人工智能學習心得通過這學期的學習，我對人工智能有了一定的感性認識，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)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。人工智能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，人工智能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能才能完能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會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有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如是普遍認同的觀點。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。關于人工智能一個大家比較容易接受的定義人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡迅速個智能主體研究轉向基于網(wǎng)絡環(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題求解，而且研究多個智能主體的多目標模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與應用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人在黑客帝國的世界里，程序員成為了耶穌，控制著整個世界，黑客帝國之所以成為經(jīng)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系，一個發(fā)展趨勢。誰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，知識構成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢。人工智能已經(jīng)并且廣泛而有方法和技術正在各行各業(yè)廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業(yè)和醫(yī)學等領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智能是一個寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對于什么是人類智能（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(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗切要求，同時研究人工智能也對探索人類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的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現(xiàn)有的計算機技術、人工智能技術及自然科學的某些相個人覺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智能的本質，因此，人工智能既屬于工程人工智能研究的近期目標；是使現(xiàn)有的計算機不僅能做一般的數(shù)值計算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運用知識處理問題，能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標，根據(jù)現(xiàn)行的計算機的特點研究實現(xiàn)智能的有關理論、技術和方法，建立相應的智能系統(tǒng)。例如目前研究開發(fā)的專家系統(tǒng)，機器翻譯系統(tǒng)、模式識別系統(tǒng)、機器學習系統(tǒng)、機器人等。隨著社會的發(fā)展，技術的進步，人工智能的發(fā)展是任何人都無法想象的。通過對人工智能的學習，以及與所聽所見所聞的機、電視機和移動電話，遠程醫(yī)療和遠程保健等遠程服務變得更為完用植入任何芯片）。比如，將微型超級計算機植入人腦，人們就可通保護人類健康，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(guī)范家用機器人的使用，可以更加有效地保護數(shù)據(jù)，可以禁止計算機合成技術在一些文化和藝術方面的應用（比如禁止合成電視名人），可以禁止編寫具有自我保護意工智能的學習所收獲的總結。人工智能的繁榮景象和光明前景已展示在大多數(shù)數(shù)學科中存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地人工智能是一種外向型的學科，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的數(shù)學基礎，哲學和生物學基礎，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域十分廣闊，它總的來說是面向應用的，也就說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的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領域也不過就是代替人的活動而已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能研究的領域。人工智能就是為了應用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關注。這些新性，即不同的異構系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作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(tǒng)和社體協(xié)作中實現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識、技術和動作的協(xié)調(diào)。這兩個研究領域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全計算智能（putingintelligence）涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算等研究領域。其中，神經(jīng)計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而來設計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術和方法的總稱，它包括遺傳算法一定差別。