讀后感是讀書后的一種反應，通過寫作表達自己的閱讀體驗和心得。寫好一篇讀后感的關鍵在于觀察細致入微、思考深入透徹和表達準確流暢。以下是小編為大家整理的一些精選讀后感范文，希望能給大家提供一些寫作思路和參考。
人工智能的未來讀后感篇一
你不得不承認，人生是一個不斷的巧合。如果不是因為去年參加網(wǎng)絡上的人工智能課程，我不會了解那么多新鮮的知識。在bigdata課程里，看到了介紹hierarchicaltemporalmemory，搜索在y**tube上看了jeffhawkins的視頻，原來他就是那本被很多人談及的《onintelligence》一書的作者。有一天發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)那本絕版了很久的，也被很多人提及的書《人工智能的未來》居然到貨了。這才發(fā)現(xiàn)原來是同一本書，真是如獲至寶！
書很薄，字體很大，很快就翻完了。說是很快，那是因為讀來很爽，作者關于智能的解釋實在是深得我心。我曾經有過一些關于記憶的思考，記憶片段是如何關聯(lián)的，在書里都解釋得清清楚楚。有些概念在geb里也提到過，比如我的大腦里一定有根神經是關于樓下那只貓的。其實對每一個你認識的人，每一個單詞字母...關于這個世界的每一個物體，在你的大腦里都有個抽象的概念，有一根神經對應著，這想來很不可思議。原來，柏拉圖的理想國是很有道理的。
作者認為，大腦新皮層只是在原有古腦的基礎上加上了一個記憶系統(tǒng)，于是就帶來了所謂的智能。而智能并不需要計算，而只是直接提取現(xiàn)成答案。所以說要想成功，需要10萬小時的努力是有道理的，你需要有很多的答案，才能提取。有時候我們說，一個人很聰明，很靈活，其實是見多識廣的緣故。因為見得多了，你的知識就很豐富，各種關聯(lián)就很多，要找到答案就很容易。
記憶來自感知，所以跟一個人的經歷有關。你之所以是你，是你的經歷造就了你的記憶，而記憶是你行為的基礎。我們制造的智能機器，其感知跟我們不同，其智能形式必然不同，或者說其思考和行為方式不同。就像有些人，她的行為你不可理喻，實在是因為經歷不同，記憶不同，所以世界模型也不同。
作者說，智能并不需要外在的行為。比如，你只是閱讀這上面的文字，雖然你不動聲色，但是我知道你已經懂了。
人工智能的未來讀后感篇二
趁著alphago掀起的熱潮，這周看完了《人工智能的未來》，一本談論人工智能關于計算機技術原理、神經學、哲學的書籍。
關于人工智能的定義，技術上和哲學上都頗具爭議。
圖靈測試提供了一種技術的、可衡量的手段；但在哲學上，人工智能永遠回避不了關于意識或自由意志的問題。
關于自由意志，叔本華提出：“你可以做你想做的，但在生活中任何給定的時刻，你只能想做一件確定的事情，除此之外，絕對沒有任何其它事情?！边@種決定論的思想，和我們認為我們可以選擇我所愛、做我所選大相徑庭。
而作者認為，當機器說出它們的感受和感知經驗，而我們相信它們所說的是真的時，它們就真正成了有意識的人。
作者通過思維模式識別理論、隱馬爾可夫層級模型、遺傳算法等人工智能技術，闡述了人工職能領域的進展，同時基于信息科技遵循指數(shù)增長的規(guī)律，提出了加速回報定律，樂觀預計智能機器人在未來幾十年內會出現(xiàn)。
從最初的人工耳蝸、人工眼球到人工大腦的擴展，非生物系統(tǒng)的引入（特別是人工大腦技術），是否會產生另外的我，而我們大部分思想（甚至全部）存在云端，是否就可以得到“永生”。
數(shù)學家斯坦·烏拉姆說過：“技術的加速發(fā)展和對人類生活模式的改變的進展在朝著人類歷史上某種類似奇點的方向發(fā)展，在這個奇點之后，我們現(xiàn)在熟知的社會將不復存在”。
人工智能的未來讀后感篇三
人工智能的未來已經成為了時下科技領域的熱門話題。在近年來，人工智能發(fā)展迅猛，它的應用不斷地出現(xiàn)在各個領域中。而我也因此對人工智能產生了濃厚的興趣。在學習和了解人工智能的過程中，我深深感受到人工智能對于未來的發(fā)展會產生怎樣的深遠影響，故有了下文的發(fā)言。
[第一段]。
人工智能在未來的發(fā)展及應用將會越來越廣泛，也越來越普及。通過人工智能我們可以更加高效地解決問題，也能夠更好的滿足人們的需求。而人工智能也將會深度地融合到我們的日常生活中。例如，人工智能能夠根據(jù)我們當天的日程安排，推薦最合適的路徑和交通工具，讓我們在出門前就可以規(guī)劃好最合適的路線。這對我們的日常生活有著巨大的幫助。
[第二段]。
我認為，人工智能的未來還是會有很多挑戰(zhàn)和難點需要攻克。例如，機器學習領域還面臨著很多問題，需要更加深入的研究。另外，數(shù)據(jù)的質量和可靠性也是人工智能的一個重要挑戰(zhàn)。只有通過對大量數(shù)據(jù)進行分析整理、建立數(shù)據(jù)模型并進行機器學習，才能夠讓人工智能更加合理、更加智能的工作。
[第三段]。
人工智能將會對各行各業(yè)帶來深刻的變革。例如，醫(yī)療領域可以借助人工智能對患者病情進行精準預測，大大提高醫(yī)療水平。在產業(yè)上也有很多運用。例如，金融領域可以利用人工智能來實時進行交易決策，減小風險和成本等。
[第四段]。
雖然人工智能的未來發(fā)展充滿了挑戰(zhàn)和困難，但我們可以看到，人工智能的好處也是顯而易見的。它能夠幫助我們解決很多現(xiàn)實問題，在各個領域都有不同的應用前景。由于在各個領域各有所長，我們還可以進行跨領域的應用，使得人工智能能夠更加靈活地應用于工業(yè)以及我們的日常生活中。
[第五段]。
雖然人工智能的應用前景非常廣闊，但是我們也應當認識到，它并不能完全替代人類的工作，現(xiàn)有的技術仍然需要人類去監(jiān)督和管理。因此，人工智能的未來需要我們保持高度的警惕和觀察。在未來的應用過程中，我們也應當嚴格把控人工智能的發(fā)展，借助技術發(fā)展的優(yōu)點，實現(xiàn)良性的人工智能應用，為人類社會帶來更加積極的效應。
[結語]。
總之，人工智能的未來不僅有無限的潛力和機會，也存在著巨大的挑戰(zhàn)和困難，我們有必要深入研究，不斷改善和完善技術。更加重要的是要以人為本，發(fā)揮人類的主體作用，防止人工智能失控帶來不可預知的后果。只有這樣，我們才能夠讓人工智能更好地為我們的生活和產業(yè)服務，并為人類的發(fā)展做出貢獻。
人工智能的未來讀后感篇四
因為我本人碩士畢業(yè)論文用到的就是bp神經網(wǎng)絡，所以我也是對人工智能的底層邏輯大體上了解一些皮毛。我個人覺得人工智能就是機器或者系統(tǒng)可以像人一樣進行學習經驗、思考判斷，通過輸入層，中間層，輸出層來最終做出決策。而其中中間層是一個設定好規(guī)則的黑箱，里面具體運算方式其實很復雜，就像人類大腦，思考了哪些、信號怎么傳遞的，其實一般人也是不知道的，但就是能做出決策來。
這本書介紹了人工智能的歷史，基本原理，需要關注的地方，對人類社會的挑戰(zhàn)，以及各國做出的策略。
但是我認為本書最大的作用是讓我對于人工智能開拓了視野，原來只是去考慮機器怎么思考，是有形的機器還是無形的系統(tǒng)。實際上人工智能的安全問題(戰(zhàn)爭機器人的出現(xiàn)、阿西莫夫機器人三定律)，倫理問題(是否要給機器人以人的地位)，道德問題(由于設計人員或多或少的原因導致機器識別黑人為黑猩猩這種道德問題)，法律問題(無人騎車撞人事件是處罰研發(fā)人還是擁有者還是機器本身)，對人類工作的挑戰(zhàn)，可能會導致大多數(shù)人失業(yè)等問題。
我覺得對于人工智能的時代，目前來看還是炒概念，不可否認隨著阿爾法狗的出現(xiàn)代表著新時代的人工智能算法層級的一大進步，但是人工智能如果想進入到目前各行各業(yè)還是要走很長時間的。但是很多專業(yè)領域可以操作使用，尤其在僅僅靠系統(tǒng)判斷的領域，比如預測，投資等。因為真正需要作業(yè)的工作，不僅僅要系統(tǒng)智能還要硬件上可以配套。但是人工智能的時代可期，十年后應該可以滲透到人的身邊。還有上面談的法律倫理道德等問題。這些問題的拋出者一般是政府方面，我認為如果對于新興事物政府要是全想到了社會的前面就不會有什么創(chuàng)新了。等發(fā)展起來再說，就是我的想法，當然政府需要制定個像機器人三定律的類似憲法底線的東西就行了。就像說無法判斷無人車撞人是誰的錯，有人駕駛的車能判斷出來誰的責任，但是該撞還是撞了，汽車出現(xiàn)了100多年了，規(guī)則還是在修改和變動的。還有機器取代人工作的問題，很多人找不到工作的事情，這是肯定的，就像以前一艘不到1萬噸的船上要有幾十上百人，現(xiàn)在20萬噸的船都不需要超過20人。那些船員干啥去了？時代會進步的，有些崗位自然會被取代，但是人作為可以適應不同環(huán)境的智慧生物，肯定可以適應新時代的。
