新課標下人工智慧課程學習心得 篇1
通過這學期的學習，我對人工智慧有了一定的感性認識，個人覺得人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧型才能完成的複雜工作。 人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智慧型」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智慧型程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。關於什麼是「智慧型」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維等等問題。人唯一了解的智慧型是人本身的智慧型，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智慧型的理解都非常有限，對構成人的智慧型的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智慧型」了。關於人工智慧一個大家比較容易接受的定義是這樣的： 人工智慧是人造的智慧型,是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。
人工智慧的發展歷史大致可以分為這幾個階段：
第一階段：50年代人工智慧的興起和冷落
人工智慧概念首次提出後，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程式、通用問題s求解程式、lisp表處理語言等。但由於消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智慧走入了低谷。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統出現，使人工智慧研究出現新高潮。 dendral化學質譜分析系統、mycin疾病診斷和治療系統、prospectior探礦系統、hearsay-ii語音理解系統等專家系統的研究和開發，將人工智慧引向了實用化。並且，1969年成立了國際人工智慧聯合會議
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研製，人工智慧得到了很大發展。 日本1982年開始了」第五代計算機研製計畫」，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麼快。雖然此計畫最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智慧的熱潮。
第四階段：80年代末，神經網路飛速發展。
1987年，美國召開第一次神經網路國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此後，各國在神經網路方面的投資逐漸增加，神經網路迅速發展起來。
第五階段：90年代，人工智慧出現新的研究高潮
由於網路技術特別是國際互連網的技術發展，人工智慧開始由單個智慧型主體研究轉向基於網路環境下的分散式人工智慧研究。不僅研究基於同一目標的分散式問題求解，而且研究多個智慧型主體的多目標問題求解，將人工智慧更面向實用。另外，由於hopfield多層神經網路模型的提出，使人工神經網路研究與套用出現了欣欣向榮的景象。人工智慧已深入到社會生活的各個領域。
對人工智慧對世界的影響的感受及未來暢想
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，不覺有了疑問：現在的世界是否會如電影中一樣呢？人工智慧的神話是否會發生
在當前社會中的呢 ？
在黑客帝國的世界裡，程式設計師成為了耶穌，控制著整個世界，黑客帝國之所以成為經典，我認為，不是因為飛來飛去的超級人物，而是因為她暗自揭示了一個人與計算機世界的關係，一個發展趨勢。誰知道200年以後會不會是智慧型機器統治了世界？
人類正向信息化的時代邁進，信息化是當前時代的主旋律。信息抽象結晶為知識，知識構成智慧型的基礎。因此，信息化到知識化再到智慧型化，必將成為人類社會發展的趨勢。人工智慧已經並且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業廣泛滲透。而在我們的身邊，智慧型化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業和醫學等領域中人工智慧的套用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進性。
智慧型是一個寬泛的概念。智慧型是人類具有的特徵之一。然而，對於什麼是人類智慧型（或者說智力），科學界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學角度定義為「中樞神經系統的功能」，有人從心理學角度定義為「進行抽象思維的能力」，甚至有人同義反覆地把它定義為「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」。這些都不能準確的說明人工智慧的確切內涵。
雖然難於下定義，但人工智慧的發展已經是當前信息化社會的迫切要求，同時研究人工智慧也對探索人類自身智慧型的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智慧技術的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現有的計算機技術、人工智慧技術及自然科學的某些相關領域結合，並有一定的理論實踐依據，計算機將擁有一個新的發展方向。
