新課標(biāo)下人工智能課程學(xué)習(xí)心得（3篇）

新課標(biāo)下人工智能課程學(xué)習(xí)心得篇1

通過這學(xué)期的學(xué)習(xí)，我對(duì)人工智能有了一定的感性認(rèn)識(shí)，個(gè)人

覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂

得計(jì)算機(jī)知識(shí)，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(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，

人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類

智能才能完成的復(fù)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(guān)于什么是“智能”，就問題多

多了。這涉及到其它諸如意識(shí)、自我、思維等等問題。人唯一了解

的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對(duì)我們自

身智能的理解都非常有限，對(duì)構(gòu)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”To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(jì)算機(jī)科學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)交叉形成的一門科學(xué)，簡稱ai。

人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個(gè)階段：

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(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)

器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。

但由于消解法推理能力的有限，以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智

能走入了低谷。

第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能

研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和

治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay-ii語音理解系統(tǒng)等專

家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成

立了國際人工智能聯(lián)合會(huì)議

第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到

了很大發(fā)展。日本1982年開始了"第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃"，即“

知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)

算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開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。

第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)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，人工智能開始由

單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)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(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的

多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。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(yīng)用出現(xiàn)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(duì)人工智能對(duì)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(duì)其中的科幻生活有了很

大的興趣，不覺有了疑問：現(xiàn)在的世界是否會(huì)如電影中一樣呢？人

工智能的神話是否會(huì)發(fā)生

在當(dāng)前社會(huì)中的呢？

在黑客帝國的世界里，程序員成為了耶穌，控制著整個(gè)世界，

黑客帝國之所以成為經(jīng)典，我認(rèn)為，不是因?yàn)轱w來飛去的超級(jí)人物,

而是因?yàn)樗底越沂玖艘粋€(gè)人與計(jì)算機(jī)世界的關(guān)系，一個(gè)發(fā)展趨勢。

誰知道200年以后會(huì)不會(huì)是智能機(jī)器統(tǒng)治了世界？

人類正向信息化的時(shí)代邁進(jìn)，信息化是當(dāng)前時(shí)代的主旋律。信

息抽象結(jié)晶為知識(shí)，知識(shí)構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此，信息化到知識(shí)化

再到智能化，必將成為人類社會(huì)發(fā)展的趨勢。人工智能已經(jīng)并且廣

泛而有深入的結(jié)合到科學(xué)技術(shù)的各門學(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

能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中人工智能的

應(yīng)用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟(jì)效益瞽力，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。智能是人類具有的特征之一。然而，

對(duì)于什么是人類智能（或者說智力），科學(xué)界至今還沒有給出令人

滿意的定義。有人從生物學(xué)角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)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(fù)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(yàn)所測量的那種東西”。這些都不能準(zhǔn)確的說明人工智能

的確切內(nèi)涵。

雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當(dāng)前信息化社會(huì)的

迫切要求，同時(shí)研究人工智能也對(duì)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(shù)的進(jìn)步都將帶動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)的

大跨步前進(jìn)。如果將現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)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(jié)合，并有一定的理論實(shí)踐依據(jù)，計(jì)算機(jī)將擁有一

個(gè)新的發(fā)展方向。

個(gè)人覺得研究人工智能的目的，一方面是要?jiǎng)?chuàng)造出具有智能的

機(jī)器，另一方面是要弄清人類智能的本質(zhì)，因此，人工智能既屬于

工程的范疇，又屬于科學(xué)的范疇。通過研究和開發(fā)人工智能，可以

輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計(jì)算機(jī)更好的造福人類。

人工智能研究的近期目標(biāo)；是使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)不僅能做一般的

數(shù)值計(jì)算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理，而且能運(yùn)用知識(shí)處理問題，能

模擬人類的部分智能行為。按照這一目標(biāo)，根據(jù)現(xiàn)行的計(jì)算機(jī)的特

點(diǎn)研究實(shí)現(xiàn)智能的有關(guān)理論、技術(shù)和方法，建立相應(yīng)的智能系統(tǒng)。

例如目前研究開發(fā)的專家系統(tǒng)，機(jī)器翻譯系統(tǒng)、模式識(shí)別系統(tǒng)、機(jī)

器學(xué)習(xí)系統(tǒng)、機(jī)器人等。隨著社會(huì)的發(fā)展，技術(shù)的進(jìn)步，人工智能

的發(fā)展是任何人都無法想象的。通過對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)，以及與所

聽所見所聞的結(jié)合，我大膽的對(duì)未來人工智能的發(fā)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(jī)關(guān)將主要采用人工智能專家系統(tǒng)來制定

新的法律。

2、人們可以用語言來操縱和控制智能化計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、收音

機(jī)、電視機(jī)和移動(dòng)電話，遠(yuǎn)程醫(yī)療和遠(yuǎn)程保健等遠(yuǎn)程服務(wù)變得更為

完善。

3、智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)在教育中扮演了重要角色，遠(yuǎn)程教育

十分普及。

4、隨著信息技術(shù)、生物技術(shù)和納米技術(shù)的發(fā)展，人工智能科學(xué)