總之科技的進步是無人可以阻擋的，為了不被時代的車輪壓死就只能推著時代走。
人工智能的未來讀后感篇五
以人工智能為主要研究方向的計算機科學領域，近幾年來發(fā)展迅猛，并對人類生活產生著日益深遠的影響。人工智能技術的不斷進步已經讓許多傳統(tǒng)行業(yè)發(fā)生了顛覆性變革，并為人類的生活和發(fā)展帶來了諸多機遇與挑戰(zhàn)。筆者在深入學習了人工智能相關的理論與技術后，對于人工智能的未來發(fā)展和可能帶來的影響，產生了一些體會和思考。本文將從五個方面進行探討，以期為讀者提供一些有益的參考。
隨著人工智能技術的逐步成熟，越來越多的人們開始意識到，人工智能有可能重新定義人類文明的未來。在計算機視覺、自然語言處理、機器學習等領域，人工智能技術已經取得了一系列極為顯著的成果，如深度學習、神經網(wǎng)絡、機器翻譯、人臉識別、無人駕駛等等。這些技術的進步不僅大大地提高了人類的效率和生活質量，更逐漸實現(xiàn)了人機交互和智能決策，這標志著人工智能已經進入了一個新的發(fā)展階段。
人工智能的優(yōu)勢在于它可以高速地處理和分析海量的數(shù)據(jù)，并在其基礎上對情境進行智能判斷和決策。在很多任務和領域，人工智能系統(tǒng)已經表現(xiàn)出了超越人類智慧的能力。然而，人工智能在一些方面還存在著一定的局限，如對未知情境的適應性不足，判斷的模糊性較大等。這也限制了人工智能應用的范圍和水平，并暗示著對人工智能系統(tǒng)的研究和優(yōu)化仍然在繼續(xù)。
人工智能技術在人機交互和智能決策方面具有獨特的優(yōu)勢，也給人造成了一定程度上的壓力和沖擊。與此同時，人工智能的應用也需要更多地考慮人類的需求和利益。要實現(xiàn)人機互動和合作，需要更高級的人工智能技術和更完善的應用場景。同時，還需要進一步探討人機互動和合作的道德和法律問題，以確保人工智能的發(fā)展能夠更好地服務于人類的進步和發(fā)展。
未來，人工智能將進一步發(fā)展成為人類智慧的重要組成部分，并為人類的生活和社會帶來一系列變革。筆者認為，人工智能領域未來的發(fā)展趨勢包括：
1.智能化和自動化應用的加速發(fā)展。
2.人機協(xié)同的智能應用成為主流。
3.更加普惠的人工智能服務得以普及和推廣。
4.新一代人工智能系統(tǒng)將兼顧自我學習和自我進化的功能。
5.人工智能在跨學科之間的整合和應用將進一步深化。
人工智能的面臨的挑戰(zhàn)包括政策法規(guī)、道德準則、數(shù)據(jù)隱私、資源調度等多個方面。未來，人工智能將更多地涉及到金融、醫(yī)療、教育等領域，這將給人類帶來巨大的機遇和挑戰(zhàn)。如何將人工智能系統(tǒng)更好地服務于人類社會，如何平衡人工智能的發(fā)展與社會進步的要求，是人工智能未來面臨的最重要的挑戰(zhàn)。
綜上所述，在人工智能的未來發(fā)展中，要注重人機協(xié)同的智能應用，平衡人工智能的發(fā)展與社會進步的標準，加強相關的政策法規(guī)和道德準則等。只有這樣，人工智能才能更好地為人類社會的發(fā)展和進步作出貢獻，走向更加美好和有益的未來。
人工智能的未來讀后感篇六
機器人技術從本質上來說是一門多學科交叉的科學。例如自主導航的研究融合了物理學、電子學、力學和計算機科學的知識。對于交通行業(yè)來說，發(fā)展無人駕駛汽車是為了提高道路安全，改善交通管理，以及提高能源使用效率。然而隨著技術的進步，未來自主導航的研究在其他領域也會起到重要作用。
就硬件來說，自主導航涉及高運算能力，測距法，傳感技術（譬如：全球定位系統(tǒng)，激光測距儀，超聲波，紅外傳感技術）和3d地圖。從軟件的角度看，自主導航涉及圖像識別、色彩、特征、形狀、障礙物信息收集以及為判斷制定提供持續(xù)的統(tǒng)計分析。而這種技術未來在醫(yī)療、制造、能源、農業(yè)、環(huán)境或空間探索等領域都將起到主要作用。
在醫(yī)療領域，人工智能和圖像處理會成為醫(yī)療診斷和外科手術的關鍵工具。計算算法能幫助識別受損的組織器官，并預測在一個生命周期中可能會出現(xiàn)什么情況。機器在處理大量的信息時表現(xiàn)會更好，在健康醫(yī)療領域提供多一種診斷方法可能會成為“實際上的標準”。隨著機器人的敏捷度和準確性的'提高，及其在高難度手術中可以輔助外科醫(yī)生，未來手術治療的效果將變得更好。
在制造業(yè)，圖像處理技術將會重新構造現(xiàn)有的生產方案。隨著計算機視覺的敏捷度變得更高，有望誕生新的生產模式和組裝線/拆卸線。這些新的模式很可能補足工廠的勞動力，對于工廠的工作內容，機器人更適合從事生產類的工作，而人類更適合做質量檢驗、管理、產品設計和創(chuàng)新。
在能源領域，計算機技術也能發(fā)揮很多作用。隨著可再生能源成為現(xiàn)實，我們同樣需要在全球范圍內為發(fā)電/能源轉換和配電網(wǎng)建設基礎設施。這里應用的概念是分散化（從更多不同的來源收集更多不同種類的能源）。我們將應用人工智能，模式識別和決策算法控制能量流，并解決發(fā)電商和用戶之間信息不對等的問題。這種高效的能源管理方式（智能電網(wǎng)）有可能擴大能源的來源，最終降低發(fā)電/能源轉換/用電的成本。
農業(yè)是另一個受人工智能影響很大的領域。隨著世界人口的不斷增加，我們需要尋找新的食物生產方式。舉個例子，自動駕駛車輛的技術可以轉化為能應用在農業(yè)領域的自動行走車。人工智能和圖像處理技術能幫助實現(xiàn)拖拉機的自動控制，令其不間歇地在農場根據(jù)農作物生產情況執(zhí)行灌溉、施肥、投放農藥等任務。播種和灌溉將會成為自動農用機器的日常工作，同理，無人飛行器（uavs）將在未來應用于農業(yè)檢查、處理和制圖。這些技術進步將促使農業(yè)的成本下降，從而降低糧食價格。
在航天機器人方面，太空探索的自動化程度將提高，這將使軌道機器人得以協(xié)助宇航員完成更多任務，譬如發(fā)射衛(wèi)星，開啟/關閉艙門或設備清洗等。
同樣，機器人也可能成為廢料收集和回收利用的重要工具。應用機器人和人工智能技術將使公園、甚至是海洋或其他區(qū)域的清潔成為現(xiàn)實，這樣的功能會對環(huán)境產生積極影響。
看到這里，大家應該知道，當我們進行自主導航的研究時，受益的不僅是自動駕駛汽車，實際上，也在推動機器人和人工智能技術延伸到人類生活的其他方面。
人工智能的未來讀后感篇七
截至目前，已出現(xiàn)過3次ai熱潮：第一次因為圖靈測試，第二次因為語言識別，第三次因為深度學習與大數(shù)據(jù)發(fā)展與結合。
目前正處第三次熱潮中，最大特點是：
ai在語音識別、機器視覺、數(shù)據(jù)挖掘等多個領域走進了業(yè)界的真實應用場景，與商業(yè)模式緊密結合，開始在產業(yè)界發(fā)揮出真正的價值。
人工智能是人類對科技無限探索和發(fā)展的智慧成果，將帶領人類社會進入一個相對富足的豐產時代。
ai作為工具，對生產效率的大幅改進，對人類勞動的部分替代，對生活方式的根本變革，而必然觸及社會、經濟、政治、文學、藝術等人類生活的方方面面，將為我們創(chuàng)造巨大的價值，幫助我們降低甚至消除貧窮和饑餓、獲得更多時間和自由是人類全新的一次大發(fā)現(xiàn)、大變革、大融合、大發(fā)展的開端。
在不久的未來，ai將取代人類50%左右的工作，ai會取代工廠的工人、建筑工人、操作員、分析師、會計師，司機、助理、仲介等，甚至部分醫(yī)師、律師及老師的專業(yè)工作。
反之，那些最能體現(xiàn)人的綜合素質的技能，例如，人對于復雜系統(tǒng)的綜合分析、決策能力，對于藝術和文化的審美能力和創(chuàng)造性思維，由生活經驗及文化熏陶產生的直覺、常識等?；谌俗陨淼那楦校◥?、恨、熱情、冷漠等）與他人互動的能力……這些是人工智能時代最有價值，最值得培養(yǎng)、學習的技能。
