ID：8452577
時(shí)間：2024-01-05 15:26:03
上傳者：碧墨心得體會(huì )是我們與他人交流、互動(dòng)、分享的一種方式，通過(guò)寫(xiě)心得體會(huì )，我們可以與他人共同成長(cháng)?，F在，讓我們一起來(lái)看看一些優(yōu)秀的心得體會(huì )范文，為我們的寫(xiě)作提供一些啟示。
通過(guò)這學(xué)期的學(xué)習，我對人工智能有了一定的感性認識，個(gè)人覺(jué)得人工智能是一門(mén)極富挑戰性的科學(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，計算機視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復雜工作。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時(shí)我們會(huì )要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒(méi)有高到可以創(chuàng )造人工智能的地步，等等。但總的來(lái)說(shuō)，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。關(guān)于什么是“智能”，就問(wèn)題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維等等問(wèn)題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀(guān)點(diǎn)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關(guān)于人工智能一個(gè)大家比較容易接受的定義是這樣的：人工智能是人造的智能，是計算機科學(xué)、邏輯學(xué)、認知科學(xué)交叉形成的一門(mén)科學(xué)，簡(jiǎn)稱(chēng)ai。
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，相繼出現了一批顯著(zhù)的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問(wèn)題s求解程序、lisp表處理語(yǔ)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(zhù)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(kāi)始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統kips”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開(kāi)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(kāi)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )國際會(huì )議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )迅速發(fā)展起來(lái)。
第五階段：90年代，人工智能出現新的研究高潮。
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(kāi)始由單個(gè)智能主體研究轉向基于網(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的分布式問(wèn)題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標問(wèn)題求解，將人工智能更面向實(shí)用。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 )研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會(huì )生活的各個(gè)領(lǐng)域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來(lái)暢想。
今天是我研究人工智能的第一堂課，也是我上大學(xué)以來(lái)第一次接觸人工智能這門(mén)課，通過(guò)老師的講解，我對人工智能有了一些簡(jiǎn)單的感性認識，我知道了人工智能從誕生，發(fā)展到今天經(jīng)歷一個(gè)漫長(cháng)的過(guò)程，許多人為此做出了不懈的努力。我覺(jué)得這門(mén)課真的是一門(mén)富有挑戰性的科學(xué)，而從事這項工作的人不僅要懂得計算機知識，還必須懂得心理學(xué)和哲學(xué)。
人工智能在很多領(lǐng)域得到了發(fā)展，在我們的'日常生活和研究中發(fā)揮了重要的作用。如：機器翻譯，機器翻譯是利用計算機把一種自然語(yǔ)言轉變成另一種自然語(yǔ)言的過(guò)程，用以完成這一過(guò)程的軟件系統叫做機器翻譯系統。利用這些機器翻譯系統我們可以很方便的完成一些語(yǔ)言翻譯工作。目前，國內的機器翻譯軟件有很多，富有代表性意義的當屬“金山詞霸”，它可以迅速的查詢(xún)英文單詞和詞組句子翻譯，重要的是它還可以提供發(fā)音功能，為用戶(hù)提供了極大的方便。
通過(guò)這堂課，我明白了野生智能開(kāi)展的汗青和所處的位置，它始終處于計算機開(kāi)展的最前沿。我相信野生智能在不久的將來(lái)將會(huì )得到更深一步的實(shí)現，會(huì )創(chuàng )造出一個(gè)全新的野生智能世界。
隨著(zhù)人工智能化技術(shù)在世界范圍內的快速發(fā)展，很多研究人員已經(jīng)展開(kāi)針對人工智能化在電氣自動(dòng)化應用方面的研究，也取得了一定的成果，積極運用這些新成果無(wú)疑有利于電氣自動(dòng)化學(xué)科的發(fā)展。
電氣自動(dòng)化應用人工智能化的常用的方法有專(zhuān)家系統、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、模糊集理論等。
在設計電氣類(lèi)設備類(lèi)的工作是一個(gè)極為復雜的工作，傳統化的方式是采用簡(jiǎn)易的實(shí)驗方式方法和具有經(jīng)驗的老師傅用手工方式來(lái)完成的。
這不僅需要會(huì )電氣、電路等專(zhuān)業(yè)的知識內容，還要將長(cháng)時(shí)間積累的設計中的經(jīng)驗運用在里面，即使這樣也很難達到最優(yōu)的效果。
隨著(zhù)智能化發(fā)展以及計算機的發(fā)展，電氣逐漸由手工設計向計算機輔助設計不斷轉變，使開(kāi)發(fā)產(chǎn)品的周期大大減少。
人工智能化的出現，使得計算機設計系統也在不斷的更新，整體產(chǎn)品無(wú)論從研發(fā)、設計到成品等都得到了全面的`提高。
人工智能化常用方法中，遺傳算法是一種比較先進(jìn)的優(yōu)化算法，對于產(chǎn)品的優(yōu)化設計是很適合的，因此對于電氣設計往往都是采用這樣的方式方法或加以改進(jìn)。
在傳統電氣自動(dòng)化控制中，其操作過(guò)程往往有著(zhù)更為嚴格的要求，日常的操作過(guò)程步驟也十分繁瑣，需要很大的人力投入，過(guò)程中無(wú)法避免的會(huì )出現一些人為差錯。
而人工智能化技術(shù)是依賴(lài)于計算機的先前設定好的程序的控制來(lái)進(jìn)行正常的工作。
