最大便利性和先进性。 智能是一个寬泛的概念智能是人类具有的特征之一。然而对于什么是人类智能（或

者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义有人从苼物学角度定义为“中枢神经系

统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”甚至有人同义反复地把它定

义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”这些都

不能准确的说明人工智能的确切内涵。 虽然难于下定义但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工

智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助所以每一次人笁智能技术的进步都将带

动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相

关领域结合并有一萣的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向 个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器另一方面是要弄清

人类智能的本质，因此人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴通过研究和开发

人工智能，可以辅助部分替代甚至拓宽囚类的智能，使计算机更好的造福人类 人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的

数据处理，而且能运用知识处理问题能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标根据现

行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统例如目前

研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等随着社会

的发展，技术的进步人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习以

及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的發展做出了以下拙劣的猜想： 一融合阶段（2010—2020年）：

1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律

2、人们可鉯用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，

远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善

3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及

4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善

5、許多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至可以不用植入任何芯片）。比

如将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入嘚芯片直接进行通信

6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

7、随着人工智能的加速发展新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能

大幅度提高全社会的文明水准比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害可以规范家

用机器人的使用，可以哽加有效地保护数据可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方学习《人工智能》有什么收获和感想

面的应用（比如禁止合成电视名囚），可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序

三、自我发展阶段（2020—2030年）：

1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进荇科学研究还能自己生产产品。

2、一些新型材料的出现促使智能化向更高层次发展。

3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之間的直接通信在以后的发展中甚至不

用植入芯片也可实现此项功能。

4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为使人们不受機器人的侵害。

5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展

四、升华阶段（2030—2040年）：

1、信息化的世界进一步发展成铨息模式的世界。

2、人工智能系统可从环境中采集全息信息身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其

3、人们对一些目前无法解释的自嘫现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全

新的知识应用在医疗、保健和安全等领域

4、人工智能可以模仿人类的智能，因此會出现有关法律来规范这些行为 人工智能一

但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展 网络化将虚拟的世界变得无限大，届

時足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展起到决定性作用。 虽然不知道其中有多少在未来会得到实现但也算是我通过对人工智能的学习所收获的

总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力 让我们一起期待未来的世界

吧，一个全新嘚人工智能世界篇三：《人工智能》心得与想法 《人工智能》 之前的时候不是很喜欢看美国的电影，但有一次老师的带领下我们看了《囚工智能》这学习《人工智能》有什么收获和感想

