人工智能心得體會(huì)9篇

人工智能心得體會(huì)1

今天上午線上參加了萊西市信息技術(shù)學(xué)科人工智能與編程教

學(xué)研討會(huì)，觀摩了張老師《變量》一堂課，本課張老師精湛的業(yè)

務(wù)知識(shí)和巧妙的駕馭課堂的能力讓我受益匪淺。下面我從幾個(gè)方

面來(lái)談一下感受：

一、激趣導(dǎo)入，引入新知

學(xué)生們都對(duì)刮獎(jiǎng)非常感興趣，通過(guò)刮獎(jiǎng)環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)，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(xí)興趣盎

然，在寓教于樂(lè)額學(xué)習(xí)氛圍中學(xué)習(xí)新知識(shí)，掌握新技能。

二、積極探索，形象直觀

學(xué)生們利用之前所學(xué)程序可以計(jì)算出簡(jiǎn)單的價(jià)格，但是當(dāng)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(dǎo)學(xué)生提

出問(wèn)題，教給學(xué)生新的知識(shí)點(diǎn)-變量。

三、小組合作，積極探究

本節(jié)課學(xué)生參入度高，動(dòng)手實(shí)踐能力強(qiáng)，設(shè)計(jì)的問(wèn)題層層遞

進(jìn)，環(huán)環(huán)相扣，過(guò)渡環(huán)節(jié)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(xí)

地位，讓其自主探索，合作學(xué)習(xí)，做到真正的掌握一門(mén)技能。這

也是培養(yǎng)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(xí)機(jī)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。人工智能心得體會(huì)2

一、在中小學(xué)開(kāi)展的機(jī)器人教育具有重要的意義。主要體現(xiàn)

在以下幾個(gè)方面：

1、促進(jìn)教育方式的變革，培養(yǎng)學(xué)生的綜合能力

在機(jī)器人教育中，課堂以學(xué)生為中心，教師作為指導(dǎo)者提供

學(xué)習(xí)材料和建議，學(xué)生必須自己去學(xué)習(xí)知識(shí)，構(gòu)建知識(shí)體系，提

出自己的解決方案，從而有效培養(yǎng)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(xí)興趣、動(dòng)機(jī)“寓教于樂(lè)”是我們教育追求

的目標(biāo)。這也是當(dāng)前教育游戲成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)一個(gè)原因。學(xué)習(xí)

興趣是學(xué)生的學(xué)習(xí)成功重要因素。機(jī)器人教育可以通過(guò)比賽形式,

得到周?chē)h(huán)境的認(rèn)可和贊賞，能夠激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，激發(fā)學(xué)

生的斗志和拼博精神。

3、培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力

機(jī)器人教育中大多以小組形式開(kāi)始，機(jī)器人的學(xué)習(xí)、競(jìng)賽實(shí)

際上是一個(gè)團(tuán)體學(xué)習(xí)的過(guò)程。它需要學(xué)習(xí)者團(tuán)結(jié)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(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，其效果比普通的教育方式、

方法更加有效。

4、擴(kuò)大知識(shí)面，轉(zhuǎn)換思維方式

在機(jī)器人的學(xué)習(xí)過(guò)程中，通過(guò)制作機(jī)器人過(guò)程中的實(shí)際問(wèn)題

解決，可以學(xué)到模擬電路、力學(xué)等方面知識(shí)，不但對(duì)物理學(xué)科、

計(jì)算機(jī)學(xué)科的教學(xué)起到促進(jìn)作用，同時(shí)也擴(kuò)大、加深了學(xué)生科學(xué)

知識(shí)；通過(guò)完成任務(wù)和模擬項(xiàng)目使學(xué)工在為機(jī)器人擴(kuò)充接口的過(guò)

程中學(xué)習(xí)有關(guān)數(shù)字電路方面的知識(shí)；通過(guò)為機(jī)器人編寫(xiě)程序，不

但學(xué)到計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言、算法等顯性知識(shí)，更有意義的是通過(guò)為

