2023年人工智能心得體會(大全8篇)

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    我們得到了一些心得體會以后,應(yīng)該馬上記錄下來,寫一篇心得體會,這樣能夠給人努力向前的動力。好的心得體會對于我們的幫助很大,所以我們要好好寫一篇心得體會以下我給大家整理了一些優(yōu)質(zhì)的心得體會范文,希望對大家能夠有所幫助。
    人工智能心得體會篇一
    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,觀摩了張老師《變量》一堂課,本課張老師精湛的業(yè)務(wù)知識和巧妙的駕馭課堂的能力讓我受益匪淺。下面我從幾個方面來談一下感受:
    學(xué)生們都對刮獎非常感興趣,通過刮獎環(huán)節(jié)的設(shè)計,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,在寓教于樂額學(xué)習(xí)氛圍中學(xué)習(xí)新知識,掌握新技能。
    學(xué)生們利用之前所學(xué)程序可以計算出簡單的價格,但是當(dāng)問題逐漸增多,利用之前的方法就非常麻煩了,這時候引導(dǎo)學(xué)生提出問題,教給學(xué)生新的知識點—變量。
    本節(jié)課學(xué)生參入度高,動手實踐能力強,設(shè)計的問題層層遞進,環(huán)環(huán)相扣,過渡環(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)機會,以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進步和提高。
    人工智能心得體會篇二
    人,沒有熊一樣的`力量,卻能把熊關(guān)進籠子,這籠子的鑰匙,叫智慧。人類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填飽肚子,人類之所以會凌駕于食物鏈頂端,就在于對于資源的使用。為了減輕胃的消化負(fù)擔(dān),人類開始學(xué)會使用火,讓蛋白質(zhì)在進入胃之前就變質(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),人們開始了工業(yè)革命,無數(shù)的機器流水線取代了效率低下的廉價勞動力,也正是從此刻起,人類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。第一臺計算機應(yīng)運而生,人類開啟了無限創(chuàng)造的時代。時至今日,計算機技術(shù)幾乎延伸到了生活的每個領(lǐng)域,甚至成了人們的生活必需品。計算機能幫助人們完成人類不可能完成的計算,但一直致力于創(chuàng)造的人們當(dāng)然不會停止對計算機的要求。人們不光需要計算機做人類做不了的計算,還漸漸開始要求計算機做人類能做的事,這便催生了人工智能。人類就是這樣一步步用自己的智慧讓自己過上傻瓜一樣的生活。
    人工智能目前還沒有在人們生活中普及,但是已經(jīng)出現(xiàn)萌芽。最典型是的一些語音識別系統(tǒng),如蘋果公司的siri可能是目前人們接觸最多的基于人工智能和云計算技術(shù)的產(chǎn)品,相信這種人機交互系統(tǒng)的雛形經(jīng)過時間的磨練會在未來形成一套完善的從界面到內(nèi)核的智能體系。在社會生活方面,與數(shù)字圖像處理技術(shù)緊密結(jié)合的人工智能已經(jīng)開始應(yīng)用于攝像頭的圖像捕捉和識別,而模式識別技術(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)域的投入和研究對于推動人工智能的發(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),通過上億的用戶一次又一次地查詢,來鍛煉人工智能的學(xué)習(xí)能力,由于我的水平還很低,對于深度學(xué)習(xí)還不敢妄自拽測。但是,近年來谷歌公司在人工智能方面的突破一項接著一項,為人們熟知的便是智能汽車。不得不說,人工智能想要進一步發(fā)展,必須依靠這些大公司的研究和不斷推廣,由經(jīng)濟促創(chuàng)新。
    縱覽時間長河,很多新生的技術(shù)在一開始都是舉步維艱的,人工智能也不例外,但幸運的是,人們接受和學(xué)會使用新技術(shù)所需要的時間越來越短,對于人工智能產(chǎn)品的投入市場是有益的。因此,在我看來,將已開發(fā)出來但還需完善的人工智能產(chǎn)品投放市場,使其進入人們的生活只是時間的問題,但要想真正掌握人工智能,開發(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”的問題,我的看法是,人工智能的開發(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。
    由于我對于人工智能的理解還只是皮毛,對于文中出現(xiàn)的紕漏和錯誤還希望老師指正!