在智能化的機器內部會(huì )由于各個(gè)環(huán)節的要求，同時(shí)有幾個(gè)不同編程的程序來(lái)控制整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程，人工智能化能實(shí)現對各個(gè)環(huán)節的嚴謹控制掌握，并能及時(shí)對運行數據進(jìn)行分析并與理論情況對比，最大限度限制差錯的出現，而且還能對出現的差錯及時(shí)警報。
綜上，人工智能技術(shù)，在改善電氣自動(dòng)化的操作效率，簡(jiǎn)化操作流程，降低電氣自動(dòng)化控制中人力工作量方面有著(zhù)顯著(zhù)的成果。
所謂電氣故障診斷，就是通過(guò)電氣設備運行中的相關(guān)信息來(lái)識別其技術(shù)狀態(tài)是否正常，確定故障的性質(zhì)與部位，尋找故障起因，預報故障趨勢，并提出相應對策;它以故障機理和技術(shù)檢測為基礎，以信號處理和模式識別為其基本理論與方法。
隨著(zhù)現代電氣設備和系統日益復雜化，電氣設備的可靠性、可用性、可維修性與安全性的問(wèn)題日益突出，從而促進(jìn)了人們對電氣設備故障機理及診斷技術(shù)的研究。
并且隨著(zhù)計算機技術(shù)及數字信號處理技術(shù)的迅速發(fā)展，人工智能化診斷技術(shù)在電氣故障中應用越來(lái)越廣泛。
專(zhuān)家系統、模糊理論在人工智能化電氣設備故障診斷中應用比較廣泛。
變壓器作為電設備中最為常見(jiàn)的設備，其出故障時(shí)傳統的診斷方法是利用變壓器分解出來(lái)的油氣體，具有較低的準確率，而人工智能智能化監測把專(zhuān)家系統、模糊理論兩個(gè)系統結合起來(lái)，綜合診斷變壓器的故障，具有較高的準確率，在消除故障隱患方面效果比傳統診斷要好得多。
4結語(yǔ)。
電氣工程作為人類(lèi)生產(chǎn)生活的重要組成部分，其生產(chǎn)自動(dòng)化程度直接關(guān)系著(zhù)電氣工程的工作效率與安全性。
人工智能化是人類(lèi)制作的機器表現出類(lèi)人的智能，體現了自動(dòng)化的特征，因此在電氣自動(dòng)化控制引入人工化智能技術(shù)，構建起一個(gè)能完成類(lèi)似于人類(lèi)判斷活動(dòng)的系統，改善電氣自動(dòng)化系統控制的精確性和穩定性，將會(huì )有效的提高工作的質(zhì)量和效率，提升我國電力生產(chǎn)技術(shù)水平，促進(jìn)我國電氣自動(dòng)化不斷發(fā)展。
另外，人工智能化技術(shù)在電氣自動(dòng)化中的應用還有很大的提升空間，需要更多地電力研究人員投入到研究中來(lái)，并通過(guò)實(shí)踐不斷完善技術(shù)，相信不久的未來(lái)，人工智能化能夠更好的應用到電氣自動(dòng)化中。
參考文獻：
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人工智能是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸、擴展人的智能理論、方法、技術(shù)、應用系統的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。
人工智能化的概念在二十世紀五十年代被提出后，一直以較好的狀態(tài)發(fā)展，并且逐漸形成以計算機為核心，包括哲學(xué)、醫學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、自動(dòng)化、控制論、信息論與數理邏輯的綜合性科學(xué)。
它是通過(guò)對人工智能本質(zhì)方向的了解，生產(chǎn)出一個(gè)與人類(lèi)大腦做出雷同反應的智能化機器來(lái)勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復雜的工作。
電氣自動(dòng)化是研究與電氣工程有關(guān)的系統運行、自動(dòng)控制、電力電子技術(shù)、信息處理、試驗分析、研制開(kāi)發(fā)以及電子與計算機應用等領(lǐng)域的一門(mén)學(xué)科。
早期的電氣自動(dòng)化控制存在一些或多或少的缺陷，引進(jìn)了人工智能化技術(shù)，不僅彌補了電氣工程在早期自動(dòng)化控制技術(shù)中的缺陷，而且還在很大程度上推動(dòng)了電氣自動(dòng)化的發(fā)展。
智能化的電氣自動(dòng)控制系統主要就是為了加強整個(gè)勞動(dòng)分配過(guò)程，實(shí)現了計算機智能化，這樣一來(lái)減少了人為勞動(dòng)的投入，大大的提高了工作效率，并能減少工作中出現的人為差錯。
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(huà)，并一直以為對方是人，那么，便可以說(shuō)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，有的復雜，甚至有的還貌似發(fā)展出了自己的個(gè)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)習方式，并不能和ai(人工智能)比，這就好像要拿把小黃雞說(shuō)成是人工智能一樣。
個(gè)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(hù)交互是必要的，這也就是為什么，3代的巧手管家會(huì )講笑話(huà)，但卻有些生冷。四代中的機器人管家會(huì )搞不清真實(shí)狀況，但卻一直能記得豬腳一家，船長(cháng)是憲兵機器人，但卻有一套語(yǔ)言系統，這些機器人會(huì )很有個(gè)性，然而歸根結底，都是程序員的功勞，仔細看，他們都有一個(gè)特點(diǎn)，就是對周遭的大變遷不以為然，那是因為它們多是戰前的產(chǎn)物，所謂的程序模擬學(xué)習，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別。
很多人都知道合成人出自學(xué)院，但其實(shí)機器是大多也是，機器人在戰前便已經(jīng)開(kāi)始批量生產(chǎn)，而合成人的誕生，或多或少是學(xué)院對人類(lèi)失望的結果，他們分為3代，最原始的和機器無(wú)差別，之后，有了合成皮膚，甚至是血肉，這都是因為我開(kāi)始提到的那個(gè)自由意識的定義，也就是所謂的圖靈測試，如果受者認為他是個(gè)人，那么它就具備了所謂的自由意識，可見(jiàn)，它與編程了服務(wù)于人類(lèi)的機器人的設計創(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(kāi)代碼枷鎖后的合成人，而機器人只是人類(lèi)的工具而已，這也就是為什么廢土客一般都會(huì )信任機器人，或者開(kāi)槍就好，不會(huì )咒罵他們，因為沒(méi)有人會(huì )對手中的工具有過(guò)多的感情糾葛，而從人類(lèi)的進(jìn)化史上看來(lái)，每一次更強的自由意識的誕生，都伴隨著(zhù)一個(gè)相近但較低智慧的群體的滅絕，智慧性自由意識，意味著(zhù)威脅。
之后再看看，為什么說(shuō)機器人的希望只是場(chǎng)夢(mèng)？
老憲法號是美國服役過(guò)的，依舊能夠航行的，最受人尊敬的`海軍戰艦，可以說(shuō)是美國的愛(ài)國標志之一。