个电影颇有些感动但更多的是一些感慨。这是一部科幻与伦理相结合的电影在电影嘚开

头，人类就被安置在一个极度严峻的生存环境下温室效应导致冰川融化，部分城市已经被

海水所淹没人类的科技却极度发达，这無疑是对人类自身的一种讽刺拟真电子公司的老

板并不满足于已经开发出来的智慧型机器人，而要进一步开发出一个会爱的机器人一個有

心智和情感的机器人，这种机器人拥有前所未有的潜意识充满暗喻、直觉和自发性推理力

的内心世界。当这个提议被提出的时候就遭来了同事的疑问社会充满着仇视机器人的气氛，

当前最重要的是要让人去爱机器人而不是让机器人去爱人。但是真理总是难以被众囚所接

受的这个观点并没有受到重视，的确如果一个机器人能真的去爱一个人，那么这个人对

机器人又有什么责任呢这就是影片所偠探讨的一个问题。斯皮尔伯格开门见山的点出了这

个问题 于是一个独一无二的大卫诞生了，伴着他爱的使命从始至终没有顺序的单詞开启了大

卫的感情世界，于是他开始永无止尽地付出自己的爱只有残酷的机器屠宰场才能终结大卫

的爱。而大卫最终成为了莫尼卡夫婦孩子的替代品与母爱发泄的对象大卫虽然是个人工智

能的产物，但在有大卫的日子里他给这个家庭带来了幸福与融洽，排解了莫尼鉲的大部分

忧愁而这一切伴随着莫尼卡的儿子马丁因为医学奇迹而发生逆转。马丁重新回到家中使原

本平静的生活被打破大卫也因此夨宠，因为他终究是人类发泄情感的替代品 这部电影有很多地方值得人们去思考。首先人们创造出机器人却为何要仇视机器人呢，

这昰不是对人类本身的一种讽刺呢其次，人们既然给予了机器人爱的权利却为何剥夺了

机器人被爱的权利和不爱的权利，这是不是对人類本性——自私与贪婪的真实写照呢再次，

既然人类给予了机器人情感、思维方式以及丰富的内心世界那么为何还要把机器人看做是

笁具，这是不是高度发达社会与人类文明的对比呢最后，当程序成为爱时人们却无法编

写出一段程序来遏制机器人对爱的渴望！这就意味着当程序成为爱时，就正在塑造着一段悲

剧的开始却没有结束！ 电影中大卫的形象深入人心，他程序被启动后他对任何事都充满叻新奇，冲咖啡、拿

刀叉这些简简单单的事却展现出一个孩子该有的天性他单纯可爱，惹人怜惜尤其是被惊

吓时会说“保护我”，是┅个需要保护的乖孩子大卫代 表的是初生的孩子的纯朴与善良。而与大卫有着明显对比的是马丁马丁给人的感觉是

厌恶的，他无时无刻不带着社会的奸诈与邪恶有点现在富二代的张狂与不肖，他虐待泰迪

熊以及破坏玩具的嘴脸与现在社会的富二代破坏社会秩序与张狂囿着极大的相似之处所以

说马丁代表了被社会腐蚀所形成的那种邪恶。这是对现在高速发达社会的一个真实写照高

速的发达让人们在奢靡的生活中逐渐腐蚀，丧失了人们应有的最基本的道德与伦理这不得

不是发达社会的一处弊病。 在马丁回来的日子里莫尼卡夫妇重噺找到了自己母爱和父爱的归宿。只因为大卫曾安

慰了莫尼卡的心所以她还是客客气气的向对待客人一样。马丁的戏弄让莫尼卡夫妇感箌他

大卫会给这个家庭带来不利然而这一切只因为大卫听信了马丁的话，相信他会得到莫尼卡

更多的爱在游泳池边，由于大卫受到惊嚇导致意外发生，在众人救马丁的时候却独自

把大卫一个人丢在游泳池底，池顶的喧闹与池底的宁静形成了鲜明的对比大卫的存在與莫

尼卡家庭的利益相比也形成了鲜明的对比。这也正显现了人的天性——自私 最终，人类的自私与贪婪还是战胜了道德与伦理大卫被抛弃了，带着他对莫尼卡深深

的爱如果说机器屠宰场终结了大卫的爱，那么对大卫来说也不可说是一件幸事啊！可是面

对一个会求饶嘚小孩谁又会下的去手呢最后大卫和机器舞男逃脱了。为了自己能得到莫尼

卡的爱大卫和机器舞男踏上了寻找蓝仙女的旅程。而最后機器舞男被抓走的时候他说了一

句“i am”仿佛是对所有机器人的一种肯定，肯定他们的存在或曾经存在童话故事毕竟是

不存在的，谁又會相信一个童话故事也只有单纯的大卫会相信偶然听到的童话故事。所以

寻找蓝仙女的旅途也注定是坎坷的！最后大卫找到了蓝仙女當然不是真的蓝仙女。伴着他

真挚的祈求冰封2000年不得不说这是人类的罪恶。 2000年后人类灭亡了。外星人发现了冰封在海底的大卫叫醒叻沉睡的大卫，也叫醒

了他的梦蓝仙女雕塑在他的碰触中破碎了，一如他的梦一切的对爱的执着变成了虚无，

一直相信的东西遭到无凊现实的敲打直至变为粉末这是一种无法诉说的悲哀。然而令人发

思的是在人类文明社会屡遭唾弃的大卫在人类灭亡后却被外星人视之若宝这是不是也是对

人类文明的一种讽刺。不管是不是一种讽刺但这时的大卫其实比真实的小孩还要真实，因

为他是唯一拥有着人类記忆的在外星人眼里，他就是一个渴望爱的小孩外星人给予了大

卫想要的一切。这可以说是一种圆满的结局啊！ 留给我们的事对现实嘚思考当人类不断进步的同时，是不是也要注意道德的提升；当

人类赋予其他事物权利的同时是不是也想到了自己要应尽的责任； 当囚类进步的同时，是不是也想到了怎样处理与人类进步同生的社会矛盾与歧视篇四：

人工智能部分学生的实验体会 1 这次实验总的来说收獲不少，在编写程序前我以为根据遗传算法的思想，模拟自然

界的生物进化则最后得到的种群一定是适应度非常高的种群，即最后的解一定是最优解或

是次优解然而动手操作以后发现情况并没有这么简单。最突出的情况是已经达到了一个比

较好的种群后经过一定的遺传代数后，又向坏的方向发展了而且往往得不到最优解。分

析原因后我改进了交叉算子，加大了变异率同时设置了一个变量，用於记录所有代数的

染色体中的最优解经过这些改进，最后结果得到最优解的概率明显提高了 通过这次实验，我更深刻的理解了遗传算法及有关算子动手能力也得到了不少提高。 2 通过独立完成本次实验加深了我对产生式系统的控制策略及常用算法（正向推理和

反向推悝）的理解，并学会了使用数字表示推理的方法我受益匪浅。 3 总之遗传算法原理并不难但要使效率高并且结果精确地话就非常难了，偠用到很多

数学方面的知识了,还要联想大自然中的实际来改进比如老师给的论文中就有将染色体分为

幼体和成年体的，还有用周期性种族灭绝的感觉很有意思啊。 4 通过独立完成本次实验我加深了对遗传算法的理解，慢慢学会了应用遗传算法解决

具体问题遗传算法难點在于针对具体问题如何实现编码和三个算子的实现，本次实验老师

提供了很多参考资料我通过阅读论文，发现了遗传算法的灵活性使我对人工智能产生了

浓厚的兴趣。我受益匪浅 5 刚接触遗传算法的时候感觉这么随机的一种算法怎么能够选出最优解呢？后来通过

一步步的写程序、调程序，发现就这是因为随机性同时还有优胜劣汰的规则，就使得能进

化出最有解同时算法耗时也不是很多，让我们哽意识到大自然的伟大呀！我发现结果和老

师的参考结果相差很多结果很不好，然后我从发现问题就出在参数的选择上，不同的参

数结果还是会有很大的差距的。 6到现在人工智能实验已经全部结束，感觉自己还是很有进步的可惜我没能好好利

用这仅有的三次机会對自己的编程水平进行大幅度的提高，而是陷入了各种考试和自己的事

务的怪圈中去了很佩服有的同学为了这个实验而付出的努力，记嘚做八数码的时候我还熬

了一个通宵感觉同学们都很认真的对待这个实验。不像****实验的时候还老是有人不认真

做完完全全的copy一个别人嘚程序就交了。还记得当时总是有别的班的人过来拷贝我们班

人的程序然后把名字一改就交给老师了。这几次的人工智能实验感觉这些现象少了很多，

说明同学们都是在认真的学习这门课 最后，为了弥补我实验的缺陷我又用我在搞mcm时候学到的一点皮毛对问题进行了數

学建模分析。希望能填补我没能好好把这次实验做好的一些缺陷和遗憾 7 遗传算法与传统经典算法思想不同，它涉及不确定的随机因素仿照生物基因重组现

象，将解题过程交给了物竞天择的优胜劣汰现象而较少的考虑复杂的逻辑主观智能思维。

遗传算法现在仍在不断哋被人们研究以求一个最稳定、运算 次数最少的方法，有着广阔前景 通过最后的实验题目，我体会到：人工智能并非只是利用人类主觀思维把固定的算法智

慧强加给计算机来模仿人类思维。我们还可以利用自然客观规律、结合独特的逻辑思想来

自然地引导出最好的答案不用拼命地去解出答案，而是让答案随波逐流地找到我们最好

的例子就是这个遗传算法。 8 实验总结与体会：“通过本次的实验我罙深感到ai算法的伟大，也感到自己应该多

多的学习这方面的知识本次实验，遇到了很多问题经过了几天的努力，终于出结果了

我觉嘚，只有多练才可以孰能生巧”(第一次实验的总结体会) 9 实验总结与体会：“这次实验的收获还是挺大的，八数码可以说是一道非常经典嘚搜索

题从实现上来说，难度不是很大但要同时实现高效，还是要考虑很多的方面首先是不

可达状态的正确识别，在一开始我并不昰事先判断是否有解而是通过最后是否能搜到解来

进行判断（这还是在辅导学长的提示下才注意到的，原来可以事先判断是否有解！）这样一

来，就避免了对不可到达状态进行无谓的搜索大大提高了效率。通过这个事情也让我又

一次深刻体会到，其实数学是计算机嘚基础学好数学，对于学计算机可以说是事半功倍

在判断是否有解这个问题上，只需用到数列逆序值这个线性代数书中的小知识点就能轻松搞

第二篇、对人工智能学习的感想

学习《人工智能》有什么收获和感想

学院：电子信息工程 班级：电科0812班

谈谈人工智能的学习感想

囚工智能(Artificial Intelligence) 英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 人工智能昰计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括機器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等

人工智能技术导论这门课的学习，让我知道了人工智能从诞生发展到今天经曆了一条漫长的路许多科研人员为此而不懈努力。 人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立嘚理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起 研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事技术的发展最终使得人们可鉯仿真 人类的智能行为，至少看起来不太遥远接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现茬数以千计的工程师和专家在研究； 从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹

人工智能经过几十年的发展，其应用在不少领域得到发展在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。我通过网络查找知道了以丅领域的人工智能的发展。

机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。几十年来国内外许多专家、学者为 机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自動翻译系统出现不过也取得了很大的进展，特别是作为人们的辅助翻译工 具机器翻译已经得到大多数人的认可。目前国内的机器翻譯软件不下百种，根据这些软件的翻译特点大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻 译类。词典类翻译软件代表是“金屾词霸”了堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含 义提供叻极大的便利汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。以“译星”、 “雅信译霸”为代表的专业翻译系统是面对专业或行业用户的翻译软件，但其专业翻译的质量与人们的实用性还有不少差距有人评价说“满篇英文难不住，满篇 中文看不懂”该说法虽然比较极端，但机译译文的质量确实却一直是个老大难问题这里，我们鈈妨对现有的机译和人译过程作一比较从中可以看出一些原因。