同時，進化計算的研究關注學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，這些都統(tǒng)稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于許多復雜系統(tǒng)的自適應控制和復雜優(yōu)化問題等研究領域，如并行計算、機器學習、電路設達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎是生物進化論。因此，把這三知識發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學習，或者與神經(jīng)計算結合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學、粗糙集、模糊數(shù)學、機器學習和專家系統(tǒng)等多種學習手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應從數(shù)據(jù)庫獲取知識，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列?，F(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱等人工媒介生成或構造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復制、自修復等特征人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行化基礎有關。生物學從問題的頂層開始，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。人工生命則從問題的底層把簡單的由規(guī)則支配的對象構成更大的集合，并在交互作用中研究非人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應機理通過計算機進行仿人工生命學科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進化動力學、人工生命的計算理論、進化與學習綜合系統(tǒng)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、計算機進程、進化機器人、自催化網(wǎng)絡、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網(wǎng)絡法，了解知識表示的對現(xiàn)代社會的影響有多大？工業(yè)領域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術，包括智能設計、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應用。人工智能還滲透到帶來了極大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號，手寫短人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機器？會不會有一天機器的智能將超過人的智能？問題的答案也許千差萬別，我個人認為上述擔心不太可能成為現(xiàn)實，因為我們理解人工智能并不是讓它取代人類智能，而是讓它?，F(xiàn)，如模糊技術，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡，遺傳算法，進化程序設計，混沌理向對象技術”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如發(fā)展起來的方法和技術，在講解時最好多舉例，再結合原理進行講生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領域的興趣。人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究解起來較為飄渺。但是，從本學期《人工智能》課程的學習中，本人較系統(tǒng)的接觸到了關于人工智能的理論，從有限的課程中，通過老師的詳細介紹和查閱人工智能方面的書籍，學習了關于人工智能幾個主要方面的知識，如模糊控制、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡等。下面是本人關說到人工智能，首先先認識下自動控制理論，自動控制理論從形智能控制是在控制論人工智能系統(tǒng)論和信息論等多學科的高度綜合與集成，是一門新興的交叉前沿學科。智能控制技術，即是在無人對許多復雜的系統(tǒng)，難以建立有效的數(shù)學模型和用常規(guī)的控制理論去進行定量計算和分析，而必須采用定量方法與定性方法相結合的控制方式。定量方法與定性方法相結合的目的是，要由機器用類似于人的智慧和經(jīng)驗來引導求解過程。因此，在研究和設計智能系統(tǒng)時，主要注意力不放在數(shù)學公式的表達、計算和處理方面，而是放在對任務和現(xiàn)實模型的描述、符號和環(huán)境的識別以及知識庫和推理機的開發(fā)上，即智能控制的關鍵問題不是設計常規(guī)控制器，而是研制智能機器的模型。此外，智能控制的核心在高層控制，即組織控制。高層為了完成這些任務，需要采用符號信息處理、啟發(fā)式程序設計、知識表示、自動推理和決策等有關技術。這些問題求解過程與人腦的思維智能控制正是在這種條件下產(chǎn)生的。它是自動控制技術的最新發(fā)展階智能控制的首屆國際學術會議，標志著智能控制作為一個新的學科分支得到承認。智能控制具有交叉學科和定量與定性相結合的分析方法在傳統(tǒng)的控制領域里，控制系統(tǒng)動態(tài)模式的精確與否是影響控制優(yōu)劣的最主要關鍵，系統(tǒng)動態(tài)的信息越詳細，則越能達到精確控制的目的。然而，對于復雜的系統(tǒng)，由于變量太多，往往難以正確的描述系統(tǒng)的動態(tài)，于是工程師便利用各種方法來簡化系統(tǒng)動態(tài)，以達成控制的目的，但卻不盡理想。換言之，傳統(tǒng)的控制理論對于明確系統(tǒng)有得無能為力了。因此便嘗試著以模糊數(shù)學來處理這些控制問題。通過課堂中，導師生動的講解，以及引用到生活當中鮮活的例子，如冰箱溫度的模糊控制，智能汽車的行駛路線控制等等，充分的認識到，模糊控制在當今社會的應用已經(jīng)很廣泛，只是理論知識的缺乏而感覺不）：值，利用口語化變量來描述測量物理量的過程，依適合的語言值分，其中數(shù)據(jù)庫是提供處理模糊數(shù)據(jù)之相關定義；而規(guī)則庫則藉由一糊推論法進行推論，而得到模糊控制訊號。此部分是模糊控制器的精）：模糊控制很重要的一點就是模糊規(guī)則的制定，其規(guī)則制定的來源主要由專家的經(jīng)驗和知識、操作員的操作模式、自學習提供。模糊規(guī)則的形式則分為狀態(tài)評估和目標評估兩種。但都是以模糊控制為基才能解決的各種復雜的、具體的問題，達到與專家具有同等解決問題能力的計算機智能程序系統(tǒng)。