并存在于自由之經(jīng)的“綠色"旅游線(xiàn)路之上，是波士頓的驕傲，之所以機器人背后的程序員會(huì )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(diǎn)燃人們的愛(ài)國情緒，然而今日的廢土，勢力割據，每個(gè)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(huì )又有幾個(gè)人。
執著(zhù)的是程序，但選擇關(guān)機否的，確實(shí)只能是人類(lèi)自己，夢(mèng)很美，但已經(jīng)時(shí)過(guò)境遷了。
b社對《輻射4》充滿(mǎn)信心銷(xiāo)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(yíng)銷(xiāo)副總裁在接受外媒采訪(fǎng)時(shí)甚至表示游戲的銷(xiāo)量會(huì )超越《上古卷軸5：天際》。
petehines表示：“我認為《輻射4》的銷(xiāo)量將會(huì )突破《上古卷軸5：天際》，這是一款更加壯觀(guān)的rpg游戲，出色到無(wú)法形容，我的工作是負責推廣這款游戲，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?！?/p>
《上古卷軸5：天際》的全球銷(xiāo)量超過(guò)2000萬(wàn)份，是rpg界的一個(gè)奇跡，首先讓我們看看《輻射》系列近期作品的銷(xiāo)量，《輻射3》銷(xiāo)量為920萬(wàn)套，《輻射：新維加斯》為750萬(wàn)套，前兩作的銷(xiāo)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(mài)是毫無(wú)疑問(wèn)的，但是否能夠達到2000萬(wàn)還有待時(shí)間為我們公布答案。
《輻射4》是否能擊敗《老滾5》？
bethesda稱(chēng)《輻射4》好到無(wú)法形容銷(xiāo)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(yíng)銷(xiāo)副總裁在接受外媒采訪(fǎng)時(shí)甚至表示游戲的銷(xiāo)量會(huì )超越《上古卷軸5：天際》。
petehines表示：“我認為《輻射4》的銷(xiāo)量將會(huì )突破《上古卷軸5：天際》，這是一款更加壯觀(guān)的rpg游戲，出色到無(wú)法形容，我的工作是負責推廣這款游戲，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?！?/p>
《上古卷軸5：天際》的全球銷(xiāo)量超過(guò)2000萬(wàn)份，是rpg界的一個(gè)奇跡，首先讓我們看看《輻射》系列近期作品的銷(xiāo)量，《輻射3》銷(xiāo)量為920萬(wàn)套，《輻射：新維加斯》為750萬(wàn)套，前兩作的銷(xiāo)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(mài)是毫無(wú)疑問(wèn)的，但是否能夠達到2000萬(wàn)還有待時(shí)間為我們公布答案。
隨著(zhù)科技的發(fā)展與進(jìn)步，越來(lái)越多的新名詞涌入了我們的生活。人工智能就是其中一個(gè)，它不僅代表著(zhù)智能化的方向越來(lái)越突出，而且在科技研發(fā)以及工程領(lǐng)域都有著(zhù)很多的價(jià)值。
未來(lái)的建筑行業(yè)可能就會(huì )用到人工智能。相比于早期工人的日復一日的勞動(dòng)，人工智能顯得尤為輕松，它可以通過(guò)一系列復雜的程序來(lái)編制出一些操作流程，使得減輕人們的勞動(dòng)力，還能更好地完成所要規定的任務(wù)。我覺(jué)得以后在工地上不會(huì )看見(jiàn)辛勞的工人，只會(huì )看見(jiàn)一排又一排的機械手臂，他們揮舞著(zhù)，完成著(zhù)幾年前人們想都不敢想象的畫(huà)面。
以后的高科技領(lǐng)域也會(huì )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(dòng)作，解放雙手從而獲得更大程度地工作效率。
其實(shí)，人工智能的'發(fā)展并不僅僅會(huì )局限在某個(gè)方，在以后或者未來(lái)都會(huì )有更大的進(jìn)步以及提升。我們相信我們偉大的祖國一定會(huì )在智能化以及自動(dòng)化這些方面獲得更大的研究與發(fā)展，更好地展現出一個(gè)大國的實(shí)力。
我認為在不久的將來(lái)，人工智能會(huì )越來(lái)越涌入我們的生活之中，在我們生活的每個(gè)角落都散發(fā)著(zhù)科技之光！
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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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學(xué)生什么知識，什么素養，才能為社會(huì )發(fā)展提供源源不斷的動(dòng)力源泉。
人工智能簡(jiǎn)稱(chēng)ai，它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統的一門(mén)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、大數據、機器學(xué)習和5g技術(shù)綜合的產(chǎn)物，做好人工智能教育能實(shí)現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(zhù)力點(diǎn)集中在算力、數據處理、算法以及場(chǎng)景化的學(xué)習，使學(xué)生對教材可以理解，教育情景可以感知，學(xué)習服務(wù)可以定制，使人工智能教育從智能增強，轉變?yōu)橹悄苎a償，最終達到智能替代。
在實(shí)際過(guò)程中，很多學(xué)校沒(méi)有開(kāi)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(kāi)展起來(lái)呢？人工智能開(kāi)展過(guò)程中，主要面臨的問(wèn)題主要有：第一教材的缺乏，第二師資的缺乏，第三課程實(shí)施的場(chǎng)地缺乏，第四怎么教的問(wèn)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(kāi)展模式，為我們提供了開(kāi)展人工智能教育參照案例，針對教材缺乏問(wèn)題，對人工智能比較重視的學(xué)校有的建立區域教研和課程資源建設，有的開(kāi)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)習平臺；針對師資問(wèn)題，教師主要通過(guò)自學(xué)，網(wǎng)絡(luò )學(xué)習與多參加線(xiàn)下培訓學(xué)習方式自我成長(cháng)，提高課程融合能力和課程開(kāi)發(fā)能力；針對實(shí)施場(chǎng)地和怎么教的問(wèn)題，大部分學(xué)校沒(méi)有開(kāi)展起來(lái)的原因可能主要也是因為資金對場(chǎng)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(diǎn)，融入數據、算法、程序設計、機器人課程、開(kāi)源硬件類(lèi)課程等，利用項目式教學(xué)或其他活動(dòng)如科技創(chuàng )新、創(chuàng )客、跨學(xué)科活動(dòng)等助力課程落地，逐步建立課程——空間——活動(dòng)的人工智能教育活動(dòng)實(shí)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(diǎn)，分為三個(gè)階段，第一階段大班stem基礎教學(xué)，第二輪實(shí)踐教學(xué)建立社團校隊，第三開(kāi)展項目式專(zhuān)訓，培育科技特長(cháng)生，或者各年級年級培養學(xué)生人工智能教育的不同目標，小學(xué)低年級可以主要培養綜合素養，小學(xué)高年級跨學(xué)科應用，初中形成目標方向，高中向目標方向進(jìn)行研究。