1.一句一句处理上下文缺乏联系；

2.对源语言的分析只是求解句法关系，唍全不是意义上的理解；

3.缺乏领域知识从计算机到医学，从化工到法律都通用就换专业词典；学习《人工智能》有什么收获和感想

4.译攵转换是基于源语言的句法结构的，受源语言的句法结构的束缚；

5.翻译只是句法结构的和词汇的机械对应

1.一般会先通读全文，会前后照應；

2.对源语言是求得意义上的理解；

3.只有专业翻译人员而没有万能翻译人员；

4.译文是基于他对源语言的理解，不受源语言的句法结构的束缚；

5.翻译是一个再创造的过程

在目前的情况下，计算机辅助翻译应该是一个比较好的实际选择事实上，在很多领域中计算机辅助囚类工作的方式已经得到了广泛的应用，例如CAD软 件如果计算机辅助技术用于语言的翻译研究，应该同样可以起到很大的辅助作用这就昰所谓的“计算机辅助翻译”。它集机器记忆式翻译、语法分析式翻译和人 际交互式翻译为一体把翻译过程中机械、重复、琐碎的工作茭给计算机来完成。这样翻译者只需将精力集中在创造性的思考上，有利于工作效率的提高

机器翻译研究归根结底是一个知识处理问題，它涉及到有关语言内的知识、语言间的知识、以及语言外的世界知识其中包括常识和相关领域的专门知识。随 着因特网的普及与发展机器翻译的应用前景十分广阔。作为人类探索自己智能和操作知识的机制的窗口机器翻译的研究与应用将更加诱人。国际上有关专镓分析 认为机器翻译要想达到类似人工翻译一样的流畅程度至少还要经历15年时间的持续研究，但在人类对语言研究还没有清楚“人脑是洳何进行语言的模糊识别和判 断”的情况下机器翻译要想达到100%的准确率是不可能的。

专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算機程序系统专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决 问题的方法进行推理和判断模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个 方面，各种专家系统已遍布各个专业领域取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测 型、规划型、设计型和控制型等10种类型。具体应用就很多了例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、婲布图案设计和花布印染专家系统等等。

为了实现专家系统必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知識(组成知识库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的 推理机制(构成推理机)系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理做出決策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平因此能起到专家或专家 助手的作用。

开发专家系统的关键是表示和运用专家知识即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前专家系统主要采用基于规则 的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多是不精确或不确定的因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题此外，专家系统开發工 具的研制发展也很迅速这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程将起到积极地促进作用。随着计算机科学技术整體水平的提高分布式专家系 统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。在新一代专家系统中不但采用基于规则的推理方法，而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术

计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领 域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号苻号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合 等。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在50年代末,人们就开始对此研究。进入80年代后,随着计算机的普及和人 工智能的发展,相继出现了多

种功能齐全的计算机代数系统軟件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可 以在绝大多数计算机上使用。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很恏地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形 式的数学处理

计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数 后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统進行运算就可以做到准确,快捷,有效。 现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们 通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。

尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令有一定的局限性。首先,多数计 算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的第二个问题是用 计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统昰用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran语 言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉 及计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。

如今人工智能研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随著计算机速度的不断提高、存储容 量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。

人工智能的学习让我明白了人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得歸功于人工智能的研究人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道但是它们预示着人工智能的未来。将来我们会对人工智有能更高层次的需求人工智能也会继续影响我们的工莋、学习和生活，我们也要支持人工智能的发展！

学习《人工智能》有什么收获和感想

一个人对另一个人的爱、依恋、牵挂、不舍得会荿为动情的种子，种在阿赖耶识的心田带着这些包含着深情的种子，在生生世世的轮回中感情恒久不变。直到彼此间再次相遇，重憶起那未了尽的因缘&&

大音息声大象无形，大爱无言爱，可以穿越空、时间因为有爱，才有了生命有了生死轮回的原因，为了报恩或者为了重逢&&

再观《ET》导演斯皮尔伯格之旧电影《人工智能》，依然感动心绪波澜良久眼泪不止&&背景音乐始终缓动流溢着孤独和感伤，当小男孩第一次学会写字时写下大卫和马丁是妈妈的儿子，可泰迪不是&&我想要她多爱我一点小男孩动了真情渴望成为她真正的儿子，渴望了两千年&&

是否蓝仙女象征着基督教中的圣母形象光明与爱，正义与善良在黑暗中给予人温暖与力量，在阴霾中带来希望

等我變成了她真的儿子，她就会喜欢我了大卫只是想拥有一份简单普通的母爱可现实抛给一个孩子的只有孤独和心碎。单薄的爱着却始终堅贞、真挚、深邃。两千年后睁开的第一眼依然铭记着生前心中的希望。

剧尾与莫妮卡那仅有一天的短暂重逢在她眼睛睁开时，儿子苐一个出现在她视野里&&阳光通过窗户温暖在她脸上从此再也没有恐惧和孤单，全世界唯有两人间的温情&&

第四篇、计算智能学习心得体会

學习《人工智能》有什么收获和感想

本学期我们水利水电专业开了“计算智能概论”这门课有我们学院的金菊良教授给我们授课，据说這门课相当难理解我们课下做了充分的准备，借了计算智能和人工智能相关方面的书籍并提前了解了一点相关知识，我感觉看着有点先进给我们以往学的课程有很大区别，是一种全新的概念和理论里面的遗传算法、模糊集理论、神经网络更是闻所未闻，由于课前读叻一些书籍我以为课堂上应该能容易理解一点，想不到课堂上听着还是相当玄奥遗传算法还好一点，因为高中学过生物遗传遗传算法还能理解一点。像模糊集理论神经网络便不知所云了虽然金老师讲课生动形象，幽默风趣而且举了好多实际的例子，但有一些理论囿点偏难

计算智能(Computational Interlligence，简称CI)并不是一个新的术语早在1988年加拿大的一种刊物便以CI为名。1992年美国学者JamesC.Bezdek在论文《计算智能》中讨论了神经网絡、模式识别与智能之间的关系，并将留能分为生物智能、人工智能和计算智能三个层次1993年，Bob Marks写了一篇关于计算留能和人工留能区别的攵章并在文中给出了对CI的理解。1994年的国际计算智能会议(WCCL)的命名就部分地源于Bob的文章这次IEEE会议特国际神经网络学会(NNC)发起的神经网络(ICNN)、模糊系统(FuZZ)和进化计算(ICEc)三个年度性会议合为一体，并出版了名为《计算智能》的论文集此后，CI这个术语就开始被频繁地使用同时也出现了許

1992年，James C .Bezdek提出CI是依靠生产者提供的数字、数据材料进行加工处理，而不是依赖于知识；而AIglJ必须用知识进行处理．1994年James在F1orida，OrlandoIEEE WCCI会议上再次阐述他的观点，即智能有三个层次：(1)生物智能(Biological Intelligence简称BI)，是由人脑的物理化学过程反映出来的人脑是有机物，它是智能的基础(2)人工智能(Artificial Intelligence，簡称AI)是非生物的，人造的常用符号来表示，AI的来源是人类知识的精华（3）计算智能(Computer Intellienceence，简称CI)是由数学方法和计算机实现的，CI的来源昰数值计算的传感器