    人工智能心得體會篇三
    人工智能(Artificial Intelligence, AI)作為一項前沿科技,已經(jīng)在各個領(lǐng)域取得了顯著的成就。在AI技術(shù)中,人工智能芯片起著至關(guān)重要的作用。作為AI技術(shù)的核心組成部分,人工智能芯片具備高效處理和學(xué)習(xí)能力,成為推動AI發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力。通過對人工智能芯片的研究和使用,我深切體會到了它的重要性和潛力。下面將就人工智能芯片心得體會進行探討。
    首先,人工智能芯片具備高效處理能力,能夠更快速地處理海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜計算任務(wù)。傳統(tǒng)的中央處理器(CPU)在面對大規(guī)模的計算需求時,往往速度較慢,容易出現(xiàn)瓶頸。而人工智能芯片采用了并行計算的方式,能夠同時處理多個任務(wù),提高計算效率。在大數(shù)據(jù)應(yīng)用、圖像和語音識別等領(lǐng)域,人工智能芯片的高效處理能力,為加速數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用提供了堅實的支持。
    其次,人工智能芯片具備強大的學(xué)習(xí)能力,能夠通過算法和訓(xùn)練不斷優(yōu)化自身的性能。與傳統(tǒng)芯片相比,人工智能芯片采用了深度學(xué)習(xí)算法,通過大量實例的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,能夠自主提取特征和識別模式。這種學(xué)習(xí)能力使得人工智能芯片在人臉識別、自然語言處理等任務(wù)中具備更高的準(zhǔn)確性和魯棒性。通過不斷的學(xué)習(xí),人工智能芯片能夠不斷優(yōu)化自身的性能,逐漸實現(xiàn)人類智能的超越。
    除此之外,人工智能芯片在節(jié)能方面也具有顯著的優(yōu)勢。人工智能技術(shù)的發(fā)展造成了計算需求的快速增加,而傳統(tǒng)的計算設(shè)備消耗大量能源。在這種背景下,人工智能芯片的出現(xiàn)成為了一個重要的解決方案。人工智能芯片可以通過控制功耗和優(yōu)化計算流程,實現(xiàn)對能源的有效利用。相比之下,人工智能芯片在加快計算速度的同時,大幅降低了能源消耗,增加了設(shè)備的使用時間和效率。
    然而,盡管人工智能芯片有著如此多的優(yōu)勢,但其在應(yīng)用過程中仍然面臨一些挑戰(zhàn)。首先,人工智能芯片的研發(fā)和生產(chǎn)成本相對較高。由于該技術(shù)的前沿性,初期的投資和研究所需的資金較多,對于中小型企業(yè)而言存在較高的門檻。其次,人工智能芯片的研發(fā)和應(yīng)用需要大量的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練樣本。在許多領(lǐng)域,數(shù)據(jù)的獲取和處理是一項艱巨的任務(wù),也是人工智能芯片應(yīng)用的瓶頸之一。此外,人工智能芯片在應(yīng)用過程中需要解決的安全和隱私問題也備受關(guān)注。
    盡管存在挑戰(zhàn),人工智能芯片仍然無可爭議地推動了人工智能技術(shù)的快速發(fā)展。從其高效處理和學(xué)習(xí)能力到良好的節(jié)能特性,人工智能芯片為各個領(lǐng)域的AI應(yīng)用提供了堅實的支持。通過不斷優(yōu)化和創(chuàng)新,人工智能芯片的性能將進一步提升,將為AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用提供更大的空間。
    總之,通過對人工智能芯片的研究和使用,我深刻認(rèn)識到了它的重要性和潛力。人工智能芯片的高效處理和學(xué)習(xí)能力,以及良好的節(jié)能特性,使其在各個領(lǐng)域具備廣泛的應(yīng)用前景。盡管面臨一些挑戰(zhàn),但這些挑戰(zhàn)將推動人工智能芯片技術(shù)的不斷突破和創(chuàng)新。相信隨著時間的推移,人工智能芯片將繼續(xù)發(fā)揮其核心作用,推動人工智能技術(shù)的進一步發(fā)展,為人類社會帶來更多的便利和進步。
    人工智能心得體會篇四
    隨著科技的發(fā)展與進步,越來越多的新名詞涌入了我們的生活。人工智能就是其中一個,它不僅代表著智能化的方向越來越突出,而且在科技研發(fā)以及工程領(lǐng)域都有著很多的價值。
    未來的建筑行業(yè)可能就會用到人工智能。相比于早期工人的日復(fù)一日的勞動,人工智能顯得尤為輕松,它可以通過一系列復(fù)雜的程序來編制出一些操作流程,使得減輕人們的勞動力,還能更好地完成所要規(guī)定的任務(wù)。我覺得以后在工地上不會看見辛勞的工人,只會看見一排又一排的機械手臂,他們揮舞著,完成著幾年前人們想都不敢想象的畫面。
    以后的高科技領(lǐng)域也會用到人工智能,他們可以更好地完成精密儀器的測算,以及更快地完成一些高難度的動作,解放雙手從而獲得更大程度地工作效率。
    其實,人工智能的'發(fā)展并不僅僅會局限在某個方,在以后或者未來都會有更大的進步以及提升。我們相信我們偉大的祖國一定會在智能化以及自動化這些方面獲得更大的研究與發(fā)展,更好地展現(xiàn)出一個大國的實力。
    我認(rèn)為在不久的將來,人工智能會越來越涌入我們的生活之中,在我們生活的每個角落都散發(fā)著科技之光!