逐漸完善。

5、許多植入了芯片的人體組成了人體通信網(wǎng)絡(luò)（以后甚至可以

不用植入任何芯片）。比如，將微型超級(jí)計(jì)算機(jī)植入人腦，人們就

可通過植入的芯片直接進(jìn)行通信。

6、抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災(zāi)難。

7、隨著人工智能的’加速發(fā)展，新制定的法律不僅可以用來更

好地保護(hù)人類健康，而且能大幅度提高全社會(huì)的文明水準(zhǔn)。比如，

法律可以保護(hù)人們免受電磁煙霧的侵害，可以規(guī)范家用機(jī)器人的使

用，可以更加有效地保護(hù)數(shù)據(jù)，可以禁止計(jì)算機(jī)合成技術(shù)在一些文

化和藝術(shù)方面的應(yīng)用（比如禁止合成電視名人），可以禁止編寫具

有自我保護(hù)意識(shí)的計(jì)算機(jī)程序。

三、自我發(fā)展階段（20——20_年）：

1、智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復(fù)，也能自行進(jìn)行科學(xué)研

究，還能自己生產(chǎn)產(chǎn)品。

2、一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。

3、用可植入芯片實(shí)現(xiàn)人類、計(jì)算機(jī)和鯨目動(dòng)物之間的直接通信,

在以后的發(fā)展中甚至不用植入芯片也可實(shí)現(xiàn)此項(xiàng)功能。

4、制定“機(jī)器人法”等新的法律來約束機(jī)器人的行為，使人們

不受機(jī)器人的侵害C

5、高水準(zhǔn)的智能化技術(shù)可以使火星表面環(huán)境適合人類居住和發(fā)

展。

四、升華階段（20_-20_年）：

1、信息化的世界進(jìn)一步發(fā)展成全息模式的世界。

2、人工智能系統(tǒng)可從環(huán)境中采集全息信息，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(duì)一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會(huì)有更清楚的認(rèn)識(shí)和更

完善的解釋，并將這些全新的知識(shí)應(yīng)用在醫(yī)療、保健和安全等領(lǐng)域。

4、人工智能可以模仿人類的智能，因此會(huì)出現(xiàn)有關(guān)法律來規(guī)范

這些行為。人工智能一但擁有長足的進(jìn)步，必將帶動(dòng)其他計(jì)算機(jī)技

術(shù)的發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)化將虛擬的世界變得無限大，屆時(shí)，足不出戶將成

為一種習(xí)慣。人工智能必將帶動(dòng)人類的發(fā)展，起到?jīng)Q定性作用。

雖然不知道其中有多少在未來會(huì)得到實(shí)現(xiàn)，但也算是我通過對(duì)

人工智能的學(xué)習(xí)所收獲的總結(jié)。人工智能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(gè)全新的

人工智能世界。

新課標(biāo)下人工智能課程學(xué)習(xí)心得篇2

在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，人工智能漸漸走入人們的視線和

生活中。陸續(xù)出現(xiàn)的人工智能甚至能夠勝任多項(xiàng)工作。由此人們開

始擔(dān)憂，會(huì)不會(huì)有那么一天，人工智能如人類般思考或者是替代人

類呢？

人工智能的確能夠幫助人類許多事情，省力而快捷。本該耗費(fèi)

大量思考時(shí)間或是精力的項(xiàng)目，交給計(jì)算機(jī)便能夠事半功倍。

不知不覺中，人工智能已經(jīng)成為我們生活當(dāng)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(shí)油然而生

一絲危機(jī)感。”人類是否會(huì)被人工智能取代?！?/p>

我們不妨想一律，人類之所以強(qiáng)大，是因?yàn)槲覀冇兴伎迹懈?/p>

情。人們可以使用計(jì)算機(jī)，但不能過分地依賴它。它是科技的產(chǎn)物,

而人類發(fā)展、創(chuàng)造了科技。一旦依賴感產(chǎn)生了，只要遇到問題，大

家的第一反應(yīng)就是“找百度”。殊不知，自己尋找方法的過程才是

最珍貴的。

人工智能計(jì)算機(jī)就像一把雙刃劍，如果使用得當(dāng)，會(huì)成為一個(gè)

好幫手，如果過分依賴它，則會(huì)讓自己走向滅亡。所以，請(qǐng)別讓人

工智能取代大腦。

新課標(biāo)下人工智能課程學(xué)習(xí)心得篇3

人工智能主要研究用人工方法模擬和擴(kuò)展人的智能，最終實(shí)現(xiàn)

機(jī)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(chǔ)科學(xué)問題，它為人工智能研究提供了根本觀