機(jī)器人編寫(xiě)程序?qū)W到科學(xué)而高效的思維方式，邏輯判斷思維、系

統(tǒng)思維等隱性知識(shí)

二、中小學(xué)機(jī)器人教學(xué)活動(dòng)的幾點(diǎn)做法：

考慮到中小學(xué)生和機(jī)器人課程的特點(diǎn)，為培養(yǎng)學(xué)生的綜合設(shè)

計(jì)能力和創(chuàng)新能力，本人認(rèn)為機(jī)器人教學(xué)應(yīng)該在教學(xué)內(nèi)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(nèi)容：機(jī)器人教學(xué)應(yīng)注意學(xué)生知識(shí)廣度的學(xué)習(xí)。雖然

僅通過(guò)一門(mén)課程來(lái)擴(kuò)充學(xué)生的知識(shí)面效果有限，但是由于機(jī)器人

的設(shè)計(jì)涉及到光機(jī)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(shè)計(jì)也有軟件設(shè)計(jì)，所以是讓學(xué)生了解和掌握大量知識(shí)

的絕好機(jī)會(huì)。知識(shí)不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學(xué)內(nèi)

容時(shí)，注意力不要僅放在競(jìng)賽用輪式成品機(jī)器人上，還應(yīng)該關(guān)注

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(duì)于資源的使用。為了減輕胃的消化負(fù)擔(dān)，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(zhǎng)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(fù)擔(dān)，人們開(kāi)始了工業(yè)革命，無(wú)數(shù)的

機(jī)器流水線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(tái)計(jì)算機(jī)應(yīng)運(yùn)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(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)能幫助人們完成人類(lèi)不可能完成的計(jì)算,

但一直致力于創(chuàng)造的人們當(dāng)然不會(huì)停止對(duì)計(jì)算機(jī)的要求。人們不

光需要計(jì)算機(jī)做人類(lèi)做不了的計(jì)算，還漸漸開(kāi)始要求計(jì)算機(jī)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(xiàn)萌芽。

最典型是的'一些語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，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(jì)算技術(shù)的產(chǎn)品，相信這種人

機(jī)交互系統(tǒng)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(nèi)核的智能體系。在社會(huì)生活方面，與數(shù)字圖像處理技術(shù)緊

密結(jié)合的人工智能已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用于攝像頭的圖像捕捉和識(shí)別，而

模式識(shí)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(xiàn)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(duì)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(fèi)搜索表面上是為了方便人們的查詢，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(xí)，通過(guò)上億的用戶一

次又一次地查詢，來(lái)鍛煉人工智能的學(xué)習(xí)能力，由于我的水平還

很低，對(duì)于深度學(xué)習(xí)還不敢妄自拽測(cè)c但是，近年來(lái)谷歌公司在

人工智能方面的突破一項(xiàng)接著一項(xiàng)，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(jì)促創(chuàng)新。

縱覽時(shí)間長(zhǎng)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(yùn)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(duì)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(xiàn)在討論熱烈的“人工智能統(tǒng)治人類(lèi)”的問(wèn)題，我的看

法是，人工智能的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用是需要監(jiān)管的，但并不能阻止人工

智能即將影響世界的趨勢(shì)。

由于我對(duì)于人工智能的理解還只是皮毛，對(duì)于文中出現(xiàn)的維

漏和錯(cuò)誤還希望老師指正！人工智能心得體會(huì)4

李開(kāi)復(fù)號(hào)稱最會(huì)說(shuō)話的計(jì)算機(jī)男神，曾經(jīng)是微軟谷歌的副掌

門(mén)，現(xiàn)在是創(chuàng)新工廠的大bo,在微博有超過(guò)半個(gè)億粉絲。第一此

認(rèn)識(shí)到他和人工智能這個(gè)概念是在奇葩大會(huì)這個(gè)節(jié)目中，他的觀

點(diǎn)及幽默風(fēng)趣的話語(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(gòu)物、物流快遞、高鐵、地鐵、城

市建設(shè)等讓我們生活發(fā)生了天翻地覆的變化。讓我對(duì)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(dāng)我們要出門(mén)的時(shí)候它就來(lái)了，它是