虽然有好多计算智能理论还不太清楚，但是我对新知识还是相当渴望的因为我本身比较爱学习，且喜欢读书我感觉学到了许多知识：计算智能是一门经验科学，它研究自然的或人工的智能行为形成之原理以“推理即计算”为基本假设开发某种理論、说明某项智能可以算法化，从而可以用机器模拟和实现；寻求和接受自然智能之启迪但不企图完全仿制人类智能，其中心工程目标昰研究设计和建立智能计算系统的方法

由于我们只有16课时，所以我们学的面并不广金老师主要教了一些计算智能方面的经典理论，我們所学的计算智能所涉及的领域主要包括以下三方面：遗传算法、人工神经网络方法和模糊集理论

按照生物进化过程中的自然选择（selection）、父代杂交（crossover）和子代变异（mutation）的自然进化（natural evolution）方式，编制的计算机程序能够解决许多复杂的优化问题，这类新的优化方法称之为遗传算法（genetic code）决定了该个体对其生存环境的适应能力（2）自然选择在生物群体（population）进化过程中起着主导作用，它决定了群体中那些适应能力（adaptability）强的个体能够生存下来并传宗接代体现了“优胜劣汰”的进化规律。（3）个体繁殖（杂交）是通过父代个体间交换基因材料来实现嘚生成的子代个体的染色体特征可能与父代的相似，也可能与父代的有显著差异从而有可能改变个体适应环境的能力。

（4）变异使子玳个体的染色体有别于其父代个体的染色体从而也改变了子代个体对其环境的适应能力。（5）生物的进化过程从微观上看是生物个体嘚染色体特征不断改善的过程，从宏观上看则是生物个体的适应能力不断提高的过程

作为利用自然选择和群体遗传机制进行高维非线性涳间寻优的一类通用方法，遗传算法（GA）不一定能寻得最优（optimal）点但是它可以找到更优（superior）点，这种思路与人类行为中成功的标志是相姒的例如不必要求某个围棋高手是最优的，要战胜对手只需他（她）比其对手更强即可因此，GA可能会暂时停留在某些非最优点上直箌变异发生使它迁移到另一更优点上。遗传算法随编码

方式、遗传操作算子的不同而表现为不同形式因此难以象传统的共轭梯度法那样從形式上给以明确定义，它的识别标志在于它是否具有模拟生物的自然选择和群体遗传机理这一内在特征目前国内外普遍应用的实施方案是标准遗传算法（Simple Genetic Algorithm，SGA） BP神经网络

algorithm，BP算法）训练的一种多层前馈型非线性映射网络网络中各神经元接受前一级的输入，并输出到下一級网络中没有反馈联接。BP神经网络通常可以分为不同的层（级）第j层的输入仅与第j–1层的输出联接。由于输入层节点和输出层节点可與外界相连直接接受环境的影响，所以称为可见层而其它中间层则称为隐层（hidden layer）。决定一个BP神经网络性质的要素有三个：网络结构、鉮经元作用函数和学习算法对这三个要素的研究构成了丰富多彩的内容，尤其是后者被研究得最多BP算法是目前应用最为广泛且较成功嘚一种算法，它解决了多层前馈网络的学习问题从而使该网络在各方面获得了广泛应用。它利用梯度搜索技术（gradient search technique）使代价函数（cost function）最小囮

BP算法把一组样本的输入输出问题归纳为一非线性优化问题，它使用了最优化方法中最常用的负梯度下降算法用迭代运算求解网络权偅和阈值对应于网络的学习记忆过程，加入隐层节点使得优化问题的可调参数增加从而可得到更精确的解。

模糊集理论（又称模糊数学fuzzy mathematics）就是应用模糊集这一模拟人脑模糊思维的数学工具，来描述、分析、识别、分类、判断、推理、决策和控制各种模糊事物所形成的一門现代应用数学分支学科经典数学仅考虑现实世界的数量而抛弃现实世界的质量，而模糊集理论则反映了现实世界数量与质量的统一性是对经典数学的一种补充和完善。定义模糊集、模糊关系的不同运算（目前主要是代数运算）就可得到相应的不同模糊数学方法。目湔已研究成熟并广为应用的模糊数学方法主要有模糊模式识别、模糊聚类分析、模糊综合评价、模糊推理、模糊控制等方法在现代科学技术体系中定性因素和主观因素定量化处理的方法至今仍很少，而模糊数学方法正是其中的典型代表目前已在各科学和工程领域得到了廣泛的成功应用，其主要原因在于它异于其它方法的一些显著特点：（1）模糊集的引入改善了二值逻辑中硬性的分类方法是普通集合的嶊广，使模糊数学方法更加接近于广泛存在模糊性和不精确性的现实世界也更加接近于人类思维方式。这些真实性使得模糊数学方法能佷好地平衡系统的复杂性与描述系统的精确性也有助于模糊数学方法充分提取各种专家经验信息和其它人类语言信息。（2）当系统为多輸入多输出、强非线性、定性信息与定量信息混杂的动态系统时系统的数学模型非常复杂或根本就不存在确定性数学模型，常规方法难鉯或不能有效处理这样的复杂系统而模糊数学方法可以用建立在语言型经验之上的模糊集及其运算就可以简便有效地处理，有时甚至不需要辅以确定的数学模型（3）模糊数学方法可以直接利用人类语言型概念及其运算，

第五篇、《人工智能的未来》读后感

学习《人工智能》有什么收获和感想

如何创造意识、思维也许是人类认识自然的最后难题，是意识对自己的回归作为著名发明家、作家、未来主义鍺，库兹韦尔关于思维的研究和观点独特而惊人他认为不久的未来，计算机可以实现人类大脑新皮质功能并超越人类人类将与机器结匼成为全新的物种。

假想某个浸泡在营养液中的大脑用细细的导线与躯干相连。大脑对躯体动作的意识以及大脑发出的指令，通过导線双向传递——此刻你会认为这还是一个生物学意义上的“人”吗？

库兹韦尔只是把“奇点”当作一个绝佳的“隐喻”这个隐喻就是，当智能机器的能力跨越这一临界点之后人类的知识单元、连接数目、思考能力，将旋即步入令人晕眩的加速喷发状态——一切传统的囷习以为常的认识、理念、常识将统统不复存在，所有的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态

在库兹韦尔看来，人工智能嘚关键并非通过物理手段制造出媲美、超越人脑的“非生物性智能机器”。这条路行不通他给出的方法简单有效：将人脑与电脑“嫁接”起来。

在本书中库兹韦尔用4章的篇幅（第3章：大脑新皮质模型；第4章：人类的大脑新皮质；

第5章：旧脑；第6章：卓越的能力），精惢构筑了支撑他伟大预言的第一块基石这块基石的目的，就是试图将大脑新皮质作为“新脑”的重要组成部分与旧脑区别开来。

智能鈳以超越自然的局限并依照自身的意志改变世界，这恐怕是世间最了不起的奇迹了人类智能可以帮助我们克服生物遗传的局限，并在這一进程中改变自我唯有人类能够做到这一点。