我們不一定要做時代的弄潮兒，但是，隨著時代、科技的發(fā)展，我們必須要趕上時代的步伐，不能被時代所拋棄。
ai只是一種新的工具，不會取代人類，只會豐富人類生活。未來是一個人類和機器共存，協(xié)作完成各類工作的全新時代。
我們無需擔憂和恐懼這個時代的到來，我們所要做的，應當是盡早認清ai與人類的關系，了解變革的規(guī)律，盡早制定更能適應新時代需求的科研戰(zhàn)略、經濟發(fā)展布局、社會保障體系、教育制度等，以便更好地迎接這個時代的到來。
人工智能的未來讀后感篇八
所謂人工智能，是研發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用的一門新的技術科學。它是計算機科學的一個分支，企圖憑借了解智能的實質來生產出一個類似于人類智能對事情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、自然語言處理和專家系統(tǒng)等方面。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科研成果，將會是人類智慧的體現(xiàn)。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能指的是雖然不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能通過發(fā)展演變成超過人的智能。
人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為，比如學習、推理、思考、規(guī)劃等方式，主要包括通過計算機實現(xiàn)智能的原理或者制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應用。人工智能涉及計算機科學、心理學、哲學和語言學等多門學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，成為一門綜合學科。人工智能與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智能是處于思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發(fā)展。數(shù)學常被認為是多種學科的基礎科學，數(shù)學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數(shù)學工具。數(shù)學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發(fā)展。數(shù)學給予人工智能學科計算方法和邏輯思維，人工智能學科給數(shù)學計算和發(fā)展提供了可靠的未來。
人工智能就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。對于人的思維模擬可以從兩條道路進行：一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，制造出類似人腦一樣思考方式的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬思考?，F(xiàn)代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是在對人腦思維的信息過程的模擬過程中產生的。人工智能的起源最早要從1955年的一個叫做學習機討論會的小會開始，然后就是公認的1956年達特茅斯會議，這是人工智能史上最重要的里程碑，被公認為人工智能之開始。達特茅斯會議中的討論預示了人工智能隨后幾十年關于“結構與功能”兩個階級，兩條路線的斗爭。他們討論著一個主題：用機器來模仿人類學習以及其他方面的智能。他們公布了的“邏輯理論家”是當時唯一可以工作的人工智能軟件，引起了會議代表極大的興趣與關注。會議的召集人麥卡錫給這個活動起了個別出心裁的名字：人工智能夏季研討會。這是人工智能一詞正式在學術會議中亮相，而1956年也就成為了人工智能元年。雖然之后一段時間內對人工智能并沒有大規(guī)模投入資金和大量科研人員，但是毋庸置疑的打開了新發(fā)展的大門，為后來的道路提供了方向和目標。
數(shù)學哲學有三大派：邏輯主義、形式主義以及直覺主義。自動定理證明起源于邏輯，初衷就是把邏輯演算自動化。而人工智能中的符號派的思想源頭和理論基礎就是定理證明，不懂定理證明就沒法深入了解符號派。雖然歸結的簡單性引起了人們的重視，但它也有組合問題，在人類面對如何駕馭歸結沒有擁有理論和經驗的共識之前，整個鄰域已經改朝換代，至于問題是否解決，已經無人關心。定理的證明過程，都是一個歸納的過程，無論是邏輯派還是形式派。自動定理證明研究這個數(shù)學過程的全自動化。但畢竟是作為人的輔助工具，有時候證明過程是人機互動的，盡管整個過程可能是機器主導的，但是人也可以在證明過程中給予干預。不過有的機器證明的定理本身并不長，而有的則太長，人根本看不過來。對于全自動的定理證明，驗證過程更加容易機械化，而計算機輔助證明可能各種各樣，很難有一個統(tǒng)一的過程。自動定理證明依靠的工具是計算機，而正是計算模糊了理性判斷和經驗的邊界。我們可以認為：計算是知識演化的基礎，也是知識大眾化的工具。人工智能尤其是定理證明，都是開始把大部分的簡單問題解決了，之后就一直很難，進展緩慢，很少有新的發(fā)展和突破。深度學習領域近來的進步更多得益于硬件的發(fā)展和進步，而定理證明即使是硬件再發(fā)達也很難再到達新的高度。定理證明是極端的符號派，所有符號派的人工智能技術的基礎都是定理證明。
它是一種憑借大量節(jié)點相互連接構成的運算模型，每個節(jié)點都是一個特定的函數(shù)。人工神經網(wǎng)絡與其它傳統(tǒng)方法相結合，將推動人工智能和信息處理技術不斷發(fā)展。盡管它在20世紀80年代的光芒被后來的互聯(lián)網(wǎng)掩蓋，但互聯(lián)網(wǎng)所產生的大量數(shù)據(jù)也給了神經網(wǎng)絡更大的機會，人工智能學者也逐漸成為公共知識分子。神經網(wǎng)咯由一層層的“神經元”構成。層數(shù)越多，學習就越深，所謂深度學習就是用很多的層數(shù)構成的神經網(wǎng)絡達到能讓機器學習的功能。網(wǎng)絡越深，表達能力越強，但伴隨而來的訓練復雜程度也就越大。
“機定勝人，人定勝天”，這是對計算機在棋類中的概括。下棋一直是人類智能的挑戰(zhàn)和表現(xiàn)，自然而然就成為了科學家們研發(fā)人工智能的目的和標志之一。在1951年，第一款跳棋程序在曼切斯特誕生。1956年，第二個跳棋程序誕生，它的特點是自學習，這也是最早的機器學習程序之一。而到了2007年，計算機翻過了跳棋這一頁。然后到了1996年，出現(xiàn)了名為“深藍”的項目，對著國際象棋發(fā)起沖鋒。到了1997年5月11日，“深藍”成為第一位戰(zhàn)勝當時世界冠軍的機器。在此之后人們更多的把機器作為教練，有利于人類棋手的進步。在此之后，計算機開始面對更具挑戰(zhàn)的圍棋。由于圍棋的性質和變化多端，使其被視為計算機難以翻越的大山以及人類捍衛(wèi)在棋類方面主導地位的堡壘，但是alphago的出現(xiàn)成為了里程碑。它使用了強化學習的方式使得機器和自己下棋對弈學習，最后打出了戰(zhàn)勝李世石的成名之戰(zhàn)。
自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是計算機科學，人工智能，語言學關注計算機和人類以及自然語言之間的相互作用的領域，其目的在于研發(fā)出有效實現(xiàn)自然語言通信的計算機系統(tǒng)。自然語言復雜而多樣，如何將這些知識較完整地加以收集和整理出來，又如何找到合適的形式，將它們存入計算機系統(tǒng)中去，以及如何有效地利用它們來消除歧義，都是工作量極大且十分困難的工作。這不是少數(shù)人短時期內可以完成的，還有待長期的、系統(tǒng)的工作來解決這些問題。從簡單的翻譯，到“計算語言學”概念的第一次提出，再到對句法分析、查找資料、語音記錄和翻譯、與人進行語言交流。