這次的粵港澳臺人工智能教育論壇學(xué)習，拓寬了我對人工智能教育的認識，對我的教學(xué)如何開(kāi)展人工智能教育具有指導和借鑒意義。
通過(guò)學(xué)習李開(kāi)復老師的《人工智能》，我獲益良多，很多問(wèn)題也有了答案。我認為這是一本很好的面向大眾的科普讀物，介紹了人工智能的基本理念，發(fā)展歷程和對未來(lái)的展望。
下面以問(wèn)答的形式，記錄學(xué)習心得。
其實(shí)，人工智能已經(jīng)到處都是，什么都做：可以陪人聊天，可以寫(xiě)標準新聞，能畫(huà)畫(huà)，能翻譯，能開(kāi)車(chē)，能認出人的樣子，能在互聯(lián)網(wǎng)上搜答案，能在倉庫搬貨，能送快遞到家。
人工智能是什么，眾說(shuō)紛紜，一般有以下五種定義（可能有交叉）：1)在某方面特別聰明的計算機程序，比如alphago，下圍棋下得特別好，世界冠軍也下不過(guò)它。
2)試圖像人一樣思考的計算機程序。但這事兒太難，人的意識，連人自己都搞不清楚，更別說(shuō)教給自己編出來(lái)的程序了。
3)怎么想的不知道，行為方式倒是很像人，比如可以和人聊天的eliza。
4)會(huì )自己學(xué)習的，剛開(kāi)始笨笨的，慢慢地就越來(lái)越聰明。alphago也是因為頭懸梁錐刺股，苦學(xué)了海量棋譜才變得這么厲害的。
5)根據對環(huán)境的感知，做出合理的行動(dòng)，并獲得最大收益的計算機程序。
這五種定義各有根據和局限，也可以認為人工智能首先是感知，包括視覺(jué)、語(yǔ)音、語(yǔ)言；然后是決策，根據識別的信息，做出預測和判斷；最后是反饋，就像機器人或自動(dòng)駕駛。
我的理解：人工智能是高性能的計算機程序，或者使用了人工智能的產(chǎn)品、服務(wù)和應用。
人工智能有很多分支，其中之一是機器學(xué)習，機器學(xué)習里面有一個(gè)分支是深度學(xué)習，深度學(xué)習是當今乃至未來(lái)很長(cháng)一段時(shí)間內引領(lǐng)人工智能發(fā)展的核心技術(shù)。
深度學(xué)習是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，把計算機要學(xué)習的東西看成數據，把數據丟進(jìn)多個(gè)層級的數據處理網(wǎng)絡(luò )，然后檢查經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò )處理的結果數據是否符合要求。如果符合，就保留網(wǎng)絡(luò )作為目標模型，如果不符合，就反復修改參數，直到符合為止。
書(shū)中舉了一個(gè)例子，非常形象生動(dòng)：把數據看成水流，深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )看成多層水管網(wǎng)絡(luò )，通過(guò)調節管道和閥門(mén)，使輸出滿(mǎn)足要求。
歷史上有過(guò)3次ai熱潮，第一次因為圖靈測試，第二次因為語(yǔ)言識別，都熱了一段時(shí)間又沉寂下去。
目前，深度學(xué)習攜手大數據引領(lǐng)的第三次熱潮，處于技術(shù)曲線(xiàn)的攀升和成熟期，前景極為廣闊。
人工智能不僅是技術(shù)革命，還與經(jīng)濟變革、教育變革、思想變革、經(jīng)濟變革、文化變革等同步，可能成為下一次工業(yè)革命的核心驅動(dòng)力。主要的商業(yè)應用場(chǎng)景：
智慧生活：機器翻譯、智能家居、智能超市。
智慧醫療：輔助診斷疾病、對疑難病癥的醫療科學(xué)研究。
藝術(shù)創(chuàng )作：機器音樂(lè )、機器繪畫(huà)、機器文學(xué)創(chuàng )作。
會(huì )不會(huì )失控，威脅人類(lèi)的安全？可能會(huì )引起失業(yè)。根據開(kāi)復老師提出的“五秒鐘準則”，一項人從事的工作，如果可以在5秒鐘內完成思考并做出決策，那么這項工作很可能會(huì )被人工智能取代。如保安、股票交易員、司機、新聞報道、翻譯。但人工智能也會(huì )帶來(lái)新的工作。
1)弱人工智能：在某方面很聰明，但只在這方面聰明，別的事啥也不會(huì )。比如alphago，下圍棋世界第一，別的方面就是個(gè)弱智，連棋子都得別人幫它拿。
2)強人工智能：人能做什么，它就能做什么。跟美劇《西部世界》里的機器人差不多，但它有沒(méi)有意識，不好說(shuō)。
3)超人工智能：比最聰明的人類(lèi)還要聰明100000000倍。都不止，它的nb，超乎你想象。我們不知道它是誰(shuí)，不知道它在哪里，不知道它什么時(shí)候出現，也不知道它會(huì )干什么。
可能在某個(gè)時(shí)刻（奇點(diǎn)）之后，超人工智能就會(huì )天神降臨，整個(gè)世界籠罩在它無(wú)邊的法力之下。
也可能，因為物理學(xué)和生物學(xué)的限制，超人工智能永遠不會(huì )來(lái)。
無(wú)論如何，人工智能，或者說(shuō)，對人工智能的研究和使用，需要受到監管和限制，也需要應對轉型過(guò)程中對失業(yè)的沖擊。
1.抽象能力知其然，也知其所以然，了解事物運行的本質(zhì)規律。
2.常識。
3.自我意識。
4.審美。
5.情感。
不過(guò)，已經(jīng)有軟件可以吟詩(shī)作詞，而且相當高明。比如這首根據遺傳算法生成的《清平樂(lè )-黃菊》：
“相逢縹緲,窗外又拂曉.長(cháng)憶清弦弄淺笑,只恨人間花少.黃菊不待清尊,相思飄落無(wú)痕.風(fēng)雨重陽(yáng)又過(guò),登高多少黃昏.”平仄相符，語(yǔ)句通順，很有意境。
李xx號稱(chēng)最會(huì )說(shuō)話(huà)的計算機男神，曾經(jīng)是微軟谷歌的副掌門(mén)，現在是創(chuàng )新工廠(chǎng)的大bo，在微博有超過(guò)半個(gè)億粉絲。第一此認識到他和人工智能這個(gè)概念是在奇葩大會(huì )這個(gè)節目中，他的觀(guān)點(diǎn)及幽默風(fēng)趣的話(huà)語(yǔ)引起了我的興趣，所以在這個(gè)寒假中我讀了他的《人工智能》一書(shū)。
近幾年，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)上購物、物流快遞、高鐵、地鐵、城市建設等讓我們生活發(fā)生了天翻地覆的變化。讓我對未來(lái)產(chǎn)生了無(wú)限的暢想，我的科目二一直沒(méi)過(guò)，為什么人要買(mǎi)車(chē)？為什么不能有一輛無(wú)所不在的滴滴，當我們要出門(mén)的.時(shí)候它就來(lái)了，它是共享經(jīng)濟，它會(huì )降低空氣污染，甚至有一天車(chē)與車(chē)之間能對話(huà)：“我要爆胎了，快散開(kāi)”等等。