共享經(jīng)濟(jì)，它會(huì)降低空氣污染，甚至有一天車(chē)與車(chē)之間能對(duì)話：

“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(fù)認(rèn)為，人

工智能、機(jī)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(fù)式、機(jī)械式的勞作被機(jī)器人取代；制造、金融、家政

等等行業(yè)，很多傳統(tǒng)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(jī)器最大區(qū)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(fù)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(yuǎn)無(wú)法做到的，

我認(rèn)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?cè)S多幫助，現(xiàn)在也有許多幼兒園在教育教學(xué)中運(yùn)用了VR、AR等

技術(shù)，以后科技越來(lái)越發(fā)達(dá)我們的教學(xué)工作也會(huì)越來(lái)越便利。但

是現(xiàn)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(xiàn)實(shí)瀑布

視頻來(lái)展現(xiàn)瀑布的氣勢(shì)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(duì)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(xí)成長(zhǎng)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(yùn)用？這些問(wèn)題更值得我們大家深思。人工智能心得體

會(huì)5

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(yǎng)學(xué)生什么知識(shí)，什么素養(yǎng)，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AI,它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人

的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)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(duì)人工智能用更加利于理

解的解釋是人工智能等于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和5G技術(shù)綜

合的.產(chǎn)物，做好人工智能教育能實(shí)現(xiàn)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，其教育的著力點(diǎn)集中在算力、數(shù)據(jù)處理、算法以及場(chǎng)景化

的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對(duì)教材可以理解，教育情景可以感知，學(xué)習(xí)服務(wù)

可以定制，使人工智能教育從智能增強(qiáng)，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苎a(bǔ)償，最終

達(dá)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(duì)教材缺乏問(wèn)題，對(duì)人工智能力較重視的學(xué)校有的建立區(qū)

域教研和課程資源建設(shè)，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(xí)平臺(tái)；

針對(duì)師資問(wèn)題，教師主要通過(guò)自學(xué)，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與多參加線下

培訓(xùn)學(xué)習(xí)方式自我成長(zhǎng)，提高課程融合能力和課程開(kāi)發(fā)能力；

針對(duì)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?yàn)橘Y金對(duì)場(chǎng)地和平臺(tái)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(shù)據(jù)、算法、

程序設(shè)計(jì)、機(jī)器人課程、開(kāi)源硬件類(lèi)課程等，利用項(xiàng)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

物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(chǔ)教學(xué)，

第二輪實(shí)踐教學(xué)建立社團(tuán)校隊(duì)，

第三開(kāi)展項(xiàng)目式專訓(xùn)，培育科技特長(zhǎng)生，或者各年級(jí)年級(jí)培

養(yǎng)學(xué)生人工智能教育的不同目標(biāo)，小學(xué)低年級(jí)可以主要培養(yǎng)綜合

素養(yǎng)，小學(xué)高年級(jí)跨學(xué)科應(yīng)用，初中形成目標(biāo)方向，高中向目標(biāo)

方向進(jìn)行研究。

這次的粵港澳臺(tái)人工智能教育論壇學(xué)習(xí)，拓寬了我對(duì)人工智

能教育的認(rèn)識(shí)，對(duì)我的教學(xué)如何開(kāi)展人工智能教育具有指導(dǎo)和借

鑒意義。人工智能心得體會(huì)6

一、研究領(lǐng)域

在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都

有著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(shè)計(jì)、

智能檢索、智能調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、智能控

制、模式識(shí)別、視覺(jué)系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent,計(jì)算智能、問(wèn)題求

解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計(jì)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(jì)算機(jī)系

統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計(jì)分析集成電路的，

合成人類(lèi)自然語(yǔ)言的，檢索情報(bào)的，診斷疾病以及控制控制太空

飛行器、地面移動(dòng)機(jī)器人和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能

的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。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(shí)，而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，

哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺(tái)什么也不知道的機(jī)器

模擬人的思維。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊，它總的來(lái)說(shuō)

是面向應(yīng)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?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪€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(yīng)用機(jī)器的長(zhǎng)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(tǒng)的功能。