個人覺得研究人工智慧的目的，一方面是要創造出具有智慧型的機器，另一方面是要弄清人類智慧型的本質，因此，人工智慧既屬於工程的範疇，又屬於科學的範疇。通過研究和開發人工智慧，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智慧型，使計算機更好的造福人類。
人工智慧研究的近期目標；是使現有的計算機不僅能做一般的數值計算及非數值信息的數據處理，而且能運用知識處理問題，能模擬人類的部分智慧型行為。按照這一目標，根據現行的計算機的特點研究實現智慧型的有關理論、技術和方法，建立相應的智慧型系統。例如目前研究開發的專家系統，機器翻譯系統、模式識別系統、機器學習系統、機器人等。隨著社會的發展，技術的進步，人工智慧的發展是任何人都無法想像的。通過對人工智慧的學習，以及與所聽所見所聞的結合，我大膽的對未來人工智慧的發展做出了以下拙劣的猜想：
一，融合階段（20__—20__年）：
1、在某些城市，立法機關將主要採用人工智慧專家系統來制定新的法律。
2、人們可以用語言來操縱和控制智慧型化計算機、網際網路、收音機、電視機和行動電話，遠程醫療和遠程保健等遠程服務變得更為完善。
3、智慧型化計算機和網際網路在教育中扮演了重要角色，遠程教育十分普及。
4、隨著信息技術、生物技術和納米技術的發展，人工智慧科學逐漸完善。
5、許多植入了晶片的人體組成了人體通信網路（以後甚至可以不用植入任何晶片）。比如，將微型超級計算機植入人腦，人們就可通過植入的晶片直接進行通信。
6、抗病毒程式可以防止各種非自然因素引發災難。
7、隨著人工智慧的'加速發展，新制定的法律不僅可以用來更好地保護人類健康，而且能大幅度提高全社會的文明水準。比如，法律可以保護人們免受電磁煙霧的侵害，可以規範家用機器人的使用，可以更加有效地保護數據，可以禁止計算機合成技術在一些文化和藝術方面的套用（比如禁止合成電視名人），可以禁止編寫具有自我保護意識的電腦程式。
三、自我發展階段（20__—20__年）：
1、智慧型化計算機和網際網路既能自我修復，也能自行進行科學研究，還能自己生產產品。
2、一些新型材料的出現，促使智慧型化向更高層次發展。
3、用可植入晶片實現人類、計算機和鯨目動物之間的直接通信，在以後的發展中甚至不用植入晶片也可實現此項功能。
4、制定「機器人法」等新的法律來約束機器人的行為，使人們不受機器人的侵害。
5、高水準的智慧型化技術可以使火星表面環境適合人類居住和發展。
四、升華階段（20__—20xx年）：
1、信息化的世界進一步發展成全息模式的世界。
2、人工智慧系統可從環境中採集全息信息，身處某地的人們可以更容易地了解和知曉其他地方的情況。
3、人們對一些目前無法解釋的自然現象會有更清楚的認識和更完善的解釋，並將這些全新的知識套用在醫療、保健和安全等領域。
4、人工智慧可以模仿人類的智慧型，因此會出現有關法律來規範這些行為。 人工智慧一但擁有長足的進步，必將帶動其他計算機技術的發展。 網路化將虛擬的世界變得無限大，屆時，足不出戶將成為一種習慣。人工智慧必將帶動人類的發展，起到決定性作用。
雖然不知道其中有多少在未來會得到實現，但也算是我通過對人工智慧的學習所收穫的總結。人工智慧的繁榮景象和光明前景已展示出其誘人的魅力， 讓我們一起期待未來的世界吧，一個全新的人工智慧世界。
新課標下人工智慧課程學習心得 篇2
在科學技術飛速發展的今天，人工智慧漸漸走入人們的視線和生活中。陸續出現的人工智慧甚至能夠勝任多項工作。由此人們開始擔憂，會不會有那麼一天，人工智慧如人類般思考或者是替代人類呢?
人工智慧的確能夠幫助人類許多事情，省力而快捷。本該耗費大量思考時間或是精力的項目，交給計算機便能夠事半功倍。
不知不覺中，人工智慧已經成為我們生活當中不可或缺的一部分。人們每天用它們工作、生活。在享受快捷方便的同時油然而生一絲危機感。「人類是否會被人工智慧取代。」
我們不妨想一想，人類之所以強大，是因為我們有思考，有感情。人們可以使用計算機，但不能過分地依賴它。它是科技的產物，而人類發展、創造了科技。一旦依賴感產生了，只要遇到問題，大家的第一反應就是「找百度」。殊不知，自己尋找方法的過程才是最珍貴的。
人工智慧計算機就像一把雙刃劍，如果使用得當，會成為一個好幫手，如果過分依賴它，則會讓自己走向滅亡。所以，請別讓人工智慧取代大腦。
新課標下人工智慧課程學習心得 篇3
人工智慧主要研究用人工方法模擬和擴展人的智慧型，最終實現機器智慧型。人工智慧研究與人的思維研究密切相關。邏輯學始終是人工智慧研究中的基礎科學問題，它為人工智慧研究提供了根本觀點與方法。
1、人工智慧學科的誕生
12世紀末13世紀初，西班牙羅門·盧樂提出製造可解決各種問題的通用邏輯機。17世紀，英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨後，德國萊布尼茲做出了四則運算的手搖計算器，並提出了「通用符號」和「推理計算」的思想。19世紀，英國布爾創立了布爾代數，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，創建了一階謂詞演算系統。20世紀，哥德爾對一階謂詞完全性定理與N形式系統的不完全性定理進行了證明。在此基礎上，克林對一般遞歸函式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·諾依曼提出存儲程式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年美國的莫克利和埃克特成功研製世界上第一台通用電子數學計算機ENIAC做出了開拓性的貢獻。
以上經典數理邏輯的理論成果，為1956年人工智慧學科的誕生奠定了堅實的邏輯基礎。
現代邏輯發展動力主要來自於數學中的公理化運動。20世紀邏輯研究嚴重數學化，發展出來的邏輯被恰當地稱為「數理邏輯」，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之後進入第三個高峰期，並且對整個現代科學特別是數學、哲學、語言學和計算機科學產生了非常重要的影響。