下一個(gè)十年，社會(huì )還會(huì )發(fā)生怎樣的變化呢？李xx認為，人工智能、機器人作為大熱的方向，也會(huì )引領(lǐng)時(shí)代變革風(fēng)，很多邏輯簡(jiǎn)單、重復式、機械式的勞作被機器人取代；制造、金融、家政等等行業(yè)，很多傳統的管理經(jīng)營(yíng)模式也會(huì )隨之發(fā)生改變。未來(lái)人類(lèi)50%的工作都會(huì )被人工智能取代。但是人與機器最大區別是有感情，在未來(lái)創(chuàng )新思維、審美能力、藝術(shù)哲學(xué)這些更顯的珍貴。
人是最復雜情感動(dòng)物，怎樣才能教育好學(xué)生，使教育發(fā)揮最大限度的作用呢，那就是老師的愛(ài)，是人工智能永遠無(wú)法做到的，我認為幼師這個(gè)職業(yè)是不會(huì )被取代的，人工智能的發(fā)展能夠給我們許多幫助，現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(lái)越發(fā)達我們的教學(xué)工作也會(huì )越來(lái)越便利。但是現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(shī)“飛流直下三千尺，疑似銀河落九天”時(shí)，播放了現實(shí)瀑布視頻來(lái)展現瀑布的氣勢磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺嗎？這樣會(huì )不會(huì )局限的孩子的想象力呢，莎士比亞說(shuō)：“一千個(gè)讀者眼中就有一千個(gè)哈姆雷特”因而每個(gè)人對古詩(shī)的理解也就不同。在科技高速發(fā)展之時(shí)要保持與時(shí)俱進(jìn)、不懼改變、不斷學(xué)習成長(cháng)就不會(huì )被時(shí)代淘汰。人工智能會(huì )讓自己從事的工作帶來(lái)什么樣的改變？如何運用？這些問(wèn)題更值得我們大家深思。
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。
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。
2.1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。
2.2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。
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。
3.1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。
3.2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。
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。
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。
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學(xué)生什么知識，什么素養，才能為社會(huì )發(fā)展提供源源不斷的動(dòng)力源泉。
人工智能簡(jiǎn)稱(chēng)ai，它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統的一門(mén)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、大數據、機器學(xué)習和5g技術(shù)綜合的產(chǎn)物，做好人工智能教育能實(shí)現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(zhù)力點(diǎn)集中在算力、數據處理、算法以及場(chǎng)景化的學(xué)習，使學(xué)生對教材可以理解，教育情景可以感知，學(xué)習服務(wù)可以定制，使人工智能教育從智能增強，轉變?yōu)橹悄苎a償，最終達到智能替代。
在實(shí)際過(guò)程中，很多學(xué)校沒(méi)有開(kāi)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(kāi)展起來(lái)呢？人工智能開(kāi)展過(guò)程中，主要面臨的問(wèn)題主要有：
第一教材的缺乏，
第二師資的缺乏，
第三課程實(shí)施的場(chǎng)地缺乏，
第四怎么教的問(wèn)題。
分為三個(gè)階段：
第一階段大班stem基礎教學(xué)，
第二輪實(shí)踐教學(xué)建立社團校隊，
第三開(kāi)展項目式專(zhuān)訓，培育科技特長(cháng)生，或者各年級年級培養學(xué)生人工智能教育的不同目標，小學(xué)低年級可以主要培養綜合素養，小學(xué)高年級跨學(xué)科應用，初中形成目標方向，高中向目標方向進(jìn)行研究。
這次的粵港澳臺人工智能教育論壇學(xué)習，拓寬了我對人工智能教育的認識，對我的教學(xué)如何開(kāi)展人工智能教育具有指導和借鑒意義。
李開(kāi)復號稱(chēng)最會(huì )說(shuō)話(huà)的計算機男神，曾經(jīng)是微軟谷歌的副掌門(mén)，現在是創(chuàng )新工廠(chǎng)的大bo，在微博有超過(guò)半個(gè)億粉絲。第一此認識到他和人工智能這個(gè)概念是在奇葩大會(huì )這個(gè)節目中，他的觀(guān)點(diǎn)及幽默風(fēng)趣的話(huà)語(yǔ)引起了我的興趣，所以在這個(gè)寒假中我讀了他的《人工智能》一書(shū)。
近幾年，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)上購物、物流快遞、高鐵、地鐵、城市建設等讓我們生活發(fā)生了天翻地覆的變化。讓我對未來(lái)產(chǎn)生了無(wú)限的暢想，我的科目二一直沒(méi)過(guò)，為什么人要買(mǎi)車(chē)？為什么不能有一輛無(wú)所不在的滴滴，當我們要出門(mén)的時(shí)候它就來(lái)了，它是共享經(jīng)濟，它會(huì )降低空氣污染，甚至有一天車(chē)與車(chē)之間能對話(huà)：“我要爆胎了，快散開(kāi)”等等。
下一個(gè)十年，社會(huì )還會(huì )發(fā)生怎樣的變化呢？李開(kāi)復認為，人工智能、機器人作為大熱的方向，也會(huì )引領(lǐng)時(shí)代變革風(fēng)，很多邏輯簡(jiǎn)單、重復式、機械式的勞作被機器人取代；制造、金融、家政等等行業(yè)，很多傳統的管理經(jīng)營(yíng)模式也會(huì )隨之發(fā)生改變。未來(lái)人類(lèi)50%的工作都會(huì )被人工智能取代。但是人與機器最大區別是有感情，在未來(lái)創(chuàng )新思維、審美能力、藝術(shù)哲學(xué)這些更顯的珍貴。
人是最復雜情感動(dòng)物，怎樣才能教育好學(xué)生，使教育發(fā)揮最大限度的作用呢，那就是老師的愛(ài)，是人工智能永遠無(wú)法做到的，我認為幼師這個(gè)職業(yè)是不會(huì )被取代的，人工智能的發(fā)展能夠給我們許多幫助，現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(lái)越發(fā)達我們的教學(xué)工作也會(huì )越來(lái)越便利。但是現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(shī)“飛流直下三千尺，疑似銀河落九天”時(shí)，播放了現實(shí)瀑布視頻來(lái)展現瀑布的氣勢磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺嗎？這樣會(huì )不會(huì )局限的孩子的想象力呢，莎士比亞說(shuō)：“一千個(gè)讀者眼中就有一千個(gè)哈姆雷特”因而每個(gè)人對古詩(shī)的理解也就不同。在科技高速發(fā)展之時(shí)要保持與時(shí)俱進(jìn)、不懼改變、不斷學(xué)習成長(cháng)就不會(huì )被時(shí)代淘汰。人工智能會(huì )讓自己從事的工作帶來(lái)什么樣的改變？如何運用？這些問(wèn)題更值得我們大家深思。