它能對決策的過程作出解釋，并有學習術、不確定推理技術、增強專家系統(tǒng)的知識表示和推理方法的啟發(fā)性、通用性等方面都有所改進。第三代專家系統(tǒng)屬多學科綜合型系統(tǒng)，采用多種人工智能語言，綜合采用各種知識表示方法和多種推理機制及控制策略，并開始運用各種知識工程語言、骨架系統(tǒng)及專家系法和實現(xiàn)技術的基礎上，已開始采用大型多專家協(xié)作系統(tǒng)、多種知識專家系統(tǒng)工具與環(huán)境、人工神經(jīng)網(wǎng)絡知識獲取及學習機制等最新人工對專家系統(tǒng)可以按不同的方法分類。通常，可以按應用領域、知識表示方法、控制策略、任務類型等分類。如按任務類型來劃分，常見的有解釋型、預測型、診斷型、調(diào)試型、維護型、規(guī)劃型、設計絡是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界物體所作出的交互反應?！比斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統(tǒng)，其特色在于信息的分布式存儲和并行協(xié)同處理。雖然單個神經(jīng)元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經(jīng)元構成的網(wǎng)絡系統(tǒng)所能個剛剛接觸人工智能學習的學生，了解如模糊控制、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡等人工智能的知識入門尤為重要，為將來進一步學習人工智能的理論打下基礎，并將理論應用于生活和工作當中，這才是學習的最終XX-7-1于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門的實質，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處人工智能技術導論這門課的學習，讓我知道了人工智能從誕生發(fā)智能的開始可以追溯到電子學出現(xiàn)以前。象布爾和其他一些哲學家和來的四十年里，盡管碰到許多阻礙，人工智能仍然從最初只有十幾個些下棋的小程序到現(xiàn)在的用于疾病診斷的專家系統(tǒng)，人工智能的發(fā)展人工智能經(jīng)過幾十年的發(fā)展，其應用在不少領域得到發(fā)展，在我機器翻譯是利用計算機把一種自然語言轉變成另一種自然語言的雖然至今還沒有一個實用、全面、高質量的自動翻譯系統(tǒng)出現(xiàn)，不過經(jīng)得到大多數(shù)人的認可。目前，國內(nèi)的機器翻譯軟件不下百種，根據(jù)這些軟件的翻譯特點，大致可以分為三大類：詞典翻譯類、漢化翻譯類和專業(yè)翻譯類。詞典類翻譯軟件代表是“金山詞霸”了，堪稱是多快好省的電子詞典，它可以迅速查詢英文單詞或詞組的詞義，并提供譯軟件的典型代表是“東方快車XX”，它首先提出了“智能漢化”的霸”為代表的專業(yè)翻譯系統(tǒng)，是面對專業(yè)或行業(yè)用戶的翻譯軟件，但其專業(yè)翻譯的質量與人們的實用性還有不少差距，有人評價說“滿篇的質量確實卻一直是個老大難問題。這里，我們不妨對現(xiàn)有的機譯和3.缺乏領域知識，從計算機到醫(yī)學，從化工到法律都通用，就換專4.譯文轉換是基于源語言的句法結構的，受源語言的句法結構的束在目前的情況下，計算機輔助翻譯應該是一個比較好的實際選擇。事實上，在很多領域中，計算機輔助人類工作的方式已經(jīng)得到了究，應該同樣可以起到很大的輔助作用，這就是所謂的“計算機輔助一體，把翻譯過程中機械、重復、瑣碎的工作交給計算機來完成。這樣，翻譯者只需將精力集中在創(chuàng)造性的思考上，有利于工作效率的提機器翻譯研究歸根結底是一個知識處理問題，它涉及到有關語言景十分廣闊。作為人類探索自己智能和操作知識的機制的窗口，機器研究，但在人類對語言研究還沒有清楚“人腦是如何進行語言的模糊專家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個領域的專家水平的知識與經(jīng)驗，能夠運的決策過程，來解決該領域的復雜問題。專家系統(tǒng)是人工智能應用研統(tǒng)已遍布各個專業(yè)領域，取得很大的成功。根據(jù)專家系統(tǒng)處理的問題的類型，把專家系統(tǒng)分為解釋型、診斷型、調(diào)試型、維修型、教育了，例如血液凝結疾病診斷系統(tǒng)、電話電纜維護專家系統(tǒng)、花布圖案理，并運用知識進行推理，做出決策和判斷，其解決問題的水平達到己被證明對解決有關領域內(nèi)的典型問題有用的事實和過程。目前，專多是不精確或不確定的，因此，不確定的知識表示與知識推理是專家將起到積極地促進作用。隨著計算機科學技術整體水平的提高，分布在新一代專家系統(tǒng)中，不但采用基于規(guī)則的推理方法，而且采用了諸計算機代數(shù)系統(tǒng)的優(yōu)越性主要在于它能夠進行大規(guī)模的代數(shù)運盡管計算機代數(shù)系統(tǒng)在代替人繁瑣的符號運算上有著無比的優(yōu)越然計算精度可以到任意位,但由于計算機代數(shù)系統(tǒng)是用軟件本身浮點運如今，人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的斷降低以及網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)人工智能的學習，讓我明白了人工智能始終處于計算機發(fā)展的最前沿。高級計算機語言、計算機界面及文字處理器的存在或多或少都得歸功于人工智能的研究。人工智能研究帶來的理論和洞察力指引了計算技術發(fā)展的未來方向?，F(xiàn)有的人工智能產(chǎn)品相對于即將到來的人工智能應用可以說微不足道，但是它們預示著人工智能的未來。將來我們會對人工智有能更高層次的需求，人工智能也會繼續(xù)影響我們的人工智能是在計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)心理學、哲取決于知識的數(shù)量及其一般化程度，智能就是在巨大搜索空間中迅速找到一個滿意解的能力；進化理論的核心是用控制取代表示，取消概強調(diào)分結構對于智能進化的可能性與必要性。綜合上述觀點，認為智人工智能是人造智能，是一門研究如何構造智能機器（智能計算機）或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸、擴展人類智能的學科。通過圖行，由于對知識的表示、利用、獲取等的研究取得較大進展，特別是息是數(shù)據(jù)在特定場合的具體含義，信息是數(shù)據(jù)的語義；把有關信息關可表示性，可利用性等特征；按作用范圍分為常識性知識，領域性知識；按作用及表示分為事實性知識，過程性知識，控制性知識。按確定性分為確定性知識，不確定性知識；按結構及表現(xiàn)形式分為邏輯性：（是一個不斷地從規(guī)則庫中選取可用規(guī)則與綜合數(shù)據(jù)庫中已知事實進行匹配的過程。產(chǎn)生式系統(tǒng)分類：按推