遺傳算法是根據(jù)大自然中生物體進化規(guī)律而設計提出的。從生物學里找計算的模型一直是人工智能的研究算法之一。一般有兩條發(fā)展線路：一是神經網(wǎng)絡演化的深度學習；另一個是細胞自動機經過遺傳算法和編程演化變成的強化學習。遺傳算法有著“優(yōu)勝劣汰”的含義，遺傳編程數(shù)學性質更加復雜。強化學習是機器學習的范式和方法論之一，用于描述和解決智能體在與環(huán)境的交互過程中通過學習策略以達成回報最大化或實現(xiàn)特定目標的問題，即學習系統(tǒng)想最大化環(huán)境對隨著人工智能的快速發(fā)展，隨之而來的是與哲學的沖突。人工智能發(fā)展中的漏洞和不完善經常遇到哲學家的批判。哲學家很喜歡對人工智能說三道四，原因可能是人工智能關心的問題，例如意識、生命、思維、自由意志等概念，都是哲學家自認固有的地盤。但我們難以要求哲學家能夠很了解科學家們討論的有所體會?！叭耸菣C器嗎”這是一個古老的哲學問題。但如果我們把“智能”當作人類特有的性質，那么“人是機器嗎”就轉變?yōu)榱恕皺C器有智能嗎”。開始我們可能不會去在意這個問題，但隨著人工智能的發(fā)展，我們的思維正在逐步被改變。如果是純邏輯問題，最重要的發(fā)明圖靈機可能和人沒多大區(qū)別，但在非邏輯問題上兩者就有了差異性，這也是理性和感性之間的矛盾。
人工智能的未來讀后感篇九
時光易逝，白云蒼狗，我們的世界無時無刻不在變化之中?？萍际堑谝簧a力，從第一次科技革命到第二次科技革命，再到現(xiàn)在的信息革命，科學技術曾給人類帶來的無窮的變化。當谷歌人工智能“阿爾法圍棋”人機圍棋大戰(zhàn)”中以4：1擊敗韓國著名棋手李世石九段后，人類不僅在感嘆機器智能領域取得又一個里程碑式的勝利，也感嘆一個新的時代—智能時代的到來。機器依靠大數(shù)據(jù)和智能算法“贏了”人類的大腦。"我認為任何一種對人類心靈的沖擊都比不過一個發(fā)明家親眼見證人造大腦變?yōu)楝F(xiàn)實。"-尼古拉特斯拉曾這么說。每一次科技革命，都會帶來翻天覆地的變化，人工智能作為21世紀科技發(fā)展的最新成就和智能革命，深刻揭示了科技發(fā)展為人類社會帶來的巨大影響，大數(shù)據(jù)與智能時代已經到來。
人工智能即ai，是計算機科學的一個分支，可以對人的意識、思維的信息過程進行模擬，與人類智能相似，人工智能的產品上到宇航太空，下到深海潛艇，大若巨人，小若米粒，已經在不斷延伸到各行各業(yè)中，有些早已深入日常家庭生活中。本書是著名媒體人楊瀾的第一部跨界作品，楊瀾以媒體人的身份，深入人工智能的科技領域，帶領團隊走訪美國、英國、日本、中國等國家和城市，用媒體人的人文視角記錄了那些改變世界的人和事，探尋人工智能的發(fā)展歷史和未來道路。
英國狄更斯曾說過“這是最好的時代，也是最壞的時代”。在全球智能時代下，ai改變著社會和經濟，一方面改善人類生活，帶來各行各業(yè)的便利，極大地提高社會資源的利用率，是社會精細化發(fā)展;另一方面機器搶到了人的飯碗，失業(yè)隨之而來，創(chuàng)造了無隱私的社會，也帶來倫理上的沖突等負面作用。楊瀾在書中記錄了走訪著名學府和國際性知名大企業(yè)，領略人工智能在視覺識別、語音識別、機器人制造、自動駕駛等領域的'最新科研成果，也理性地指出人工智能在社會、經濟、倫理等方面的觀察與思考。
本書由騰訊一流團隊與工信部高端智庫傾力創(chuàng)作。內容全面，條分縷析，循序漸進的將人工智能前世今生，以及未來的發(fā)展預測呈現(xiàn)給讀者。不僅展現(xiàn)了當下人工智能產業(yè)全貌和最新進展，也對人工智能給個人、企業(yè)、社會帶來的機遇與挑戰(zhàn)進行了深入分析。在閱讀時候，一邊感嘆科技和智能革命帶來的翻天地覆，也在思考智能革命的何去何從。
任何事物都有兩面性，科技也不例外?？萍技夹g是一把雙刃劍，我們是人類，我們希冀于自己的人腦創(chuàng)造更強大更智慧的機器來幫助我們解決難題，而不是用機器來固化我們的大腦。如今的人工智能應用廣泛，機器翻譯、圖像識別、輔助診斷等等，方便快捷了我們的生活，也應該警惕技術帶來的挑戰(zhàn)，人工智能就像一面鏡子，照見人類智能的神奇與偉大。我們提出，拓展發(fā)展新空間，實施網(wǎng)絡強國戰(zhàn)略，實施“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃，發(fā)展分享經濟，實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，提升制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化水平，培育一批網(wǎng)絡化、智能化、精細化的現(xiàn)代產業(yè)新模式。大到國家上層建筑，小到企業(yè)和我們個人，希望在人工智能革命的時代下能夠大有作為。
人工智能的未來讀后感篇十
對于人工智能我是有學習的欲望的，而且是強烈的愿望，因為后續(xù)所有的軟件技術、產品一定都會和人工智能扯上關系，否則就會被社會淘汰，這是必然趨勢，誰也抵擋不了。
先來介紹兩位作者吧。
李開復：博士，1988年獲卡內基-梅隆大學計算機科學博士學位，他的博士論文主題是關于世界上第一個“非特定人連續(xù)語音識別系統(tǒng)”，并于1988年由《商業(yè)周刊》雜志授予該系統(tǒng)“科學創(chuàng)新獎”。職業(yè)生涯開源于蘋果，并官至蘋果交互式多媒體部門副總裁。1998年創(chuàng)辦微軟中國研究院，同年他開發(fā)的“奧賽羅”人機對弈系統(tǒng)擊敗人類世界團體比賽冠軍選手。而后，他轉任微軟全球副總裁、谷歌全球副總裁兼大中華區(qū)總裁，20xx年創(chuàng)立創(chuàng)新工場。
engineer、資深技術經理等職，參與或負責研發(fā)的項目包括桌面搜索、谷歌拼音輸入法、產品搜索、知識圖譜、谷歌首頁涂鴉(doodles)等，在輸入法、知識圖譜、分布式系統(tǒng)、html5動畫/游戲引擎等技術領域擁有深厚的積累。
這本書分為六個章節(jié)：
第三章是“ai真的會挑戰(zhàn)人類?”，這章主要介紹了alphago帶給我們的啟示，以及來自霍金等科學家的警告，并且介紹了人工智能還不能做什么。
第六章是“迎接未來：ai時代的教育和個人發(fā)展”，這個章節(jié)主要介紹了應該如何學習、該學什么、教育應該關注什么，以及有了人工智能之后人生還有什么意義等，這些內容。
總的來說這本書屬于人工智能科普類書籍，不是針對專業(yè)人士的，對于搞軟件的人，或是產品經理來說，這倒是一本入門書。
人工智能的未來讀后感篇十一
粗略通讀了開復老師的這本科普讀物，極力推薦像我這樣的小白們花些時間讀一遍。對于專業(yè)人士，也是本不錯的書，相信會從很多角度啟發(fā)你的思考。
開復老師能把原本非常抽象的概念講得通俗易懂，例如把深度學習比喻成一堆水管的組合，就讓我這個外行也能了解深度學習大概是怎么運作的。在此之前讀過很多介紹深度學習的文章，但讀了后還是讓我云里霧里不知所以。
此外，開復老師寫這樣一本書的優(yōu)勢在于他自己是ai方面的專家，因此有很多壓箱底的經歷和感悟可以娓娓道來。例如他感慨自己生不逢時那部分時，能感受到他內心深深的遺憾。又例如在討論我們在人工智能洶涌而來時，該如何找到自己的定位，如何學習以及如何與人工智能相處時，有許多真知灼見。相信如果沒有長期深入的思考，是無法獲得這些有啟發(fā)意義的闡述的。
書中還提到了很多電影、動畫、科幻作品對人工智能的理解，開復老師對這些素材一一作了評論，借這些素材表達了自己的看法，有表示贊賞的，也有直抒不同看法的。這種寫作方法很值得借鑒，讓讀者不會覺得作者是一個人在唱獨角戲，而是請來了很多位嘉賓輪番上陣和作者pk。
最后，忍不住要對書的封面設計吐槽下。封面上的開復老師雖然看著精力充沛且睿智非凡，加上身旁的kai-fu機器人也很貼合主題，但是總讓人有種成功勵志讀物的感覺。把知名作者的形象放到封面上，這樣的設計對書籍的銷量應該很有幫助，我這么開導自己。
人工智能的未來讀后感篇十二
5月13日，一場探討“人工智能與未來教育”的高峰論壇在華東師范大學舉行。十余名專家作了主題演講，探討人工智能將如何影響教育、改變教育等問題。
多名學者認為，目前看來，因為情感能力、認知能力等方面的局限，人工智能尚無法取代教師，但憑借數(shù)據(jù)處理等方面的優(yōu)勢，人工智能在教育領域大有可為。