    人工智能心得體會篇五
    隨著人工智能的不斷發(fā)展和應(yīng)用,人工智能芯片逐漸成為技術(shù)界的熱門話題。作為一種重要的硬件基礎(chǔ)設(shè)施,人工智能芯片的性能和功能對于人工智能應(yīng)用的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。在最近的一次人工智能芯片體驗中,我深刻體會到了人工智能芯片的強大能力以及對人工智能應(yīng)用的巨大助力。以下是我對人工智能芯片的心得體會。
    首先,人工智能芯片具有強大的計算能力。人工智能技術(shù)的主要任務(wù)之一就是進行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和計算。而人工智能芯片通過集成多個計算核心和特殊的計算模塊,能夠在很短的時間內(nèi)完成大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理和計算任務(wù)。在我的體驗中,使用人工智能芯片進行圖像識別任務(wù),不僅可以迅速準(zhǔn)確地識別圖像中的物體和特征,而且還可以在更短的時間內(nèi)完成較為復(fù)雜的圖像分析任務(wù)。這種強大的計算能力能夠有效提高人工智能應(yīng)用的速度和效率,為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供有力的技術(shù)支持。
    其次,人工智能芯片具有較低的功耗和能耗。人工智能芯片通常是專門為人工智能應(yīng)用而設(shè)計的,因此對功耗和能耗的要求較高。在使用傳統(tǒng)的通用計算芯片進行人工智能應(yīng)用時,由于其體積較大、功耗較高,往往會造成能耗上的不必要的浪費。而人工智能芯片則采用了更加先進的制造工藝和能耗管理技術(shù),能夠在保持高性能的同時,盡量減少功耗和能耗。在我的體驗中,人工智能芯片即使在長時間高負(fù)荷的運算下,也能保持較低的發(fā)熱和能耗,更加符合現(xiàn)代人工智能應(yīng)用對節(jié)能環(huán)保的要求。
    再次,人工智能芯片具有較高的穩(wěn)定性和可靠性。人工智能應(yīng)用往往需要長時間的持續(xù)性運行,因此對硬件設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性要求較高。人工智能芯片經(jīng)過專門的優(yōu)化和測試,能夠在各種復(fù)雜的環(huán)境下保持穩(wěn)定的運行狀態(tài)。在我的體驗中,人工智能芯片即使在長時間高壓力的運行下,也能正常工作,沒有出現(xiàn)任何故障和錯誤。這種高穩(wěn)定性和可靠性能夠確保人工智能應(yīng)用的持續(xù)性和可用性,為人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用提供了堅實的基礎(chǔ)。
    最后,人工智能芯片具有較高的靈活性和可定制性。人工智能應(yīng)用的場景與需求多種多樣,因此對硬件設(shè)備的靈活性和可定制性要求較高。人工智能芯片通過采用可編程的架構(gòu)和多種接口,能夠滿足不同應(yīng)用場景下的需求。在我的體驗中,人工智能芯片不僅可以通過軟件開發(fā)進行功能擴展和定制,而且還可以通過硬件接口與其他設(shè)備進行對接,實現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用。這種靈活性和可定制性能夠滿足人工智能應(yīng)用的多樣化需求,為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供更加廣闊的空間。
    綜上所述,人工智能芯片憑借其強大的計算能力、較低的功耗和能耗、較高的穩(wěn)定性和可靠性以及較高的靈活性和可定制性,成為推動人工智能應(yīng)用發(fā)展的重要驅(qū)動力。在未來的人工智能應(yīng)用中,人工智能芯片將扮演越來越重要的角色,給人類帶來更多的便利和創(chuàng)新。我相信,隨著技術(shù)的不斷進步和創(chuàng)新,未來人工智能芯片將發(fā)揮更強大的作用,為人工智能技術(shù)的發(fā)展帶來新的突破。
    人工智能心得體會篇六
    在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個不同的研究領(lǐng)域,每個領(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。在人工智能中,這樣的領(lǐng)域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設(shè)計、智能檢索、智能調(diào)度、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機器人學(xué)、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計語言等。
    在過去50多年里,已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機系統(tǒng);例如,能夠求解微分方程的,下棋的,設(shè)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、地面移動機器人和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統(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,而且要求有比較扎實的數(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(lǐng)域十分廣闊,它總的來說是面向應(yīng)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(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個領(lǐng)域有人進行的智力活動,哪個領(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人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。