二、各領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

近年來(lái)，人工智能的研究和應(yīng)用昌現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們

是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴(kuò)展。在新世紀(jì)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(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，以及

人工生命等。下面逐一加以概略介紹。

1、分布式人工智能與艾真體

分布式人工智能(distributedai,dai)是分布式計(jì)算與人

工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，

并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交

換信息和協(xié)同工作的能力。

分布式人工智能的研究目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)

和社會(huì)系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨(dú)立存在的概念，

只能在團(tuán)體協(xié)作中實(shí)現(xiàn)，因而其主要研究問(wèn)題是各艾真體間的合

作與對(duì)話，包括分布式問(wèn)題求解和多艾真體系統(tǒng)

(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(shí)共享的模塊或結(jié)點(diǎn)。

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(shí)、技術(shù)和動(dòng)作的協(xié)調(diào)。這兩個(gè)研究領(lǐng)域都要研究知識(shí)、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(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個(gè)局部的概念模型、問(wèn)題

和成功標(biāo)準(zhǔn)。

mas更能體現(xiàn)人類(lèi)的社會(huì)智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)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(jì)算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。當(dāng)前，義真體和

mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語(yǔ)言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互

技術(shù)、mas學(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)場(chǎng)

管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。

2、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算

計(jì)算智能(computingintel1igence)涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)

算、進(jìn)化計(jì)算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計(jì)算和模糊計(jì)算已有較長(zhǎng)

的研究歷史，而進(jìn)化計(jì)算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對(duì)進(jìn)化計(jì)

算加以說(shuō)明。

進(jìn)化計(jì)算(evolutionarycomputation)是指一類(lèi)以達(dá)爾文進(jìn)

化論為依據(jù)來(lái)設(shè)計(jì)、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，

它包括遺傳算法(geneticalgorithms)、進(jìn)化策略

(evolutionarystrategies)和進(jìn)化規(guī)劃

(evolutionaryprogramming)o它們遵循相同的指導(dǎo)思想,但彼

此存在一定差別。同時(shí)，進(jìn)化計(jì)算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛

的應(yīng)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(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算方法。目前，進(jìn)化計(jì)算被廣泛運(yùn)用于許多

復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題等研究領(lǐng)域，如并行計(jì)算、

機(jī)器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動(dòng)

機(jī)等。

達(dá)爾文進(jìn)化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機(jī)制，對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué),

特別是對(duì)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(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(jìng)天擇，優(yōu)勝劣汰。

直到幾年前，遺傳算法、進(jìn)化規(guī)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(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論。因此，

把這三種方法統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算，而把相應(yīng)的算法稱為進(jìn)化算法。

3、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)

知識(shí)獲取是知識(shí)信息處理的關(guān)鍵問(wèn)題之一。20世紀(jì)80年代

人們?cè)谥R(shí)發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本，通過(guò)歸納學(xué)

習(xí)，或者與神經(jīng)計(jì)算結(jié)合起來(lái)進(jìn)行知識(shí)獲取已有一些試驗(yàn)系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個(gè)活躍的研究領(lǐng)

域。在數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過(guò)綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、

粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，

從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識(shí)，從而揭示出蘊(yùn)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(zhì)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取。

這是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。

從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取知識(shí)，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識(shí)，首先要解

決被發(fā)現(xiàn)知識(shí)的表達(dá)問(wèn)題。最好的表達(dá)方式是自然語(yǔ)言，因?yàn)樗?/p>

是人類(lèi)的思維和交流語(yǔ)言。知識(shí)表示的最根本問(wèn)題就是如何形成

用自然語(yǔ)言表達(dá)的概念。

機(jī)器知識(shí)發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進(jìn)展。

這些進(jìn)展往往與專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取研究有關(guān)。到20世紀(jì)80年

代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來(lái)越多的研究者加入到知識(shí)發(fā)現(xiàn)和

數(shù)據(jù)挖掘的研究行列?，F(xiàn)在，知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智