也有專家指出，人工智能神經元呈指數(shù)型成長，未來完全可以承擔創(chuàng)造性工作，甚至獲得情感能力。
人工智能的未來讀后感篇一
你不得不承認，人生是一個不斷的巧合。如果不是因為去年參加網(wǎng)絡上的人工智能課程，我不會了解那么多新鮮的知識。在bigdata課程里，看到了介紹hierarchicaltemporalmemory，搜索在y**tube上看了jeffhawkins的視頻，原來他就是那本被很多人談及的《onintelligence》一書的作者。有一天發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)那本絕版了很久的，也被很多人提及的書《人工智能的未來》居然到貨了。這才發(fā)現(xiàn)原來是同一本書，真是如獲至寶！
書很薄，字體很大，很快就翻完了。說是很快，那是因為讀來很爽，作者關于智能的解釋實在是深得我心。我曾經有過一些關于記憶的思考，記憶片段是如何關聯(lián)的，在書里都解釋得清清楚楚。有些概念在geb里也提到過，比如我的大腦里一定有根神經是關于樓下那只貓的。其實對每一個你認識的人，每一個單詞字母...關于這個世界的每一個物體，在你的大腦里都有個抽象的概念，有一根神經對應著，這想來很不可思議。原來，柏拉圖的理想國是很有道理的。
作者認為，大腦新皮層只是在原有古腦的基礎上加上了一個記憶系統(tǒng)，于是就帶來了所謂的智能。而智能并不需要計算，而只是直接提取現(xiàn)成答案。所以說要想成功，需要10萬小時的努力是有道理的，你需要有很多的答案，才能提取。有時候我們說，一個人很聰明，很靈活，其實是見多識廣的緣故。因為見得多了，你的知識就很豐富，各種關聯(lián)就很多，要找到答案就很容易。
記憶來自感知，所以跟一個人的經歷有關。你之所以是你，是你的經歷造就了你的記憶，而記憶是你行為的基礎。我們制造的智能機器，其感知跟我們不同，其智能形式必然不同，或者說其思考和行為方式不同。就像有些人，她的行為你不可理喻，實在是因為經歷不同，記憶不同，所以世界模型也不同。
作者說，智能并不需要外在的行為。比如，你只是閱讀這上面的文字，雖然你不動聲色，但是我知道你已經懂了。
人工智能的未來讀后感篇二
趁著alphago掀起的熱潮，這周看完了《人工智能的未來》，一本談論人工智能關于計算機技術原理、神經學、哲學的書籍。
關于人工智能的定義，技術上和哲學上都頗具爭議。
圖靈測試提供了一種技術的、可衡量的手段；但在哲學上，人工智能永遠回避不了關于意識或自由意志的問題。
關于自由意志，叔本華提出：“你可以做你想做的，但在生活中任何給定的時刻，你只能想做一件確定的事情，除此之外，絕對沒有任何其它事情?！边@種決定論的思想，和我們認為我們可以選擇我所愛、做我所選大相徑庭。
而作者認為，當機器說出它們的感受和感知經驗，而我們相信它們所說的是真的時，它們就真正成了有意識的人。
作者通過思維模式識別理論、隱馬爾可夫層級模型、遺傳算法等人工智能技術，闡述了人工職能領域的進展，同時基于信息科技遵循指數(shù)增長的規(guī)律，提出了加速回報定律，樂觀預計智能機器人在未來幾十年內會出現(xiàn)。
從最初的人工耳蝸、人工眼球到人工大腦的擴展，非生物系統(tǒng)的引入（特別是人工大腦技術），是否會產生另外的我，而我們大部分思想（甚至全部）存在云端，是否就可以得到“永生”。
數(shù)學家斯坦·烏拉姆說過：“技術的加速發(fā)展和對人類生活模式的改變的進展在朝著人類歷史上某種類似奇點的方向發(fā)展，在這個奇點之后，我們現(xiàn)在熟知的社會將不復存在”。
人工智能的未來讀后感篇三
人工智能的未來已經成為了時下科技領域的熱門話題。在近年來，人工智能發(fā)展迅猛，它的應用不斷地出現(xiàn)在各個領域中。而我也因此對人工智能產生了濃厚的興趣。在學習和了解人工智能的過程中，我深深感受到人工智能對于未來的發(fā)展會產生怎樣的深遠影響，故有了下文的發(fā)言。
[第一段]。
人工智能在未來的發(fā)展及應用將會越來越廣泛，也越來越普及。通過人工智能我們可以更加高效地解決問題，也能夠更好的滿足人們的需求。而人工智能也將會深度地融合到我們的日常生活中。例如，人工智能能夠根據(jù)我們當天的日程安排，推薦最合適的路徑和交通工具，讓我們在出門前就可以規(guī)劃好最合適的路線。這對我們的日常生活有著巨大的幫助。
[第二段]。
我認為，人工智能的未來還是會有很多挑戰(zhàn)和難點需要攻克。例如，機器學習領域還面臨著很多問題，需要更加深入的研究。另外，數(shù)據(jù)的質量和可靠性也是人工智能的一個重要挑戰(zhàn)。只有通過對大量數(shù)據(jù)進行分析整理、建立數(shù)據(jù)模型并進行機器學習，才能夠讓人工智能更加合理、更加智能的工作。
[第三段]。
人工智能將會對各行各業(yè)帶來深刻的變革。例如，醫(yī)療領域可以借助人工智能對患者病情進行精準預測，大大提高醫(yī)療水平。在產業(yè)上也有很多運用。例如，金融領域可以利用人工智能來實時進行交易決策，減小風險和成本等。
[第四段]。
雖然人工智能的未來發(fā)展充滿了挑戰(zhàn)和困難，但我們可以看到，人工智能的好處也是顯而易見的。它能夠幫助我們解決很多現(xiàn)實問題，在各個領域都有不同的應用前景。由于在各個領域各有所長，我們還可以進行跨領域的應用，使得人工智能能夠更加靈活地應用于工業(yè)以及我們的日常生活中。
[第五段]。
雖然人工智能的應用前景非常廣闊，但是我們也應當認識到，它并不能完全替代人類的工作，現(xiàn)有的技術仍然需要人類去監(jiān)督和管理。因此，人工智能的未來需要我們保持高度的警惕和觀察。在未來的應用過程中，我們也應當嚴格把控人工智能的發(fā)展，借助技術發(fā)展的優(yōu)點，實現(xiàn)良性的人工智能應用，為人類社會帶來更加積極的效應。
[結語]。
總之，人工智能的未來不僅有無限的潛力和機會，也存在著巨大的挑戰(zhàn)和困難，我們有必要深入研究，不斷改善和完善技術。更加重要的是要以人為本，發(fā)揮人類的主體作用，防止人工智能失控帶來不可預知的后果。只有這樣，我們才能夠讓人工智能更好地為我們的生活和產業(yè)服務，并為人類的發(fā)展做出貢獻。
人工智能的未來讀后感篇四
因為我本人碩士畢業(yè)論文用到的就是bp神經網(wǎng)絡，所以我也是對人工智能的底層邏輯大體上了解一些皮毛。我個人覺得人工智能就是機器或者系統(tǒng)可以像人一樣進行學習經驗、思考判斷，通過輸入層，中間層，輸出層來最終做出決策。而其中中間層是一個設定好規(guī)則的黑箱，里面具體運算方式其實很復雜，就像人類大腦，思考了哪些、信號怎么傳遞的，其實一般人也是不知道的，但就是能做出決策來。
這本書介紹了人工智能的歷史，基本原理，需要關注的地方，對人類社會的挑戰(zhàn)，以及各國做出的策略。
但是我認為本書最大的作用是讓我對于人工智能開拓了視野，原來只是去考慮機器怎么思考，是有形的機器還是無形的系統(tǒng)。實際上人工智能的安全問題(戰(zhàn)爭機器人的出現(xiàn)、阿西莫夫機器人三定律)，倫理問題(是否要給機器人以人的地位)，道德問題(由于設計人員或多或少的原因導致機器識別黑人為黑猩猩這種道德問題)，法律問題(無人騎車撞人事件是處罰研發(fā)人還是擁有者還是機器本身)，對人類工作的挑戰(zhàn)，可能會導致大多數(shù)人失業(yè)等問題。
我覺得對于人工智能的時代，目前來看還是炒概念，不可否認隨著阿爾法狗的出現(xiàn)代表著新時代的人工智能算法層級的一大進步，但是人工智能如果想進入到目前各行各業(yè)還是要走很長時間的。但是很多專業(yè)領域可以操作使用，尤其在僅僅靠系統(tǒng)判斷的領域，比如預測，投資等。因為真正需要作業(yè)的工作，不僅僅要系統(tǒng)智能還要硬件上可以配套。但是人工智能的時代可期，十年后應該可以滲透到人的身邊。還有上面談的法律倫理道德等問題。這些問題的拋出者一般是政府方面，我認為如果對于新興事物政府要是全想到了社會的前面就不會有什么創(chuàng)新了。等發(fā)展起來再說，就是我的想法，當然政府需要制定個像機器人三定律的類似憲法底線的東西就行了。就像說無法判斷無人車撞人是誰的錯，有人駕駛的車能判斷出來誰的責任，但是該撞還是撞了，汽車出現(xiàn)了100多年了，規(guī)則還是在修改和變動的。還有機器取代人工作的問題，很多人找不到工作的事情，這是肯定的，就像以前一艘不到1萬噸的船上要有幾十上百人，現(xiàn)在20萬噸的船都不需要超過20人。那些船員干啥去了？時代會進步的，有些崗位自然會被取代，但是人作為可以適應不同環(huán)境的智慧生物，肯定可以適應新時代的。