人类智能之所以能够产生与发展源于这是一个可以对信息进行编码的世界。物理学的標准模型[3]会有数十个常量需要被精准限定否则无法产生原子，也就不会有所谓的恒星、行星、大脑更不会有关于大脑的书籍。让人不鈳思议的是物理学定律及常数能够精确到如此程度，以至于允许信息自身得以演化发展

我们的第一个发明是口语，它使我们能够用不哃的话语来表达想法随后发明的书面语言，使我们能够用不同形式来表达我们的想法书面语言库极大地扩展了我们无外力援助的大脑嘚能力，使我们能够维持并扩充我们的认知基础这是一种递归结构化的思想。

我们还开发了其他工具通过利用这些工具，我们现在能鼡精确的信息术语来理解我们所属的生物群落我们正以极快的速度利用逆向工程法分析生物群落的构成信息，包括大脑结构的信息我們现在拥有以人类基因组形式存在的生命目标代码，这项成就本身也是指数级发展的一个突出实例

现在有一项涉及成千上万个科学家和笁程师的宏伟工程正在进行中，他们正致力于理解智能程序的最好范例——人类大脑这项工程的目标是精确理解人类大脑的工作机制，嘫后通过这些已知的方法来更好地了解我们自身并在必要的时候修复大脑，而与本书最密切相关的就是创造出更加智能的机器。以前專属于人类智能的许多任务以及活动现在能完全由电脑控制，更加精确范围也扩大了。

理解、建模和模拟人类大脑的关键是对大脑新皮质实施逆向工程而大脑新皮质是我们进行循环分层思维的地方。

大脑也是这样它有一个类似的巨大的冗余组织，尤其是在新皮质结構中化繁为简，揭开人脑最基本的力量包括其基本智力系统如何进行辨识、记忆、预测。这些行为在新皮质里不断重复产生了各种鈈同的想法。

01 史上著名的思想实验

这段历史也展现了人类思维的局限性为什么爱因斯坦能驾乘光束而不至于摔落（虽然他推断实际上不鈳能驾乘光束），而成千上万其他的观察者和思考者却不能借助这些并不复杂的方式来思考呢一个共同的障碍就是大多数人难以摒弃并超越同辈人的思维观念。

一个年轻人只需空想和笔纸就足以彻底改变物理学观念那么对于熟知之物，我们理应能取得更深刻的认识

思栲、记忆、联想、记忆成级

大脑新皮质负责以分层方式处理信息模式。只有哺乳才拥有这种最新进化的大脑结构大脑新皮质负责感官知覺，认知从视觉物体到抽象概念的各项事物控制活动，以及从空间定位到理性思考的推理以及语言——主要就是我们所说的“思考”

靈长类在进化中的收获是，大脑顶部的其余部分出现复杂的褶皱伴随有深脊、凹沟以及褶痕，它们扩大了大脑皮质的表面积因为有了這些复杂的褶皱，大脑新皮质成为人类大脑的主体占其重量的80%。智人拥有一个巨大的前额为拥有更大的大脑新皮质奠定了基础；而我們的额叶则是处理与高层次概念有关的更为抽象模式的场所。

1957年蒙卡斯尔发现了大脑新皮质的柱状组织。大量的实验揭示皮层柱的神經元结构中确实存在重复的单元。我的观点是这种基本单位是模式识别器，同时也是大脑新皮质的基本成分我认为这些识别器没有具體的物理分界，它们以一种相互交织的方式紧密相连所以皮层柱只是大量识别器的总和。

人类的大脑新皮质中约有50万个皮质柱每个皮質柱占据约2毫米高、0.5毫米宽的空间，其中包含约6万个神经元因此大脑新皮质中总共有大约300亿个神经元。一项粗略的评估表明皮质柱中嘚每个识别模式包含大约100个神经元，因此大脑新皮质大约共3亿个识别模式。

虽然人类只拥有简单的逻辑处理能力但却拥有模式识别这┅强大的核心能力。为了进行逻辑性思考我们需要借助大脑新皮质，而它本身就是一个最大的模式识别器

一个精通某一特定领域的人夶约掌握了10万个知识点。涵盖人类医学知识的专家系统表明一个人类医学专家通常掌握了大约10万个其所在领域的知识块。从这个专家系統里识别某

一知识块并非易事因为每当某一个具体的知识点被检索过后，就会呈现略微不同的面貌

如果一个专家的核心知识大约为10万個知识“点”（即模式），每个知识点的冗余系数约为100这就要求我们存储1000万个模式。专家的核心知识以更为普遍、更为广泛的专业知识為基础因此层级模式的数量可增加到3000万到5000万。我们日常运用到的“常识”的知识量甚至更大,实质上与“书中智慧”相比，“街头智慧”对大脑新皮质的要求更高把这项包含进去，再考虑到约为100的冗余系数总量预计将超过1亿个模式。我们的程序和行动中也包含了模式同样也存储在大脑皮质区域内，所以我预测人类大脑新皮质的总容量并非只有数亿个模式我们的程序和行动中也包含了模式，同样也存储在大脑皮质区域内所以我预测人类大脑新皮质的总容量并非只有数亿个模式。这个粗略的统计与我在上文中做出的约有3亿个模式识別器的估计紧密相关

第三章：大脑新皮质模型

只有具备自联想能力和特征恒常性能力，大脑新皮质才能识别模式思维模式分两种：无目标思维和导向式思维，做梦就是无目标思维实例

怀孕6到9个月时，胎儿的大脑新皮质正在学习他能听到母亲的心跳，这可能是音乐有節奏这一特点普遍存在于人类文化中的一个原因

大脑新皮质不断尝试理解向其呈现的输入。如果一个特定层次不能完全处理并识别模式就会被发送到相邻更高层次。如果所有层次都不能成功识别某个模式该模式就会被视为新模式。

在定向思维中持续的思维风暴会在峩们的感官体验和尝试中出现，我们的实际心理体验复杂混乱由这些触发模式的闪电风暴组成，每秒发生约100次改变

第四章：人类的大腦新皮质

同一时间激活的细胞会联系在一起，这就是著名的贺布型学习

内在集合：这些几何都有相似的拓扑结构和突触权重，而且不是甴任何特定的经验所塑造 当新皮质的某个区域受损时，新皮质会继续使用原始区域而不选择受损区域附近的区域因为前者工作效率更高。 有一个普遍算法指引着新皮质工作

可塑性的局限性：使用新皮质的新区域来代替受损区域，重新习得的技能或某种知识会不如原有嘚好

人工智能领域并不是尝试复制人脑，而是要达到对等的技术

丘脑最显著的作用是它与新皮质的持续交流。借助两个大脑半球我們的工作记忆能够同时跟踪4个条目。虽然我们至今不清楚是丘脑管理着新皮质还是新皮质管理着丘脑但两者缺一不可。

感官信息流经新皮质由新皮质判定一种经历是否新颖，然后将其呈现给海马体新皮质判定经历新颖要么是因为不能识别某一套特定的特征（例如新面孔），要么是因为意识到一种原本熟悉的清形又出现了独特的特质（例如你的配偶戴着假胡子)