能研究的又一熱點(diǎn)。

比較成功的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級(jí)市場(chǎng)商品數(shù)據(jù)分析、解

釋和報(bào)告的coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣

關(guān)系的集成化系統(tǒng)e_plora,交互式大型數(shù)據(jù)庫(kù)分析工具kdw,用

于自動(dòng)分析大規(guī)模天空觀測(cè)數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)

庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。

4、人工生命

人工生命(artificiallife,alife)的概念是由美國(guó)圣菲研

究所非線性研究組的蘭頓(langton)于1987年提出的，旨在用

計(jì)算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)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(fù)制、自修復(fù)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(yīng)。

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

的行為,在“生命之所能"(lifeasitcouldbe)的廣闊范圍內(nèi)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(nèi)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(chǔ)有關(guān)。仁物學(xué)從問(wèn)題的頂層開(kāi)始，

把器官、組織、細(xì)胞、細(xì)胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機(jī)

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(jī)構(gòu)的‘宏觀

群體來(lái)考察，自底向上進(jìn)行綜合，把簡(jiǎn)單的由規(guī)則支配的對(duì)象構(gòu)

成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)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(tǒng)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(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機(jī)理通過(guò)計(jì)算機(jī)

進(jìn)行仿真，對(duì)相關(guān)非線性對(duì)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?jī)?nèi)容包括生存現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建

模與仿真、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)、人工生命的計(jì)算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合

系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計(jì)算機(jī)

病毒、計(jì)算機(jī)進(jìn)程、進(jìn)化機(jī)器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)、人工

核甘酸和人工腦等。

三、學(xué)了人工智能課程的收獲

(1)了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國(guó)際人工

智能的主要流派和路線，了解國(guó)內(nèi)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(xì)地論述知識(shí)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(shí)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(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、

了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。

(5)概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、

機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、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(shè)計(jì)的語(yǔ)言和工具。

四、對(duì)人工智能研究的展望

對(duì)現(xiàn)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(shè)計(jì)、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(yīng)用卡欺詐檢測(cè)系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)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?guī)?lái)了極大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通

信方式，語(yǔ)音撥號(hào)，手寫(xiě)短信的智能手機(jī)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(jié)者》系列，

到基努?里維斯主演的《黑客帝國(guó)》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)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(yīng)該如何看待人

工智能？如何看待具有智能的機(jī)器？會(huì)不會(huì)有一天機(jī)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(rèn)為上述擔(dān)心

不太可能成為現(xiàn)實(shí)，因?yàn)槲覀兝斫馊斯ぶ悄懿⒉皇亲屗〈祟?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(dāng)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(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進(jìn)化程序設(shè)計(jì)，

混沌理論，人工生命，計(jì)算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布

式人工智能正在異軍突起，特別是對(duì)于軟件的開(kāi)發(fā)，“面向agent

技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(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。

五、對(duì)課程的建議

(1)能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點(diǎn)知識(shí)，以及講

述在一些研究成果中人工智能那些知識(shí)被應(yīng)用。

(2)多推薦一些過(guò)于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系

列、《黑客帝國(guó)》系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對(duì)這門(mén)課程

學(xué)習(xí)的興趣。

(3)條件允許的話，可以安排一些實(shí)驗(yàn)課程，讓同學(xué)們自己

制作一些簡(jiǎn)單的作品，增強(qiáng)同學(xué)對(duì)人工智能的興趣，加強(qiáng)同學(xué)之

間的學(xué)習(xí)。

(4)課堂上多講解一些人工智能在各個(gè)領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以

及著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(jié)合原理進(jìn)行講解，更助于同學(xué)們對(duì)人工智能的理解。人工智

能心得體會(huì)7

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(yǎng)學(xué)生什么知識(shí)，什么素養(yǎng)，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AI,它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人

的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)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(duì)人工智能用更加利于理

解的解釋是人工智能等于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和5G技術(shù)綜

合的產(chǎn)物，做好人工智能教育能實(shí)現(xiàn)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，其教育的著力點(diǎn)集中在算力、數(shù)據(jù)處理、算法以及場(chǎng)景化