總之科技的進步是無人可以阻擋的，為了不被時代的車輪壓死就只能推著時代走。
人工智能的未來讀后感篇五
以人工智能為主要研究方向的計算機科學領域，近幾年來發(fā)展迅猛，并對人類生活產生著日益深遠的影響。人工智能技術的不斷進步已經讓許多傳統(tǒng)行業(yè)發(fā)生了顛覆性變革，并為人類的生活和發(fā)展帶來了諸多機遇與挑戰(zhàn)。筆者在深入學習了人工智能相關的理論與技術后，對于人工智能的未來發(fā)展和可能帶來的影響，產生了一些體會和思考。本文將從五個方面進行探討，以期為讀者提供一些有益的參考。
隨著人工智能技術的逐步成熟，越來越多的人們開始意識到，人工智能有可能重新定義人類文明的未來。在計算機視覺、自然語言處理、機器學習等領域，人工智能技術已經取得了一系列極為顯著的成果，如深度學習、神經網(wǎng)絡、機器翻譯、人臉識別、無人駕駛等等。這些技術的進步不僅大大地提高了人類的效率和生活質量，更逐漸實現(xiàn)了人機交互和智能決策，這標志著人工智能已經進入了一個新的發(fā)展階段。
人工智能的優(yōu)勢在于它可以高速地處理和分析海量的數(shù)據(jù)，并在其基礎上對情境進行智能判斷和決策。在很多任務和領域，人工智能系統(tǒng)已經表現(xiàn)出了超越人類智慧的能力。然而，人工智能在一些方面還存在著一定的局限，如對未知情境的適應性不足，判斷的模糊性較大等。這也限制了人工智能應用的范圍和水平，并暗示著對人工智能系統(tǒng)的研究和優(yōu)化仍然在繼續(xù)。
人工智能技術在人機交互和智能決策方面具有獨特的優(yōu)勢，也給人造成了一定程度上的壓力和沖擊。與此同時，人工智能的應用也需要更多地考慮人類的需求和利益。要實現(xiàn)人機互動和合作，需要更高級的人工智能技術和更完善的應用場景。同時，還需要進一步探討人機互動和合作的道德和法律問題，以確保人工智能的發(fā)展能夠更好地服務于人類的進步和發(fā)展。
未來，人工智能將進一步發(fā)展成為人類智慧的重要組成部分，并為人類的生活和社會帶來一系列變革。筆者認為，人工智能領域未來的發(fā)展趨勢包括：
1.智能化和自動化應用的加速發(fā)展。
2.人機協(xié)同的智能應用成為主流。
3.更加普惠的人工智能服務得以普及和推廣。
4.新一代人工智能系統(tǒng)將兼顧自我學習和自我進化的功能。
5.人工智能在跨學科之間的整合和應用將進一步深化。
人工智能的面臨的挑戰(zhàn)包括政策法規(guī)、道德準則、數(shù)據(jù)隱私、資源調度等多個方面。未來，人工智能將更多地涉及到金融、醫(yī)療、教育等領域，這將給人類帶來巨大的機遇和挑戰(zhàn)。如何將人工智能系統(tǒng)更好地服務于人類社會，如何平衡人工智能的發(fā)展與社會進步的要求，是人工智能未來面臨的最重要的挑戰(zhàn)。
綜上所述，在人工智能的未來發(fā)展中，要注重人機協(xié)同的智能應用，平衡人工智能的發(fā)展與社會進步的標準，加強相關的政策法規(guī)和道德準則等。只有這樣，人工智能才能更好地為人類社會的發(fā)展和進步作出貢獻，走向更加美好和有益的未來。
人工智能的未來讀后感篇六
機器人技術從本質上來說是一門多學科交叉的科學。例如自主導航的研究融合了物理學、電子學、力學和計算機科學的知識。對于交通行業(yè)來說，發(fā)展無人駕駛汽車是為了提高道路安全，改善交通管理，以及提高能源使用效率。然而隨著技術的進步，未來自主導航的研究在其他領域也會起到重要作用。
就硬件來說，自主導航涉及高運算能力，測距法，傳感技術（譬如：全球定位系統(tǒng)，激光測距儀，超聲波，紅外傳感技術）和3d地圖。從軟件的角度看，自主導航涉及圖像識別、色彩、特征、形狀、障礙物信息收集以及為判斷制定提供持續(xù)的統(tǒng)計分析。而這種技術未來在醫(yī)療、制造、能源、農業(yè)、環(huán)境或空間探索等領域都將起到主要作用。
在醫(yī)療領域，人工智能和圖像處理會成為醫(yī)療診斷和外科手術的關鍵工具。計算算法能幫助識別受損的組織器官，并預測在一個生命周期中可能會出現(xiàn)什么情況。機器在處理大量的信息時表現(xiàn)會更好，在健康醫(yī)療領域提供多一種診斷方法可能會成為“實際上的標準”。隨著機器人的敏捷度和準確性的'提高，及其在高難度手術中可以輔助外科醫(yī)生，未來手術治療的效果將變得更好。
在制造業(yè)，圖像處理技術將會重新構造現(xiàn)有的生產方案。隨著計算機視覺的敏捷度變得更高，有望誕生新的生產模式和組裝線/拆卸線。這些新的模式很可能補足工廠的勞動力，對于工廠的工作內容，機器人更適合從事生產類的工作，而人類更適合做質量檢驗、管理、產品設計和創(chuàng)新。
在能源領域，計算機技術也能發(fā)揮很多作用。隨著可再生能源成為現(xiàn)實，我們同樣需要在全球范圍內為發(fā)電/能源轉換和配電網(wǎng)建設基礎設施。這里應用的概念是分散化（從更多不同的來源收集更多不同種類的能源）。我們將應用人工智能，模式識別和決策算法控制能量流，并解決發(fā)電商和用戶之間信息不對等的問題。這種高效的能源管理方式（智能電網(wǎng)）有可能擴大能源的來源，最終降低發(fā)電/能源轉換/用電的成本。
農業(yè)是另一個受人工智能影響很大的領域。隨著世界人口的不斷增加，我們需要尋找新的食物生產方式。舉個例子，自動駕駛車輛的技術可以轉化為能應用在農業(yè)領域的自動行走車。人工智能和圖像處理技術能幫助實現(xiàn)拖拉機的自動控制，令其不間歇地在農場根據(jù)農作物生產情況執(zhí)行灌溉、施肥、投放農藥等任務。播種和灌溉將會成為自動農用機器的日常工作，同理，無人飛行器（uavs）將在未來應用于農業(yè)檢查、處理和制圖。這些技術進步將促使農業(yè)的成本下降，從而降低糧食價格。
在航天機器人方面，太空探索的自動化程度將提高，這將使軌道機器人得以協(xié)助宇航員完成更多任務，譬如發(fā)射衛(wèi)星，開啟/關閉艙門或設備清洗等。
同樣，機器人也可能成為廢料收集和回收利用的重要工具。應用機器人和人工智能技術將使公園、甚至是海洋或其他區(qū)域的清潔成為現(xiàn)實，這樣的功能會對環(huán)境產生積極影響。
看到這里，大家應該知道，當我們進行自主導航的研究時，受益的不僅是自動駕駛汽車，實際上，也在推動機器人和人工智能技術延伸到人類生活的其他方面。
人工智能的未來讀后感篇七
截至目前，已出現(xiàn)過3次ai熱潮：第一次因為圖靈測試，第二次因為語言識別，第三次因為深度學習與大數(shù)據(jù)發(fā)展與結合。
目前正處第三次熱潮中，最大特點是：
ai在語音識別、機器視覺、數(shù)據(jù)挖掘等多個領域走進了業(yè)界的真實應用場景，與商業(yè)模式緊密結合，開始在產業(yè)界發(fā)揮出真正的價值。
人工智能是人類對科技無限探索和發(fā)展的智慧成果，將帶領人類社會進入一個相對富足的豐產時代。
ai作為工具，對生產效率的大幅改進，對人類勞動的部分替代，對生活方式的根本變革，而必然觸及社會、經濟、政治、文學、藝術等人類生活的方方面面，將為我們創(chuàng)造巨大的價值，幫助我們降低甚至消除貧窮和饑餓、獲得更多時間和自由是人類全新的一次大發(fā)現(xiàn)、大變革、大融合、大發(fā)展的開端。
在不久的未來，ai將取代人類50%左右的工作，ai會取代工廠的工人、建筑工人、操作員、分析師、會計師，司機、助理、仲介等，甚至部分醫(yī)師、律師及老師的專業(yè)工作。
反之，那些最能體現(xiàn)人的綜合素質的技能，例如，人對于復雜系統(tǒng)的綜合分析、決策能力，對于藝術和文化的審美能力和創(chuàng)造性思維，由生活經驗及文化熏陶產生的直覺、常識等?；谌俗陨淼那楦校◥?、恨、熱情、冷漠等）與他人互動的能力……這些是人工智能時代最有價值，最值得培養(yǎng)、學習的技能。
我們不一定要做時代的弄潮兒，但是，隨著時代、科技的發(fā)展，我們必須要趕上時代的步伐，不能被時代所拋棄。