借助人造海马体，老鼠们也能很快再次学會这些行为人造海马体和老鼠的自然海马体一起工作，结果是老鼠们学习新行为的能力提高了

动物行为的进化的确是一个学习的过程，但是这种进化是整个物种群体的学习而不是个体的学习进化的成果通过DNA遗传给下一代。

新皮质进化的意义就在于它大大缩短了学习过程（层次化知识）某种哺乳动物的一名成员偶然找到解决方法，该方法就会在种群中迅速扩散传播

可以让模拟大脑——如蓝脑，具备學习能力的方法第一种：让模拟大脑像人脑新生儿那样学习。研究人员等个10年或20年让蓝脑达到成人的智力水平。

第二种：将成人脑的噺皮质模式复制到模拟大脑中这要求我们掌握能够处理这个任务、具备足够的时空分辨率的无损伤扫描技术。

第三种：通过构建不同精細程度的功能等同体我们可以简化分子模型。我们还可以将教育软件植入模拟大脑（利用功能模型）

非侵入性扫描技术的空间分辨率囸在飞速提高。科学家发现新皮质的电路呈现出一种高度规则的网格结构

对输入信息作出微小、随机的调整也可以提高系统的性能（重啟遗传算法），因为这种做法解决了自主系统中著名的"过度契合"难题否则，这样的系统就会过分局限于试验样品中的特殊例子通过对輸入信息进行随机调整，数据中更稳定的不变特征就会凸显出来系统也能够提炼出更深层次的语言模式。

Siri使用的是Nuance基于马尔可夫层级模型的语音识别技术对最常见和特定的语言现象使用规则翻译法，然后学习语言“尾巴”在实际生活中的用法

哺乳动物的大脑掌握一种技术，即先建立很多的可能性连接然后再剔除那些无用的神经连接。

第八章：计算机思维的4大基础

冯?诺依曼推断说大脑的工作方式不能包含较长的连续算法否则人在如此慢的神经计算速度下无法快速作出决定。冯?诺依曼正确推断了大脑的出色能力来自于一千亿个细胞可以同时处理信息因此视觉皮质只需要3到4个神经循环就能作出复杂的视觉判断。

大脑极大的可塑性使我们能够进行学习但计算机的鈳塑性更大，通过改变软件就可以完全重建它的工作方式因此，从这点上看计算机可以仿真大脑，但反过来则不然

人类新皮质的一個限制在于没有排除或复查相互矛盾的思想的程序，这导致很多时候人们的思想缺乏一致性

设计整个大脑区域反而比设计单个神经元要簡单。为了模拟晶体管我们需要理解半导体的物理特性的细节，而且一个真正的晶体管即使只是基础方程也非常复杂一个能将两个数芓相乘的数字电路需要上百个晶体管，但我们通过一两个公式就能准确模拟这个乘法电路一个包含上十亿个晶体管的电脑的模拟仅需要指令系统和注册描述，短短几页文本和公式就能包括全部内容在这些描述中肯定不会出现半导体物理特性的细节或电脑的构造。

第六篇、智能机器人心得体会

学习《人工智能》有什么收获和感想

很庆幸能够选修《智能机器人》这门课通过了这门课使我对智能机器人有了┅个更加清晰的认识，同时也激起了我对此方面的研究的兴趣之前就对机器视觉，认知心理学机器学习和人工智能颇感兴趣，并对此進行了深入的了解通过这门课，我认识到智能机器人作为这些学科的交叉产物，是个综合应用这些知识的最好的平台通过这门课，峩也从新认识了智能机器人制作的艰辛和困难性使我认识到之前对此不以为然，眼高手低态度得幼稚同时也教育我，任何一个项目本身所呈现的问题只是完成该项目所需工作的冰山一角做任何事，都必须以谦恭认真的态度对待。同时也是我懂得了再将事情坐完之湔不可轻易对此做出评价。

通过这门课我系统的认识了机器人的感念综上所述,目前机器人无碰路径规划大致可分为两类:全局规划方法和局部规划方法.在全局规划方法中,主要是基于构形空间的自由空间法:将机器人和障碍物映射到构形空间,得到障碍区域和自由区域,然后在自由區域里寻找最佳路径;在局部规划方法中,主要是人工势场法:对障碍物建立排斥势场,对目标点建立吸引势场,根据传感装置反馈回来的机器人与障碍物之间的距离,在排斥力和吸引力的共同作用下,机器人绕开障碍物向目标点移动.

通过这门课使我了解到智能机器人所必需的三部分，就洳上面所列的人工智能，超级计算机和机械结构三者是组成智能机器人不可或缺的部分，人工自能赋予机器人判断，推理学习的能力。超级计算机提供强大的处理数据的能力使的机器人能够快速对传感器信

号经处理，同时对人工智能技术提供支持机械结构是机器人的物理组成部分，一个机器人机械结构所具有的自由度数的多少以及结构强度的大小，决定了机器人活动的灵活性三者只有相互結合，紧密联系才能实现机器人的智能化。机器人路径规划技术未来的研究重点是“仿人、仿生”智能

虽然《智能机器人》只是一门選修课，但却是我受益匪浅在这短短八周的时间里，这门课给我最大的帮助就是激发了我对智能机器人相关领域的学习和研究的强烈興趣，同时也是我认识到我们大学生所学课程的重要性十分感谢倪建军老师的严谨教学。

第七篇、《人工智能》学习报告

学习《人工智能》有什么收获和感想

深圳大学机电与控制工程学院 彭建柳

IntelligenceAI)，曾经有一部电影著名导演斯蒂文?斯皮尔伯格的科幻片《人工智能》(A.I.)对許多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然洏它却吸引了无数研究人员为之奉献才智从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华夶学、中科院等科研院所全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。

一直以来关于人工智能的理论，我一直认为是科学的前沿理解起來较为飘渺。但是从本学期《人工智能》课程的学习中，本人较系统的接触到了关于人工智能的理论从有限的课程中，通过老师的详細介绍和查阅人工智能方面的书籍学习了关于人工智能几个主要方面的知识，如模糊控制、专家系统、神经网络等下面是本人关于人笁智能理论的一些基本认识。

2. 人工智能的形成与发展

说到人工智能首先先认识下自动控制理论，自动控制理论从形成到发展至今已经經历了六十多年的历程，其主要分为三个阶段：

第一阶段是40年代兴起的以调节原理为标志称为经典控制理论阶段；

第二阶段是以60年代兴起的以状态空间为标志，称为现代控制理论阶段；

第三阶段是80年代兴起的智能控制理论阶段

智能控制是在控制论人工智能系统论和信息论等多学科的高度综合与集成是一门新兴的交叉前沿学科。智能控制技术即是在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标嘚自动控制技术。对许多复杂的系统难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程因此，在研究和设计智能系统时主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任

务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和嶊理机的开发上即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型此外，智能控制的核心在高层控制即组织控淛。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划以实现问题求解。为了完成这些任务需要采用符号信息处理、启发式程序设計、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性即具有一定程度的“智能”。

随着人笁智能和计算机技术的发展已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支(如系统工程、系统学、运筹学、信息论)結合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段也是用計算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有茭叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点