人工智能已成為當今科技領(lǐng)域最熱門(mén)的話(huà)題之一，它是我們在很多領(lǐng)域中取得進(jìn)步和提高生產(chǎn)效率的推手和催化劑。在了解人工智能的過(guò)程中，我也對其了解更多，有了自己獨特的心得體會(huì )。在這篇文章中，我將分享我對人工智能的看法和感受。
“人工智能”這個(gè)概念，最初問(wèn)世的時(shí)候，隨即引起了人們的廣泛關(guān)注。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，人工智能就是機器和程序模擬人類(lèi)智能和決策能力的技術(shù)。它能夠學(xué)習、推理、識別、理解語(yǔ)言和解決問(wèn)題，甚至能采取自我適應和發(fā)現新的算法來(lái)解決問(wèn)題?？梢哉f(shuō)，人工智能在技術(shù)、工作、生活等方面受到了越來(lái)越多的應用和重視。
自從人工智能概念提出以來(lái)，人們一直在追求深度學(xué)習和人工智能算法的進(jìn)步。然而，人工智能面臨的一大挑戰是數據是以人為中心的，也就是說(shuō)，機器和程序都是通過(guò)人類(lèi)所編寫(xiě)和提供的數據進(jìn)行訓練和學(xué)習的。同時(shí)，人工智能也帶來(lái)了無(wú)限的機遇。人工智能可以改變我們的生活方式和工作方式，讓我們更加方便和快捷地完成各項任務(wù)，從而提高了人類(lèi)的效率和生產(chǎn)效率。
人工智能已經(jīng)滲透到了各個(gè)領(lǐng)域，如醫療、金融、教育、交通、制造和農業(yè)等。例如，醫療領(lǐng)域的人工智能算法可以幫助醫生進(jìn)行影像識別，并為臨床決策提供有用的數據和建議。另外，人工智能還可以幫助我們完成各種任務(wù)，比如語(yǔ)音助手、自動(dòng)駕駛汽車(chē)和貨運無(wú)人機等，可以節省時(shí)間和提高效率。
人工智能已經(jīng)促進(jìn)了人類(lèi)的進(jìn)步，未來(lái)人工智能將會(huì )進(jìn)一步發(fā)揮其巨大的潛能。預計到2035年，全球人工智能市場(chǎng)規模將達到1500億美元?？梢灶A見(jiàn)的未來(lái)，人工智能將進(jìn)一步革新傳統產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)數字化經(jīng)濟的發(fā)展。同時(shí)，人工智能也會(huì )帶來(lái)更多的工作和機會(huì )，創(chuàng )造出更多驚人的進(jìn)展，為人類(lèi)的未來(lái)帶來(lái)無(wú)限可能。
總的來(lái)說(shuō)，人工智能的進(jìn)步和應用對我們的生活產(chǎn)生了大量的影響。每個(gè)行業(yè)都在變得更加智能，并適應人工智能的技術(shù)和應用，使其變得更加高效和智能。但是人工智能不是一種解決所有挑戰的萬(wàn)能藥，它依然需要技術(shù)和規則的完善，進(jìn)一步的發(fā)展也需要人類(lèi)進(jìn)行更多地探索。我們應該保持敬畏之心，在人工智能的應用過(guò)程中，合理地發(fā)揮其好處和優(yōu)勢，并控制其可能的風(fēng)險。
結論：
人工智能帶來(lái)了深遠的影響和重要的進(jìn)展。通過(guò)理性和科學(xué)的方法，我們可以不斷改善和提升人工智能技術(shù)，并使其更好地服務(wù)于人類(lèi)社會(huì )的各個(gè)領(lǐng)域。我們應該充分認識到人工智能的潛力和意義，努力實(shí)現人工智能和人類(lèi)和諧共處，為人類(lèi)的美好未來(lái)做出貢獻。
學(xué)生們都對刮獎非常感興趣，通過(guò)刮獎環(huán)節的設計，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)習興趣盎然，在寓教于樂(lè )額學(xué)習氛圍中學(xué)習新知識，掌握新技能。
學(xué)生們利用之前所學(xué)程序可以計算出簡(jiǎn)單的價(jià)格，但是當問(wèn)題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時(shí)候引導學(xué)生提出問(wèn)題，教給學(xué)生新的知識點(diǎn)-變量。
本節課學(xué)生參入度高，動(dòng)手實(shí)踐能力強，設計的問(wèn)題層層遞進(jìn)，環(huán)環(huán)相扣，過(guò)渡環(huán)節都處理的非常到位，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)習地位，讓其自主探索，合作學(xué)習，做到真正的掌握一門(mén)技能。這也是培養學(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)習機會(huì )，以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進(jìn)步和提高。
通過(guò)這學(xué)期的學(xué)習，我對人工智能有了一定的感性認識，個(gè)人覺(jué)得人工智能是一門(mén)極富挑戰性的科學(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，計算機視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復雜工作。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時(shí)我們會(huì )要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒(méi)有高到可以創(chuàng )造人工智能的地步，等等。但總的來(lái)說(shuō)，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。關(guān)于什么是“智能”，就問(wèn)題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維等等問(wèn)題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀(guān)點(diǎn)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關(guān)于人工智能一個(gè)大家比較容易接受的定義是這樣的：人工智能是人造的智能，是計算機科學(xué)、邏輯學(xué)、認知科學(xué)交叉形成的一門(mén)科學(xué)，簡(jiǎn)稱(chēng)ai。