點(diǎn)與方法。

1、人工智能學(xué)科的誕生

12世紀(jì)末13世紀(jì)初，西班牙羅門?盧樂提出制造可解決各種

問題的通用邏輯機(jī),17世紀(jì)，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(yùn)算的手搖計(jì)算器，并提出了

“通用符號(hào)”和“推理計(jì)算”的思想。19世紀(jì)，英國布爾創(chuàng)立了布

爾代數(shù)，奠定了現(xiàn)代形式邏輯研究的基礎(chǔ)。德國弗雷格完善了命題

邏輯，創(chuàng)建了一階謂詞演算系統(tǒng)。20世紀(jì)，哥德爾對(duì)一階謂詞完全

性定理與N形式系統(tǒng)的不完全性定理進(jìn)行了證明。在此基礎(chǔ)上，克

林對(duì)一般遞歸函數(shù)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(jī)械性思維過程，提出了理想計(jì)算機(jī)模型（即圖

靈機(jī)），創(chuàng)立了自動(dòng)機(jī)理論。這些都為1945年匈牙利馮?諾依曼提

出存儲(chǔ)程序的思想前建立通用電子數(shù)字計(jì)算機(jī)的馮?諾依曼型體系

結(jié)構(gòu)，以及1946年美國的莫克利和?？颂爻晒ρ兄剖澜缟系谝慌_(tái)通

用電子數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)ENIAC做出了開拓性的貢獻(xiàn)。

以上經(jīng)典數(shù)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(jiān)實(shí)的邏輯基礎(chǔ)。

現(xiàn)代邏輯發(fā)展動(dòng)力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動(dòng)。20世紀(jì)邏

輯研究嚴(yán)重?cái)?shù)學(xué)化，發(fā)展出來的邏輯被恰當(dāng)?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，

它增強(qiáng)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(jì)邏輯之后進(jìn)入第三個(gè)高峰期，并且對(duì)整個(gè)現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、

哲學(xué)、語言學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。

2、邏輯學(xué)的發(fā)展

2.1邏輯學(xué)的大體分類

邏輯學(xué)是一門研究思維形式及思維規(guī)律的科學(xué)。從17世紀(jì)德國

數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲(niz)提出數(shù)理邏輯以來，隨著人工智能的

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(xiàn)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(dāng)今人工智能深入發(fā)展遇到的一個(gè)重大難題就是專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)

和常識(shí)的推理。現(xiàn)代邏輯迫切需要有一個(gè)統(tǒng)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(chǔ)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

放的，自適應(yīng)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(shù)理邏輯)和柔性邏輯學(xué)共同規(guī)律的邏輯學(xué)。

泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規(guī)律，建立能包容一切邏

輯形態(tài)和推理模式，并能根據(jù)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(nèi)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(yīng)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(chǔ)，而且它們還作為

重要的成分被應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)中。

3.1經(jīng)典邏輯的應(yīng)用

人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統(tǒng)治地位的時(shí)期。1963

年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機(jī)”數(shù)學(xué)定理證明程序

(LT)0在此基礎(chǔ)之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問題求解程序(GPS),

開拓了人工智能“問題求解”的一大領(lǐng)域。經(jīng)典數(shù)理邏輯只是數(shù)學(xué)

化的形式邏輯，只能滿足人工智能的部分需要。

3.2非經(jīng)典邏輯的應(yīng)用

(1)不確定性的推理研究

人工智能發(fā)展了用數(shù)值的方法表示和處理不確定的信息，即給

系統(tǒng)中每個(gè)語句或公式賦一個(gè)數(shù)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(dá)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(fā)生率計(jì)算模型,

以及假設(shè)推理、定性推理和證據(jù)空間理論等經(jīng)驗(yàn)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(yùn)用類比的方法,

計(jì)算機(jī)就可以通過新、老問題的相似性，從相應(yīng)的知識(shí)庫中調(diào)用有

關(guān)知識(shí)來處理新問題。

(2)不完全信息的推理研究

常識(shí)推理是一種非單調(diào)邏輯，即人們基于不完全的信息推出某

些結(jié)論，當(dāng)人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結(jié)

論。非單調(diào)邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀(jì)80年代，

賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的

NML非單調(diào)邏輯推理系統(tǒng)、摩爾的自認(rèn)知邏輯都是具有開創(chuàng)性的非

單調(diào)邏輯系統(tǒng)。常識(shí)推理也是一種可能出錯(cuò)的不精確的推理，即容

錯(cuò)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(tǒng)是克林、

盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統(tǒng)。模糊邏輯的研究始于20世紀(jì)

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(xiàn)有的絕大多數(shù)模糊推理方法都是關(guān)系合成規(guī)則的變形或

擴(kuò)充。

4、人工智能一一當(dāng)代邏輯發(fā)展的動(dòng)力

現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀(jì)末葉和20世紀(jì)早期，其發(fā)展動(dòng)力主要

來自于數(shù)學(xué)中的公理