    近年來,人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域,它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀(jì)開始的時候,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)、計算智能與進化計算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(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)是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念,只能在團體協(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,包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)(multiagentsystem,mas)兩領(lǐng)域。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(jié)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(shù)和動作的協(xié)調(diào)。這兩個研究領(lǐng)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局的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn),而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)。
    mas更能體現(xiàn)人類的社會智能,具有更大的靈活性和適應(yīng)性,更適合開放和動
    態(tài)的世界環(huán)境,因而倍受重視,已成為人工智能以至計算機科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點。當(dāng)前,艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語言、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已在自動駕駛、機器人導(dǎo)航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。
    2、計算智能與進化計算
    計算智能(computing intelligence)涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算等研究領(lǐng)域。其中,神經(jīng)計算和模糊計算已有較長的研究歷史,而進化計算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對進化計算加以說明。
    進化計算(evolutionary computation)是指一類以達(dá)爾文進化論為依據(jù)來設(shè)計、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(genetical gorithms)、進化策略(evolutionary strategies)和進化規(guī)劃(evolutionary programming)。它們遵循相同的指導(dǎo)思想,但彼此存在一定差別。同時,進化計算的研究關(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,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(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域,如并行計算、機器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動機等。
    達(dá)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(xué),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。自然選擇的原則是適者生存,即物競天擇,優(yōu)勝劣汰。
    直到幾年前,遺傳算法、進化規(guī)劃、進化策略三個領(lǐng)域的研究才開始交流,并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進化論。因此,把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算,而把相應(yīng)的算法稱為進化算法。
    3、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
    知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀(jì)80年代人們在知識發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進展。利用樣本,通過歸納學(xué)習(xí),或者與神經(jīng)計算結(jié)合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng),通過綜合運用統(tǒng)計學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機器學(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,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(zhì)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(yīng)用前景的研究課題。
    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(dá)問題。最好的表達(dá)方式是自然語言,因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達(dá)的概念。
    機器知識發(fā)現(xiàn)始于1974年,并在此后十年中獲得一些進展。這些進展往往與專家系統(tǒng)的知識獲取研究有關(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。現(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點。
    比較成功的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報告的