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，相繼出現了一批顯著(zhù)的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問(wèn)題s求解程序、lisp表處理語(yǔ)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(zhù)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(kāi)始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統kips”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開(kāi)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(kāi)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )國際會(huì )議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )迅速發(fā)展起來(lái)。
第五階段：90年代，人工智能出現新的研究高潮。
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(kāi)始由單個(gè)智能主體研究轉向基于網(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的分布式問(wèn)題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標問(wèn)題求解，將人工智能更面向實(shí)用。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 )研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會(huì )生活的各個(gè)領(lǐng)域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來(lái)暢想。
在當前社會(huì )中的呢？
人類(lèi)正向信息化的時(shí)代邁進(jìn)，信息化是當前時(shí)代的主旋律。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類(lèi)社會(huì )發(fā)展的趨勢。人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結合到科學(xué)技術(shù)的各門(mén)學(xué)科和社會(huì )的各個(gè)領(lǐng)域中，她的概念，方法和技術(shù)正在各行各業(yè)廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見(jiàn)不鮮。在軍事、工業(yè)和醫學(xué)等領(lǐng)域中人工智能的應用已經(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(jìn)性。
智能是一個(gè)寬泛的概念。智能是人類(lèi)具有的特征之一。然而，對于什么是人類(lèi)智能（或者說(shuō)智力），科學(xué)界至今還沒(méi)有給出令人滿(mǎn)意的定義。有人從生物學(xué)角度定義為“中樞神經(jīng)系統的功能”，有人從心理學(xué)角度定義為“進(jìn)行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說(shuō)它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準確的說(shuō)明人工智能的確切內涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當前信息化社會(huì )的迫切要求，同時(shí)研究人工智能也對探索人類(lèi)自身智能的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智能技術(shù)的進(jìn)步都將帶動(dòng)計算機科學(xué)的大跨步前進(jìn)。如果將現有的計算機技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學(xué)的某些相關(guān)領(lǐng)域結合，并有一定的理論實(shí)踐依據，計算機將擁有一個(gè)新的發(fā)展方向。
個(gè)人覺(jué)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(lèi)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(guò)研究和開(kāi)發(fā)人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類(lèi)的智能，使計算機更好的造福人類(lèi)。
最近看了電影《黑客帝國》一系列，對其中的科幻生活有了很大的興趣，不覺(jué)有了疑問(wèn)：現在的世界是否會(huì )如電影中一樣呢？人工智能的神話(huà)是否會(huì )發(fā)生。
在當前社會(huì )中的呢？
人類(lèi)正向信息化的時(shí)代邁進(jìn)，信息化是當前時(shí)代的主旋律。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類(lèi)社會(huì )發(fā)展的趨勢。
人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結合到科學(xué)技術(shù)的各門(mén)學(xué)科和社會(huì )的各個(gè)領(lǐng)域中，她的概念，方法和技術(shù)正在各行各業(yè)廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見(jiàn)不鮮。在軍事、工業(yè)和醫學(xué)等領(lǐng)域中人工智能的應用已經(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(jìn)性。
智能是一個(gè)寬泛的概念。智能是人類(lèi)具有的特征之一。然而，對于什么是人類(lèi)智能（或者說(shuō)智力），科學(xué)界至今還沒(méi)有給出令人滿(mǎn)意的定義。
有人從生物學(xué)角度定義為“中樞神經(jīng)系統的功能”，有人從心理學(xué)角度定義為“進(jìn)行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說(shuō)它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準確的說(shuō)明人工智能的確切內涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當前信息化社會(huì )的迫切要求，同時(shí)研究人工智能也對探索人類(lèi)自身智能的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智能技術(shù)的進(jìn)步都將帶動(dòng)計算機科學(xué)的大跨步前進(jìn)。如果將現有的計算機技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學(xué)的某些相關(guān)領(lǐng)域結合，并有一定的理論實(shí)踐依據，計算機將擁有一個(gè)新的發(fā)展方向。
個(gè)人覺(jué)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(lèi)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(guò)研究和開(kāi)發(fā)人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類(lèi)的智能，使計算機更好的造福人類(lèi)。