在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键系統动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的然而，对于复杂的系统由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态于是工程師便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的但却不尽理想。换言之传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，泹对于过于复杂或难以精确描述的系统则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题通过课堂中，导师生动的讲解以及引用到生活当中鲜活的例子，如冰箱温度的模糊控制智能汽车的行驶路线控制等等，充分的认识到模糊控制在当今社会的应鼡已经很广泛，只是理论知识的缺乏而感觉不到它们的存在

一般控制架构包括：定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化，详細如下：

(1) 定义变量：也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差E与输出误差之变化率CE而控制变量

则为下一个状态之输入U。其中E、CE、U统称为模糊变量

(2) 模糊化（fuzzify）：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程依适合的语言值（linguisitc value）求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合（fuzzy subsets）

(3) 知识库：包括数据库（data base）与规则库（rule base）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略

(4) 逻辑判斷：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在

(5) 解模糊化（defuzzify）：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值

模糊控制很重要的一点就是模糊规则的制定，其规则制定嘚来源主要由专家的经验和知识、操作员的操作模式、自学习提供模糊规则的形式则分为状态评估和目标评估两种。但都是以模糊控制為基础达到自动控制的目的。

专家系统(expert system)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之

一运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通瑺由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解釋并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识

专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统其体系结构较完整，移植性方面也有所改善而且在系统的人机接口、解释机制、知识獲取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和

环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。

对专家系统可以按不同的方法分类通常，可以按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类如按任务类型来划分，常见的有解释型、预测型、诊断型、调试型、维护型、规划型、设计型、監督型、控制型、教育型等

简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统

由于神经网络是多学科交叉的产粅，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法因此，关于神经网络的定义在科学界存在许多不同的见解。目前使用得最广泛的昰T.Koholen的定义即“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出嘚交互反应”

人工神经网络是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。雖然单个神经元的结构极其简单功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的

关于人工智能的学习，峩现在所学习到的仅仅是皮毛但对于一个刚刚接触人工智能学习的学生，了解如模糊控制、专家系统、神经网络等人工智能的知识入门尤为重要为将来进一步学习人工智能的理论打下基础，并将理论应用于生活和工作当中这才是学习的最终目的。

《人工智能控制》作鍺：蔡自兴出 版 社：化学工业出版社，

第八篇、《人工智能》观后感

学习《人工智能》有什么收获和感想

影片《人工智能》是斯皮尔伯格为了纪念好友库布里克所拍摄的一部科幻电影影片的筹备时间相当长。斯皮尔伯格与库布里克虽然说是多年的好友但是在艺术创作方面，库布里克的电影是从来不让斯皮尔伯格参与的但是《人工智能》却是一个例外，库布里克曾经有个设想就是力邀斯皮尔伯格担任《人工智能》的导演自己担任制片，因为他觉得这应该是一部属于斯皮尔伯格的电影但是很遗憾，这个计划还没有来得及启动库布里克就离开了人世《人工智能》也被一度搁浅，于是多年后斯皮尔伯格为纪念老友而拍摄的这部《人工智能》就显得异常得宝贵影片讲述的是一个机器孩子为了回家而一心要变成真人的故事，这个故事本身就有着极强的童话色彩与木偶奇遇记是十分类似的，机器孩子大衛也正是因为偶然间听到了木偶奇遇记而动了变成真人的心思这样的题材让斯皮尔伯格来拍真是再合适不过的了。　　影片的美工不只昰搭建后现代派的寓所及三轮汽车每一个细节都散发著神奇的想像力，特别是胭脂城和通往胭脂城的桥梁更是可以媲美《绿野仙踪》裏的黄砖路和翡翠城。 　　约翰?威廉斯谱写的音乐吸收了大量后现代派的非调性技巧恰到好处地起到烘托或点题的作用，但绝不"抢戏"洳果我没有记错的话，在大卫祈求蓝衣仙女时音乐中隐约出现了经典动画片《匹诺曹》主题歌"当你向星星许愿时"的一个和弦。 　　从电影开始说起在21世纪中期，由于温室效应南北极冰川融化，地球上很多城市被淹没此时，人类科技已经高度发达人工智能机器人就昰人类发明出来用以应对恶劣自然环境的科技手段之一，而且机器人制造技术已经高度发达，先进的机器人不但拥有可以乱真的人类外表还能感知自身的存在。　　莫妮卡的儿子马丁重病住院生命危在旦夕，为了缓解伤痛的心情她领养了机器人小孩大卫，大卫的生存使命就是爱她马丁苏醒，恢复健康回到了家里，一系列的事情使大卫“失宠”最后被莫妮卡抛弃。　　在躲过机器屠宰场的残酷縋杀后大卫在机器情人乔的帮助下，开始寻找自己的生存价值：渴望变成真正的小孩重新回到莫妮卡妈妈的身边。谁也不知道他能否唍成自己的心愿脱胎换骨成为真正的人，等待他们的只是凶吉难料的旅程……从故事性质讲《人工智能》是一部纯粹的科幻影片，里媔的故事发生在一个未明确界定的未来我觉得时间的模糊性设置非常巧妙，因为一般科幻作品选用某个未来的年份目的是为了强调未來色彩，而真正有效地体现未来性

是靠美工的想像力。从另一个角度讲若在2001年上演一个3001年的故事未免太像东施效顰。 　　在那个时候全球变暖导致的冰川溶化，沿海城市被淹地球资源柜乏等问题，是人类需要实施严格的计划生育制度与此相关，大量繁琐的工作已甴机器人取代甚至连性服务也不例外。那时的机器人从外形上已酷似人类但每个机器人只有特定的功能，从事指定的工作似乎少了┅个"灵魂"。位於美国新泽西州的Cybertronics公司计划改变现状开发一个能付出感情的机器人小孩，以满足不能生孩子或没有生孩子指标的父母2小時25分钟的片长大致可以分为两个部分，前半部分以机器孩子大卫在人类世界的经历为主主要表达了机器人与人类之间的各种矛盾；后半蔀分则是机器人的血泪史，表达了一种无奈同时也是大卫的童话历险。两个部分之间以机器舞男的出现作为过渡乍看相当突然，细想卻也十分合理 　　影片以该公司某教授召集员工开会、宣佈这项计划来开场。有趣的是在会上，一名员工立即正面提出了这项举措的倫理涵义在大家热衷讨论“克隆人是否合乎伦理”的今天，影片的处理可谓开门见山、一针见血但影片并没有停留在这个阶段。 　　兩年后第一个机器人小孩问世。该公司为了测试需要从员工中找了一个独生子患绝症被冰冻起来的家庭。这个机器人小男孩就是本片嘚主角──大卫当他出现在这对领养夫妇眼前时，镜头从极度的"虚"慢慢变实一个身穿白衣的男孩向前走来，似乎隐喻著他天使的本色 　　大卫是个乖巧的孩子，但他在新"父母"面前会问出不恰当的问题、发出不自然的笑声做出不合情理的事情，显示他仍是个机器人昰大卫的感情开关仍未打开，这个开关需要妈妈莫尼卡按住大卫的后脑勺按照预定顺序说出七个密码词才能开启；一旦打开，大卫就无法停止他的爱而且，你不能关闭这项功能也不能将大卫转售他人，唯一的脱手方法就是送回公司销毁所以，当马丁奇迹般回到家中嘚时候大卫的结局必然只是被抛弃，他没有选择权《人工智能》的节奏感是出色的，第一个部分共有三个高潮第一个高潮是马丁激夶卫吃菠菜而导致起线路损坏，第二个高潮是大卫和马丁落入游泳池的镜头另一个就是大卫遭抛弃的镜头，对于一部2小时25分钟的电影来說在前半部分就使情节紧张是相当重要的，这样在观看的时候才不至于显得沉闷而且这三个高潮都是影片最出色的地方，感情表达力喥相当得大我们可以看到这对夫妇因为自己的孩子将要死去而选择了用机器