    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)explora,交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdw,用于自動分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng),以及通用的數(shù)據(jù)庫知識發(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,旨在用計算機和精密機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力學(xué)、進化和環(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)的實質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命,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)。生物學(xué)從問題的頂層開始,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理。人工生命則從問題的底層開始,把器官作為簡單機構(gòu)的宏觀群體來考察,自底向上進行綜合,把簡單的由規(guī)則支配的對象構(gòu)成更大的集合,并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動力學(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)機理通過計算機進行仿真,對相關(guān)非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。
    人工生命學(xué)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(xué)、人工生命的計算理論、進化與學(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算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。
    (1)了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展,了解國際人工智能的主要流派和路線,了解國內(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)地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法,熟悉語義網(wǎng)絡(luò)法,了解知識表示的其他方法,如框架法、劇本法、過程法等。
    (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、等代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、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)、機器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能控制等。
    (6)基本了解人工智能程序設(shè)計的語言和工具。
    對現(xiàn)代社會的影響有多大?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、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)砹藰O大的方便,它還改變了傳統(tǒng)的通信方式,語音撥號,手寫短信的智能手機越來越人性化。
    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》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》,都有意無意的提出了同樣的問題:我們應(yīng)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(rèn)為上述擔(dān)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,而是讓它模擬人類智能,從而更好地為人類服務(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--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),遺傳算法,進化程序設(shè)計,混沌理論,人工生命,計算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起,特別是對于軟件的開發(fā),“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
    (1)能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點知識,以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識被應(yīng)用。
    (2)多推薦一些過于人工智能方面的電影,如:《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》系列、《人工智能》等,從而增加同學(xué)對這門課程學(xué)習(xí)的興趣。
    (3)條件允許的話,可以安排一些實驗課程,讓同學(xué)們自己制作一些簡單的作品,增強同學(xué)對人工智能的興趣,加強同學(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)展起來的方法和技術(shù),在講解時最好多舉例,再結(jié)合原理進行講解,更助于同學(xué)們對人工智能的理解。
    人工智能心得體會篇七
    人工智能已經(jīng)逐漸融入到我們的日常生活中,作為小學(xué)生,我有幸接觸到了一些人工智能的應(yīng)用,從而對人工智能有了更深入的了解。在這個過程中,我體會到了人工智能的好處,也認(rèn)識到了它的局限性。下面我將結(jié)合自己的親身經(jīng)歷,給大家分享一下我的心得體會。
    首先,人工智能為我們的學(xué)習(xí)提供了很多便利。在我上小學(xué)的時候,老師常常用電子白板來給我們講課,這樣我們可以直觀地看到老師所講的內(nèi)容。而且,電子白板上還具備一些新奇的功能,比如可以用手指觸碰屏幕,進行寫字和畫畫等操作。這樣,我們就可以更加積極地參與到教學(xué)中來,提高了學(xué)習(xí)的效果。
    其次,人工智能為我們的生活帶來了很多便利。比如,現(xiàn)在很多家庭都開始使用智能音箱,通過語音指令就可以完成許多事情,比如播放音樂、講故事等。而且,智能音箱還可以幫助我們回答問題,提供實時的天氣預(yù)報和新聞資訊等服務(wù)。這樣,我們不僅可以節(jié)省時間和精力,還可以多了解一些新的知識。