ai只是一種新的工具，不會取代人類，只會豐富人類生活。未來是一個人類和機器共存，協(xié)作完成各類工作的全新時代。
我們無需擔憂和恐懼這個時代的到來，我們所要做的，應當是盡早認清ai與人類的關系，了解變革的規(guī)律，盡早制定更能適應新時代需求的科研戰(zhàn)略、經濟發(fā)展布局、社會保障體系、教育制度等，以便更好地迎接這個時代的到來。
人工智能的未來讀后感篇八
所謂人工智能，是研發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用的一門新的技術科學。它是計算機科學的一個分支，企圖憑借了解智能的實質來生產出一個類似于人類智能對事情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、自然語言處理和專家系統(tǒng)等方面。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科研成果，將會是人類智慧的體現(xiàn)。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能指的是雖然不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能通過發(fā)展演變成超過人的智能。
人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為，比如學習、推理、思考、規(guī)劃等方式，主要包括通過計算機實現(xiàn)智能的原理或者制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應用。人工智能涉及計算機科學、心理學、哲學和語言學等多門學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，成為一門綜合學科。人工智能與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智能是處于思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發(fā)展。數(shù)學常被認為是多種學科的基礎科學，數(shù)學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數(shù)學工具。數(shù)學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發(fā)展。數(shù)學給予人工智能學科計算方法和邏輯思維，人工智能學科給數(shù)學計算和發(fā)展提供了可靠的未來。
人工智能就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。對于人的思維模擬可以從兩條道路進行：一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，制造出類似人腦一樣思考方式的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬思考?，F(xiàn)代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是在對人腦思維的信息過程的模擬過程中產生的。人工智能的起源最早要從1955年的一個叫做學習機討論會的小會開始，然后就是公認的1956年達特茅斯會議，這是人工智能史上最重要的里程碑，被公認為人工智能之開始。達特茅斯會議中的討論預示了人工智能隨后幾十年關于“結構與功能”兩個階級，兩條路線的斗爭。他們討論著一個主題：用機器來模仿人類學習以及其他方面的智能。他們公布了的“邏輯理論家”是當時唯一可以工作的人工智能軟件，引起了會議代表極大的興趣與關注。會議的召集人麥卡錫給這個活動起了個別出心裁的名字：人工智能夏季研討會。這是人工智能一詞正式在學術會議中亮相，而1956年也就成為了人工智能元年。雖然之后一段時間內對人工智能并沒有大規(guī)模投入資金和大量科研人員，但是毋庸置疑的打開了新發(fā)展的大門，為后來的道路提供了方向和目標。
數(shù)學哲學有三大派：邏輯主義、形式主義以及直覺主義。自動定理證明起源于邏輯，初衷就是把邏輯演算自動化。而人工智能中的符號派的思想源頭和理論基礎就是定理證明，不懂定理證明就沒法深入了解符號派。雖然歸結的簡單性引起了人們的重視，但它也有組合問題，在人類面對如何駕馭歸結沒有擁有理論和經驗的共識之前，整個鄰域已經改朝換代，至于問題是否解決，已經無人關心。定理的證明過程，都是一個歸納的過程，無論是邏輯派還是形式派。自動定理證明研究這個數(shù)學過程的全自動化。但畢竟是作為人的輔助工具，有時候證明過程是人機互動的，盡管整個過程可能是機器主導的，但是人也可以在證明過程中給予干預。不過有的機器證明的定理本身并不長，而有的則太長，人根本看不過來。對于全自動的定理證明，驗證過程更加容易機械化，而計算機輔助證明可能各種各樣，很難有一個統(tǒng)一的過程。自動定理證明依靠的工具是計算機，而正是計算模糊了理性判斷和經驗的邊界。我們可以認為：計算是知識演化的基礎，也是知識大眾化的工具。人工智能尤其是定理證明，都是開始把大部分的簡單問題解決了，之后就一直很難，進展緩慢，很少有新的發(fā)展和突破。深度學習領域近來的進步更多得益于硬件的發(fā)展和進步，而定理證明即使是硬件再發(fā)達也很難再到達新的高度。定理證明是極端的符號派，所有符號派的人工智能技術的基礎都是定理證明。
它是一種憑借大量節(jié)點相互連接構成的運算模型，每個節(jié)點都是一個特定的函數(shù)。人工神經網(wǎng)絡與其它傳統(tǒng)方法相結合，將推動人工智能和信息處理技術不斷發(fā)展。盡管它在20世紀80年代的光芒被后來的互聯(lián)網(wǎng)掩蓋，但互聯(lián)網(wǎng)所產生的大量數(shù)據(jù)也給了神經網(wǎng)絡更大的機會，人工智能學者也逐漸成為公共知識分子。神經網(wǎng)咯由一層層的“神經元”構成。層數(shù)越多，學習就越深，所謂深度學習就是用很多的層數(shù)構成的神經網(wǎng)絡達到能讓機器學習的功能。網(wǎng)絡越深，表達能力越強，但伴隨而來的訓練復雜程度也就越大。
“機定勝人，人定勝天”，這是對計算機在棋類中的概括。下棋一直是人類智能的挑戰(zhàn)和表現(xiàn)，自然而然就成為了科學家們研發(fā)人工智能的目的和標志之一。在1951年，第一款跳棋程序在曼切斯特誕生。1956年，第二個跳棋程序誕生，它的特點是自學習，這也是最早的機器學習程序之一。而到了2007年，計算機翻過了跳棋這一頁。然后到了1996年，出現(xiàn)了名為“深藍”的項目，對著國際象棋發(fā)起沖鋒。到了1997年5月11日，“深藍”成為第一位戰(zhàn)勝當時世界冠軍的機器。在此之后人們更多的把機器作為教練，有利于人類棋手的進步。在此之后，計算機開始面對更具挑戰(zhàn)的圍棋。由于圍棋的性質和變化多端，使其被視為計算機難以翻越的大山以及人類捍衛(wèi)在棋類方面主導地位的堡壘，但是alphago的出現(xiàn)成為了里程碑。它使用了強化學習的方式使得機器和自己下棋對弈學習，最后打出了戰(zhàn)勝李世石的成名之戰(zhàn)。
自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是計算機科學，人工智能，語言學關注計算機和人類以及自然語言之間的相互作用的領域，其目的在于研發(fā)出有效實現(xiàn)自然語言通信的計算機系統(tǒng)。自然語言復雜而多樣，如何將這些知識較完整地加以收集和整理出來，又如何找到合適的形式，將它們存入計算機系統(tǒng)中去，以及如何有效地利用它們來消除歧義，都是工作量極大且十分困難的工作。這不是少數(shù)人短時期內可以完成的，還有待長期的、系統(tǒng)的工作來解決這些問題。從簡單的翻譯，到“計算語言學”概念的第一次提出，再到對句法分析、查找資料、語音記錄和翻譯、與人進行語言交流。