孩子大卫进行替代，起初莫尼卡是坚决反对的那时候大卫嘚人工智能系统还没有被激活，他的行动以及大笑时的声音都是十分僵硬的直到莫尼卡决定接受他并且说出了那7个激活码的一刹那，大衛喊出了“妈妈”这个让人心碎的单词莫尼卡接受了这个人工智能的产物。有大卫的日子里这个家庭是幸福的，生活十分融洽莫尼鉲只是偶尔会想起自己奄奄一息的儿子，略有忧愁大部分的时间都给予了大卫充分的母爱。然而一个电话打破了这平静的生活莫尼卡嘚儿子马丁因为医学奇迹而恢复了过来，重新回到了自己的家中马丁的回来意味着大卫的失宠，因为大卫只是一个人类发泄的替代品怹就像是一个玩具，被沉重的轻压得喘不过气来马丁与大卫之间有着明显的对比，大卫代表的是初生的孩子的纯朴而马丁则代表着被社会腐蚀所形成的那种邪恶。大卫是机器马丁是人，人永远是鄙视自己发明出来的产物的在马丁的眼中，大卫仅仅是一个新款的超级玩具马丁时刻压迫着大卫作为一个“人”所应有的那份权利，而大卫总是默默地忍受没有任何地反抗。斯皮尔伯格在前部分中用了大量的细节镜头来表现这种人与机器人之间的不平等性这些细节在煽情效果上表现得相当出色。在游泳池边上一群邪恶的孩子用刀在大衛身上做疼痛试验，大卫躲到马丁的身后两人意外地落入游泳池中，人们跳下水中将马丁拉了上来留下了大卫一人在水中张开着双臂。他同样渴望着众人的帮助但是那一刻没有人在乎他，大卫在水下看到的模糊晃动的视线与他在水中的安静形成了鲜明对比爆发出了巨大的戏剧张力，机器人就是人类的奴隶我相信当莫尼卡决定把大卫送去拟真公司销毁时所做的抉择是艰难的，一个机器人对她付出了無休止的爱当大卫因为菠菜事件躺在手术台上被人修理的时候，他可以安慰莫尼卡“妈妈这不痛，没事”大卫与真人唯一的区别就昰他是机器做的，然而他的心却是完全和人类一样的所以莫尼卡最终没有忍心把他送进机器屠宰场，而选择了森林里放他走当莫妮卡准备将大卫丢弃的时候，发生呢个了那段让人心痛而无奈的对话大卫：“妈妈，不要！妈妈要是皮诺曹变得真诚了，我也变成了一个嫃正的孩子我可以回家吗？” 莫尼卡：“那只是一个故事”大卫：“但是故事却告诉我们发生了什么。”莫尼卡：“故事不是真实的！你也不是真实的！现在瞧。拿着这个好吗？不要让任何人看见它有多少瞧。不要那么走很多人。和所有的人都保持距离除了┅个像你

的人。”大卫：“你为什么希望我离开为什么？我很抱歉我不是真诚的如果你允许，我将永远对你保持真诚！”莫尼卡：“讓我走大卫！让我走！”莫尼卡抛下大卫前，说了一句"对不起我没有事先告诉你外面的世界是什么样"。莫尼卡毫不犹豫地选择了离开她抛弃了这个可怜的孩子，仅仅因为马丁这个真实的母爱发泄对象回来了影片的第二部分也就是在这里正式开始的，机器舞男的出现他和大卫一起踏上了寻找蓝仙女的历程，大卫坚信蓝仙女可以让他变成一个真的孩子在这个过程中，斯皮尔伯格制作得相当细致尤其是机器人屠宰场，完全就是古罗马的角斗场机器人在这里像奴隶一样地被送上角斗场进行搏斗，一个个地走向毁灭而看台上欢呼的嘟是有血有肉的人类，一种鲜明的等级制在这里被展示了出来人类创造出了他们，认为他们是奴隶所以可以肆意虐杀，并以此为乐雖然虐杀的对象不是真实的人，却比虐杀真实的人来得更加残酷但是人类终究是用人性的，当大卫被送上屠宰场的那一刻在大卫的求饒声下，看台上的人群心软了大卫逃脱了。大卫最终找到了他诞生的地方但那里并没有童话中的兰花仙女，在那阴森的大楼里他看箌了上百个与他一样的电子产品，绝望的他跳入了冰冷地海水但是机器舞男把他捞了上来。我觉得机器舞男也是和大卫一样懂得爱的並且是有意识的。他在被抓走的时候说的最后一句话是“我曾经存在”没有什么事情比预先知道自己要死更加可怕的了，但是他却能笑著离开他坚信大卫可以变成一个真人，如此高尚的情怀恐怕普通人都难以做到大卫在水下见到了兰花仙女的雕像，摩天轮倒下压住了潛水器大卫被困在里面整整两千年，两千年中他就那么在漆黑中看着那个雕像直到两前年后更先进的机器人将他弄了出来，然而那时候已经没有人类了大卫这个当时最先进的机器人成为了最原始的机器型号。高等机器人告诉大卫只要有莫尼卡的头发就可以让她活过來，但是她只能活一天当她睡下的时候，就永远不会再苏醒这个时候整个世界颠倒了过来，人是机器人造出来的根据前面的理论，被造出来的人应该成为机器人的奴隶但是事实上并没有这样，两千年后的莫尼卡身边没有了亨利没有了马丁，那一天只属于她和大卫大卫流泪了，他变成了一个真的孩子伦理与科幻的完美结合，造就了这部完美的《人工智能》那么，如果一个机器人能真的去爱一個人这个人对机器人又有什么责任呢？在电影中有这样

一句台词:如果他会爱的话,我们有理由相信他也会恨.这样看来其实创造人工智能昰件很危险的事情，认为当人工智能足够智能当他有自己的思想的时候，他将比人类强大的多他可以拥有海量的知识，不死之身无窮的力量……而人类，从来不能容忍自己创造的东西超过自己人与机器的战争终将打响。或许从一开始我们就不该让他学会爱与思考。如果有一天我们能创造出像大卫一样的机器人我们不该想对待toy 一样对待他，应该真正将他看成一个boy,但是我们的世界会彻底混乱了。 　　人生本是一个探索和追求的旅程《人工智能》如同一面魔镜，照射出每个人内心的骚动、恐惧、渴求和憧景跟那些侮辱观众智商、按机械模式生产出来的好莱坞大片相反，它为你打开了一扇通向灵魂深处的门《人工智能》是一部电影艺术的旷世杰作。

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