2、邏輯學的發展
2.1邏輯學的大體分類
邏輯學是一門研究思維形式及思維規律的科學。從17世紀德國數學家、哲學家萊布尼茲(niz)提出數理邏輯以來，隨著人工智慧的一步步發展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產生。邏輯學大體上可分為經典邏輯、非經典邏輯和現代邏輯。經典邏輯與模態邏輯都是二值邏輯。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。機率邏輯是研究基於邏輯的機率推理。
2.2泛邏輯的基本原理
當今人工智慧深入發展遇到的一個重大難題就是專家經驗知識和常識的推理。現代邏輯迫切需要有一個統一可靠的，關於不精確推理的邏輯學作為它們進一步研究信息不完全情況下推理的基礎理論，進而形成一種能包容一切邏輯形態和推理模式的，靈活的，開放的，自適應的邏輯學，這便是柔性邏輯學。而泛邏輯學就是研究剛性邏輯學(也即數理邏輯)和柔性邏輯學共同規律的邏輯學。
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和推理模式，並能根據需要自由伸縮變化的柔性邏輯學，剛性邏輯學將作為一個最小的核心存在其中，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、邏輯學在人工智慧學科的研究方面的套用
邏輯方法是人工智慧研究中的主要形式化工具，邏輯學的研究成果不但為人工智慧學科的誕生奠定了理論基礎，而且它們還作為重要的成分被套用於人工智慧系統中。
3.1經典邏輯的套用
人工智慧誕生後的20年間是邏輯推理占統治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的「邏輯理論機」數學定理證明程式(LT)。在此基礎之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問題求解程式(GPS)，開拓了人工智慧「問題求解」的一大領域。經典數理邏輯只是數學化的形式邏輯，只能滿足人工智慧的部分需要。
3.2非經典邏輯的套用
(1)不確定性的推理研究
人工智慧發展了用數值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統中每個語句或公式賦一個數值，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驗性模型。
歸納邏輯是關於或然性推理的邏輯。在人工智慧中，可把歸納看成是從個別到一般的推理。藉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，從相應的知識庫中調用有關知識來處理新問題。
(2)不完全信息的推理研究
常識推理是一種非單調邏輯，即人們基於不完全的信息推出某些結論，當人們得到更完全的信息後，可以改變甚至收回原來的結論。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，賴特的預設邏輯、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創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被引入到人工智慧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是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統。模糊邏輯的研究始於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係合成原則，現有的絕大多數模糊推理方法都是關係合成規則的變形或擴充。
4、人工智慧——當代邏輯發展的動力
現代邏輯創始於19世紀末葉和20世紀早期，其發展動力主要來自於數學中的公理化運動。21世紀邏輯發展的主要動力來自哪裡?筆者認為，計算機科學和人工智慧將至少是21世紀早期邏輯學發展的主要動力源泉，並將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。由於人工智慧要模擬人的智慧型，它的難點不在於人腦所進行的各種必然性推理，而是最能體現人的智慧型特徵的能動性、創造性思維，這種思維活動中包括學習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地蒐集相關的經驗證據，在不充分信息的基礎上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據環境反饋調整、修正自己的行為，由此達到實踐的成功。於是，邏輯學將不得不比較全面地研究人的思維活動，並著重研究人的思維中最能體現其能動性特徵的各種不確定性推理，由此發展出的邏輯理論也將具有更強的可套用性。
5、結語
人工智慧的產生與發展和邏輯學的發展密不可分。
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，將推動人工智慧進入一個新的階段。機率邏輯大都是基於二值邏輯的，目前許多專家和學者又在基於其他邏輯的基礎上研究機率推理，使得邏輯學儘可能滿足人工智慧發展的各方面的需要。就目前來說，一個新的泛邏輯理論的發展和完善需要一個比較長的時期，那何不將「百花齊放」與「一統天下」並行進行，各自發揮其優點，為人工智慧的發展做出貢獻。目前，許多制約人工智慧發展的因素仍有待於解決，技術上的突破，還有賴於邏輯學研究上的突破。在對人工智慧的研究中，我們只有重視邏輯學，努力學習與運用並不斷深入挖掘其基本內容，拓寬其研究領域，才能更好地促進人工智慧學科的發展。