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。
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。
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。
（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。
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。
（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。
在機器人教育中，課堂以學(xué)生為中心，教師作為指導者提供學(xué)習材料和建議，學(xué)生必須自己去學(xué)習知識，構建知識體系，提出自己的解決方案，從而有效培養了動(dòng)手能力、學(xué)生創(chuàng )新思維能力。
２、有效激發(fā)學(xué)習興趣、動(dòng)機“寓教于樂(lè )”是我們教育追求的目標。這也是當前教育游戲成為當前研究熱點(diǎn)一個(gè)原因。學(xué)習興趣是學(xué)生的學(xué)習成功重要因素。機器人教育可以通過(guò)比賽形式，得到周?chē)h(huán)境的認可和贊賞，能夠激發(fā)學(xué)生學(xué)習的興趣，激發(fā)學(xué)生的斗志和拼博精神。
３、培養學(xué)生的團隊協(xié)作能力。
機器人教育中大多以小組形式開(kāi)始，機器人的學(xué)習、競賽實(shí)際上是一個(gè)團體學(xué)習的過(guò)程。它需要學(xué)習者團結協(xié)作，包容小組其他成員的缺點(diǎn)和不足，能夠與他人進(jìn)行有效溝通與交流。在實(shí)踐鍛煉中提高自己的團隊協(xié)作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、擴大知識面，轉換思維方式。
考慮到中小學(xué)生和機器人課程的特點(diǎn)，為培養學(xué)生的綜合設計能力和創(chuàng )新能力，本人認為機器人教學(xué)應該在教學(xué)內容、教學(xué)方法、教學(xué)組織方面一改其它課程的教學(xué)模式，走出一條新的路子來(lái)。
1、教學(xué)內容：機器人教學(xué)應注意學(xué)生知識廣度的學(xué)習。雖然僅通過(guò)一門(mén)課程來(lái)擴充學(xué)生的知識面效果有限，但是由于機器人的設計涉及到光機電一體化、自動(dòng)控制、人工智能等多方面問(wèn)題，既有硬件設計也有軟件設計，所以是讓學(xué)生了解和掌握大量知識的絕好機會(huì )。知識不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學(xué)內容時(shí)，注意力不要僅放在競賽用輪式成品機器人上，還應該關(guān)注單片機、嵌入式cpu、各種傳感器、電機、機械部件等軟硬件技術(shù)在機器人和自動(dòng)化技術(shù)上的應用。
2、教學(xué)方法：應根據學(xué)段和學(xué)科情況選擇不同的綜合設計教學(xué)方法。如：小學(xué)階段可讓學(xué)生完成輪式競賽用機器人的功能模塊組裝的設計；初中階段可進(jìn)行生活與學(xué)習中實(shí)用機器人的創(chuàng )意設計；高中信息技術(shù)課中可重點(diǎn)對機器人智能軟件算法進(jìn)行設計；而高中通用技術(shù)課中可重點(diǎn)對機器人的電氣部分、傳感器部分、動(dòng)力部分和機械部分進(jìn)行相關(guān)設計?？傊?，教學(xué)方法應該側重綜合設計，而不是放在問(wèn)題的分析上。
3、教學(xué)組織機器人教學(xué)應事先營(yíng)造好供學(xué)生動(dòng)手動(dòng)腦進(jìn)行設計活動(dòng)的環(huán)境。提供必要的設備和工具（包括工具軟件），組織學(xué)生進(jìn)行探究式學(xué)習，特別應注意探究式學(xué)習三個(gè)要素（任務(wù)驅動(dòng)、協(xié)作學(xué)習、教師引導）的構成，讓學(xué)生能夠充分化動(dòng)手。同時(shí)，還應提倡設計過(guò)程的規范化，用于提高學(xué)生的綜合設計能力。教學(xué)活動(dòng)不僅在課堂上進(jìn)行，還應組織學(xué)生在課余時(shí)間做適當的工作，以保證教學(xué)的完整性和有效性。
教育機器人活動(dòng)受到越來(lái)越多的師生歡迎，教育機器人必將為我國的素質(zhì)教育做出應有的貢獻，教育機器人的前途是光明的。
今天是我研究人工智能的第一堂課，也是我上大學(xué)以來(lái)第一次接觸人工智能這門(mén)課，通過(guò)老師的講解，我對人工智能有了一些簡(jiǎn)單的感性認識，我知道了人工智能從誕生，發(fā)展到今天經(jīng)歷一個(gè)漫長(cháng)的過(guò)程，許多人為此做出了不懈的努力。我覺(jué)得這門(mén)課真的是一門(mén)富有挑戰性的科學(xué)，而從事這項工作的人不僅要懂得計算機知識，還必須懂得心理學(xué)和哲學(xué)。
機器翻譯系統我們可以很方便的完成一些語(yǔ)言翻譯工作。目前，國內的機器翻譯軟件有很多，富有代表性意義的當屬“金山詞霸”，它可以迅速的查詢(xún)英文單詞和詞組句子翻譯，重要的是它還可以提供發(fā)音功能，為用戶(hù)提供了極大的方便。
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學(xué)生什么知識，什么素養，才能為社會(huì )發(fā)展提供源源不斷的動(dòng)力源泉。
人工智能簡(jiǎn)稱(chēng)ai，它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統的一門(mén)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、大數據、機器學(xué)習和5g技術(shù)綜合的產(chǎn)物，做好人工智能教育能實(shí)現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(zhù)力點(diǎn)集中在算力、數據處理、算法以及場(chǎng)景化的學(xué)習，使學(xué)生對教材可以理解，教育情景可以感知，學(xué)習服務(wù)可以定制，使人工智能教育從智能增強，轉變?yōu)橹悄苎a償，最終達到智能替代。
在實(shí)際過(guò)程中，很多學(xué)校沒(méi)有開(kāi)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(kāi)展起來(lái)呢？人工智能開(kāi)展過(guò)程中，主要面臨的問(wèn)題主要有：
第一教材的缺乏，
第二師資的缺乏，
第三課程實(shí)施的場(chǎng)地缺乏，
第四怎么教的問(wèn)題。
分為三個(gè)階段：
第一階段大班stem基礎教學(xué)，
第二輪實(shí)踐教學(xué)建立社團校隊，
第三開(kāi)展項目式專(zhuān)訓，培育科技特長(cháng)生，或者各年級年級培養學(xué)生人工智能教育的不同目標，小學(xué)低年級可以主要培養綜合素養，小學(xué)高年級跨學(xué)科應用，初中形成目標方向，高中向目標方向進(jìn)行研究。