    然而,我們也要認(rèn)識到人工智能的局限性。雖然人工智能可以幫助我們完成一些簡單的任務(wù),但它并不能代替人類的創(chuàng)造力和思考能力。比如,人工智能可以通過算法分析大量的數(shù)據(jù),對某些問題進行預(yù)測和判斷,但它沒有情感和主觀意識,無法像人類一樣去理解和處理復(fù)雜的情感問題。所以,我們不能過分依賴人工智能,還是要培養(yǎng)自己的思考能力和創(chuàng)造力。
    同時,我們要提高對人工智能的認(rèn)知和意識。人工智能的發(fā)展和應(yīng)用已經(jīng)越來越廣泛,它對我們的生活和工作方式都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。所以,我們要及時了解和學(xué)習(xí)有關(guān)人工智能的知識,了解它的優(yōu)勢和局限性,以便更好地應(yīng)對人工智能時代的挑戰(zhàn)和機遇。
    總之,在接觸人工智能的過程中,我深刻地體會到了它的重要性和便利性。它為我們提供了更加便捷的學(xué)習(xí)和生活方式,但同時也需要我們保持警惕,不可過分依賴。只有通過增強對人工智能的認(rèn)知和意識,我們才能更好地應(yīng)對未來的發(fā)展和變革。所以,我希望未來能夠有更多的機會接觸和學(xué)習(xí)有關(guān)人工智能的知識,以便為人工智能時代做好充分的準(zhǔn)備。
    人工智能心得體會篇八
    通過學(xué)習(xí)李開復(fù)老師的《人工智能》,我獲益良多,很多問題也有了答案。我認(rèn)為這是一本很好的面向大眾的科普讀物,介紹了人工智能的基本理念,發(fā)展歷程和對未來的展望。
    下面以問答的形式,記錄學(xué)習(xí)心得。
    其實,人工智能已經(jīng)到處都是,什么都做:可以陪人聊天,可以寫標(biāo)準(zhǔn)新聞,能畫畫,能翻譯,能開車,能認(rèn)出人的樣子,能在互聯(lián)網(wǎng)上搜答案,能在倉庫搬貨,能送快遞到家。
    人工智能是什么,眾說紛紜,一般有以下五種定義(可能有交叉):1)在某方面特別聰明的計算機程序,比如alphago,下圍棋下得特別好,世界冠軍也下不過它。
    2)試圖像人一樣思考的計算機程序。但這事兒太難,人的意識,連人自己都搞不清楚,更別說教給自己編出來的程序了。
    3)怎么想的不知道,行為方式倒是很像人,比如可以和人聊天的eliza。
    4)會自己學(xué)習(xí)的,剛開始笨笨的,慢慢地就越來越聰明。alphago也是因為頭懸梁錐刺股,苦學(xué)了海量棋譜才變得這么厲害的。
    5)根據(jù)對環(huán)境的感知,做出合理的行動,并獲得最大收益的計算機程序。
    這五種定義各有根據(jù)和局限,也可以認(rèn)為人工智能首先是感知,包括視覺、語音、語言;然后是決策,根據(jù)識別的信息,做出預(yù)測和判斷;最后是反饋,就像機器人或自動駕駛。
    我的理解:人工智能是高性能的計算機程序,或者使用了人工智能的產(chǎn)品、服務(wù)和應(yīng)用。
    人工智能有很多分支,其中之一是機器學(xué)習(xí),機器學(xué)習(xí)里面有一個分支是深度學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)是當(dāng)今乃至未來很長一段時間內(nèi)引領(lǐng)人工智能發(fā)展的核心技術(shù)。
    深度學(xué)習(xí)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),把計算機要學(xué)習(xí)的東西看成數(shù)據(jù),把數(shù)據(jù)丟進多個層級的數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò),然后檢查經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)處理的結(jié)果數(shù)據(jù)是否符合要求。如果符合,就保留網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)模型,如果不符合,就反復(fù)修改參數(shù),直到符合為止。
    書中舉了一個例子,非常形象生動:把數(shù)據(jù)看成水流,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)看成多層水管網(wǎng)絡(luò),通過調(diào)節(jié)管道和閥門,使輸出滿足要求。
    歷史上有過3次ai熱潮,第一次因為圖靈測試,第二次因為語言識別,都熱了一段時間又沉寂下去。
    目前,深度學(xué)習(xí)攜手大數(shù)據(jù)引領(lǐng)的第三次熱潮,處于技術(shù)曲線的攀升和成熟期,前景極為廣闊。
    人工智能不僅是技術(shù)革命,還與經(jīng)濟變革、教育變革、思想變革、經(jīng)濟變革、文化變革等同步,可能成為下一次工業(yè)革命的核心驅(qū)動力。主要的商業(yè)應(yīng)用場景:
    智慧生活:機器翻譯、智能家居、智能超市
    智慧醫(yī)療:輔助診斷疾病、對疑難病癥的醫(yī)療科學(xué)研究
    藝術(shù)創(chuàng)作:機器音樂、機器繪畫、機器文學(xué)創(chuàng)作
    會不會失控,威脅人類的安全?可能會引起失業(yè)。根據(jù)開復(fù)老師提出的“五秒鐘準(zhǔn)則”,一項人從事的工作,如果可以在5秒鐘內(nèi)完成思考并做出決策,那么這項工作很可能會被人工智能取代。如保安、股票交易員、司機、新聞報道、翻譯。但人工智能也會帶來新的工作。
    人工智能分三個層級:
    1)弱人工智能:在某方面很聰明,但只在這方面聰明,別的事啥也不會。比如alphago,下圍棋世界第一,別的方面就是個弱智,連棋子都得別人幫它拿。
    2)強人工智能:人能做什么,它就能做什么。跟美劇《西部世界》里的機器人差不多,但它有沒有意識,不好說。
    3)超人工智能:比最聰明的人類還要聰明100000000倍。都不止,它的nb,超乎你想象。我們不知道它是誰,不知道它在哪里,不知道它什么時候出現(xiàn),也不知道它會干什么。
    可能在某個時刻(奇點)之后,超人工智能就會天神降臨,整個世界籠罩在它無邊的法力之下。
    也可能,因為物理學(xué)和生物學(xué)的限制,超人工智能永遠(yuǎn)不會來。
    無論如何,人工智能,或者說,對人工智能的研究和使用,需要受到監(jiān)管和限制,也需要應(yīng)對轉(zhuǎn)型過程中對失業(yè)的沖擊。
    1.抽象能力知其然,也知其所以然,了解事物運行的本質(zhì)規(guī)律
    2.常識
    3.自我意識
    4.審美
    5.情感
    不過,已經(jīng)有軟件可以吟詩作詞,而且相當(dāng)高明。比如這首根據(jù)遺傳算法生成的《清平樂-黃菊》:
    “相逢縹緲,窗外又拂曉.長憶清弦弄淺笑,只恨人間花少.黃菊不待清尊,相思飄落無痕.風(fēng)雨重陽又過,登高多少黃昏.”平仄相符,語句通順,很有意境。