的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對(duì)教材可以理解，教育情景可以感知，學(xué)習(xí)服務(wù)

可以定制，使人工智能教育從智能增強(qiáng)，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苎a(bǔ)償，最終

達(dá)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，很多同行教師提供天同學(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(duì)教材缺乏問(wèn)題，對(duì)人工智能比較重視的學(xué)校有的.建立區(qū)域教研

和課程資源建設(shè)，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(xí)平臺(tái)；針對(duì)師資問(wèn)題，教師主要通過(guò)自學(xué)，

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與多參加線下培訓(xùn)學(xué)習(xí)方式自我成長(zhǎng)，提高課程融合能

力和課程開(kāi)發(fā)能力；針對(duì)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?yàn)橘Y金對(duì)場(chǎng)地和平臺(tái)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(shù)據(jù)、算法、程序設(shè)計(jì)、機(jī)器人課程、開(kāi)源硬件類(lèi)課程等，利

用項(xiàng)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，逐步建立課程一一空間一一活動(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(chǔ)教學(xué)，第二輪

實(shí)踐教學(xué)建立社團(tuán)校隊(duì)，第三開(kāi)展項(xiàng)目式專訓(xùn)I,培育科技特長(zhǎng)生，

或者各年級(jí)年級(jí)培養(yǎng)學(xué)生人工智能教育的不同目標(biāo)，小學(xué)低年級(jí)

可以主要培養(yǎng)綜合素養(yǎng)，小學(xué)高年級(jí)跨學(xué)科應(yīng)用，初中形成目標(biāo)

方向，高中向目標(biāo)方向進(jìn)行研究。

這次的粵港澳臺(tái)人工智能教育論壇學(xué)習(xí)，拓寬了我對(duì)人工智

能教育的認(rèn)識(shí)，對(duì)我的教學(xué)如何開(kāi)展人工智能教育具有指導(dǎo)和借

鑒意義。人工智能心得體會(huì)8

通過(guò)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(jué)得人工智能是一門(mén)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(jué)等等，總

的說(shuō)來(lái)，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(lèi)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(zhēng)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(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。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(shí)、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(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(mén)科學(xué)，簡(jiǎn)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(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(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(yǔ)音理解系統(tǒng)等

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

年成立了國(guó)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(kāi)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(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(guó)召開(kāi)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新

學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)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(xiàn)新的研究高潮

由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)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(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(wèn)題求解，而且研究多個(gè)智能主

體的多目標(biāo)問(wèn)題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由?/p>

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(lái)暢想

最近看了電影《黑客帝國(guó)》一系列，對(duì)其中的科幻生活有了

很大的興趣，不覺(jué)有了疑問(wèn)：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(guó)的世界里，程序員成為了耶穌，控制著整個(gè)世界，

黑客帝國(guó)之所以成為經(jīng)典，我認(rèn)為，滅是因?yàn)轱w來(lái)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(shì)。誰(shuí)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(lèi)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(lèi)社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)。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(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(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(duì)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“獲得能力的能刀“，或者不求甚解地說(shuō)它

“就是智力測(cè)驗(yàn)所測(cè)量的那種東西”。這些都不能準(zhǔn)確的說(shuō)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(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(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(jué)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(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(jì)算機(jī)更好的造福

人類(lèi)。人工智能心得體會(huì)9

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(wèn)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(mén)?盧樂(lè)提出制造可解決各

種問(wèn)題的通用邏輯機(jī)。17世紀(jì)，英國(guó)培根在《新工具》中提出了

歸納法。隨后，德國(guó)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(guó)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(guó)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?tīng)枌?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(guó)圖靈建立了描述算法的機(jī)械性思維過(guò)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)程序的思想和建立通用電子數(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(guó)的莫克利和?？?/p>

特成功研制世界上第一臺(tái)通用電子數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)ENIAC做出了開(kāi)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(lái)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(lái)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(yǔ)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(lèi)

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

國(guó)數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲(niz)提出數(shù)理邏輯以來(lái)，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?，F(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(kāi)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)。在此基礎(chǔ)之上，