遺傳算法是根據(jù)大自然中生物體進化規(guī)律而設計提出的。從生物學里找計算的模型一直是人工智能的研究算法之一。一般有兩條發(fā)展線路：一是神經網(wǎng)絡演化的深度學習；另一個是細胞自動機經過遺傳算法和編程演化變成的強化學習。遺傳算法有著“優(yōu)勝劣汰”的含義，遺傳編程數(shù)學性質更加復雜。強化學習是機器學習的范式和方法論之一，用于描述和解決智能體在與環(huán)境的交互過程中通過學習策略以達成回報最大化或實現(xiàn)特定目標的問題，即學習系統(tǒng)想最大化環(huán)境對隨著人工智能的快速發(fā)展，隨之而來的是與哲學的沖突。人工智能發(fā)展中的漏洞和不完善經常遇到哲學家的批判。哲學家很喜歡對人工智能說三道四，原因可能是人工智能關心的問題，例如意識、生命、思維、自由意志等概念，都是哲學家自認固有的地盤。但我們難以要求哲學家能夠很了解科學家們討論的有所體會?！叭耸菣C器嗎”這是一個古老的哲學問題。但如果我們把“智能”當作人類特有的性質，那么“人是機器嗎”就轉變?yōu)榱恕皺C器有智能嗎”。開始我們可能不會去在意這個問題，但隨著人工智能的發(fā)展，我們的思維正在逐步被改變。如果是純邏輯問題，最重要的發(fā)明圖靈機可能和人沒多大區(qū)別，但在非邏輯問題上兩者就有了差異性，這也是理性和感性之間的矛盾。
人工智能的未來讀后感篇九
時光易逝，白云蒼狗，我們的世界無時無刻不在變化之中?？萍际堑谝簧a力，從第一次科技革命到第二次科技革命，再到現(xiàn)在的信息革命，科學技術曾給人類帶來的無窮的變化。當谷歌人工智能“阿爾法圍棋”人機圍棋大戰(zhàn)”中以4：1擊敗韓國著名棋手李世石九段后，人類不僅在感嘆機器智能領域取得又一個里程碑式的勝利，也感嘆一個新的時代—智能時代的到來。機器依靠大數(shù)據(jù)和智能算法“贏了”人類的大腦。"我認為任何一種對人類心靈的沖擊都比不過一個發(fā)明家親眼見證人造大腦變?yōu)楝F(xiàn)實。"-尼古拉特斯拉曾這么說。每一次科技革命，都會帶來翻天覆地的變化，人工智能作為21世紀科技發(fā)展的最新成就和智能革命，深刻揭示了科技發(fā)展為人類社會帶來的巨大影響，大數(shù)據(jù)與智能時代已經到來。
人工智能即ai，是計算機科學的一個分支，可以對人的意識、思維的信息過程進行模擬，與人類智能相似，人工智能的產品上到宇航太空，下到深海潛艇，大若巨人，小若米粒，已經在不斷延伸到各行各業(yè)中，有些早已深入日常家庭生活中。本書是著名媒體人楊瀾的第一部跨界作品，楊瀾以媒體人的身份，深入人工智能的科技領域，帶領團隊走訪美國、英國、日本、中國等國家和城市，用媒體人的人文視角記錄了那些改變世界的人和事，探尋人工智能的發(fā)展歷史和未來道路。
英國狄更斯曾說過“這是最好的時代，也是最壞的時代”。在全球智能時代下，ai改變著社會和經濟，一方面改善人類生活，帶來各行各業(yè)的便利，極大地提高社會資源的利用率，是社會精細化發(fā)展;另一方面機器搶到了人的飯碗，失業(yè)隨之而來，創(chuàng)造了無隱私的社會，也帶來倫理上的沖突等負面作用。楊瀾在書中記錄了走訪著名學府和國際性知名大企業(yè)，領略人工智能在視覺識別、語音識別、機器人制造、自動駕駛等領域的'最新科研成果，也理性地指出人工智能在社會、經濟、倫理等方面的觀察與思考。
本書由騰訊一流團隊與工信部高端智庫傾力創(chuàng)作。內容全面，條分縷析，循序漸進的將人工智能前世今生，以及未來的發(fā)展預測呈現(xiàn)給讀者。不僅展現(xiàn)了當下人工智能產業(yè)全貌和最新進展，也對人工智能給個人、企業(yè)、社會帶來的機遇與挑戰(zhàn)進行了深入分析。在閱讀時候，一邊感嘆科技和智能革命帶來的翻天地覆，也在思考智能革命的何去何從。
任何事物都有兩面性，科技也不例外?？萍技夹g是一把雙刃劍，我們是人類，我們希冀于自己的人腦創(chuàng)造更強大更智慧的機器來幫助我們解決難題，而不是用機器來固化我們的大腦。如今的人工智能應用廣泛，機器翻譯、圖像識別、輔助診斷等等，方便快捷了我們的生活，也應該警惕技術帶來的挑戰(zhàn)，人工智能就像一面鏡子，照見人類智能的神奇與偉大。我們提出，拓展發(fā)展新空間，實施網(wǎng)絡強國戰(zhàn)略，實施“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃，發(fā)展分享經濟，實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，提升制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化水平，培育一批網(wǎng)絡化、智能化、精細化的現(xiàn)代產業(yè)新模式。大到國家上層建筑，小到企業(yè)和我們個人，希望在人工智能革命的時代下能夠大有作為。
人工智能的未來讀后感篇十
對于人工智能我是有學習的欲望的，而且是強烈的愿望，因為后續(xù)所有的軟件技術、產品一定都會和人工智能扯上關系，否則就會被社會淘汰，這是必然趨勢，誰也抵擋不了。
先來介紹兩位作者吧。
李開復：博士，1988年獲卡內基-梅隆大學計算機科學博士學位，他的博士論文主題是關于世界上第一個“非特定人連續(xù)語音識別系統(tǒng)”，并于1988年由《商業(yè)周刊》雜志授予該系統(tǒng)“科學創(chuàng)新獎”。職業(yè)生涯開源于蘋果，并官至蘋果交互式多媒體部門副總裁。1998年創(chuàng)辦微軟中國研究院，同年他開發(fā)的“奧賽羅”人機對弈系統(tǒng)擊敗人類世界團體比賽冠軍選手。而后，他轉任微軟全球副總裁、谷歌全球副總裁兼大中華區(qū)總裁，20xx年創(chuàng)立創(chuàng)新工場。
engineer、資深技術經理等職，參與或負責研發(fā)的項目包括桌面搜索、谷歌拼音輸入法、產品搜索、知識圖譜、谷歌首頁涂鴉(doodles)等，在輸入法、知識圖譜、分布式系統(tǒng)、html5動畫/游戲引擎等技術領域擁有深厚的積累。
這本書分為六個章節(jié)：
第三章是“ai真的會挑戰(zhàn)人類?”，這章主要介紹了alphago帶給我們的啟示，以及來自霍金等科學家的警告，并且介紹了人工智能還不能做什么。
第六章是“迎接未來：ai時代的教育和個人發(fā)展”，這個章節(jié)主要介紹了應該如何學習、該學什么、教育應該關注什么，以及有了人工智能之后人生還有什么意義等，這些內容。
總的來說這本書屬于人工智能科普類書籍，不是針對專業(yè)人士的，對于搞軟件的人，或是產品經理來說，這倒是一本入門書。
人工智能的未來讀后感篇十一
粗略通讀了開復老師的這本科普讀物，極力推薦像我這樣的小白們花些時間讀一遍。對于專業(yè)人士，也是本不錯的書，相信會從很多角度啟發(fā)你的思考。
開復老師能把原本非常抽象的概念講得通俗易懂，例如把深度學習比喻成一堆水管的組合，就讓我這個外行也能了解深度學習大概是怎么運作的。在此之前讀過很多介紹深度學習的文章，但讀了后還是讓我云里霧里不知所以。
此外，開復老師寫這樣一本書的優(yōu)勢在于他自己是ai方面的專家，因此有很多壓箱底的經歷和感悟可以娓娓道來。例如他感慨自己生不逢時那部分時，能感受到他內心深深的遺憾。又例如在討論我們在人工智能洶涌而來時，該如何找到自己的定位，如何學習以及如何與人工智能相處時，有許多真知灼見。相信如果沒有長期深入的思考，是無法獲得這些有啟發(fā)意義的闡述的。
書中還提到了很多電影、動畫、科幻作品對人工智能的理解，開復老師對這些素材一一作了評論，借這些素材表達了自己的看法，有表示贊賞的，也有直抒不同看法的。這種寫作方法很值得借鑒，讓讀者不會覺得作者是一個人在唱獨角戲，而是請來了很多位嘉賓輪番上陣和作者pk。
最后，忍不住要對書的封面設計吐槽下。封面上的開復老師雖然看著精力充沛且睿智非凡，加上身旁的kai-fu機器人也很貼合主題，但是總讓人有種成功勵志讀物的感覺。把知名作者的形象放到封面上，這樣的設計對書籍的銷量應該很有幫助，我這么開導自己。
人工智能的未來讀后感篇十二
5月13日，一場探討“人工智能與未來教育”的高峰論壇在華東師范大學舉行。十余名專家作了主題演講，探討人工智能將如何影響教育、改變教育等問題。
多名學者認為，目前看來，因為情感能力、認知能力等方面的局限，人工智能尚無法取代教師，但憑借數(shù)據(jù)處理等方面的優(yōu)勢，人工智能在教育領域大有可為。
也有專家指出，人工智能神經元呈指數(shù)型成長，未來完全可以承擔創(chuàng)造性工作，甚至獲得情感能力。