对人工智能的心得范文(14篇)
心得体会是一种对过去经历的总结,也是对未来发展方向的思考和规划。以下是小编整理的一些心得体会范文,供大家参考和借鉴。
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人工智能化学习心得
随着人工智能化技术在世界范围内的快速发展,很多研究人员已经展开针对人工智能化在电气自动化应用方面的研究,也取得了一定的成果,积极运用这些新成果无疑有利于电气自动化学科的发展。
电气自动化应用人工智能化的常用的方法有专家系统、人工神经网络、模糊集理论等。
在设计电气类设备类的工作是一个极为复杂的工作,传统化的方式是采用简易的实验方式方法和具有经验的老师傅用手工方式来完成的。
这不仅需要会电气、电路等专业的知识内容,还要将长时间积累的设计中的经验运用在里面,即使这样也很难达到最优的效果。
随着智能化发展以及计算机的发展,电气逐渐由手工设计向计算机辅助设计不断转变,使开发产品的周期大大减少。
人工智能化的出现,使得计算机设计系统也在不断的更新,整体产品无论从研发、设计到成品等都得到了全面的`提高。
人工智能化常用方法中,遗传算法是一种比较先进的优化算法,对于产品的优化设计是很适合的,因此对于电气设计往往都是采用这样的方式方法或加以改进。
在传统电气自动化控制中,其操作过程往往有着更为严格的要求,日常的操作过程步骤也十分繁琐,需要很大的人力投入,过程中无法避免的会出现一些人为差错。
而人工智能化技术是依赖于计算机的先前设定好的程序的控制来进行正常的工作。
在智能化的机器内部会由于各个环节的要求,同时有几个不同编程的程序来控制整个生产过程,人工智能化能实现对各个环节的严谨控制掌握,并能及时对运行数据进行分析并与理论情况对比,最大限度限制差错的出现,而且还能对出现的差错及时警报。
综上,人工智能技术,在改善电气自动化的操作效率,简化操作流程,降低电气自动化控制中人力工作量方面有着显著的成果。
所谓电气故障诊断,就是通过电气设备运行中的相关信息来识别其技术状态是否正常,确定故障的性质与部位,寻找故障起因,预报故障趋势,并提出相应对策;它以故障机理和技术检测为基础,以信号处理和模式识别为其基本理论与方法。
随着现代电气设备和系统日益复杂化,电气设备的可靠性、可用性、可维修性与安全性的问题日益突出,从而促进了人们对电气设备故障机理及诊断技术的研究。
并且随着计算机技术及数字信号处理技术的迅速发展,人工智能化诊断技术在电气故障中应用越来越广泛。
专家系统、模糊理论在人工智能化电气设备故障诊断中应用比较广泛。
变压器作为电设备中最为常见的设备,其出故障时传统的诊断方法是利用变压器分解出来的油气体,具有较低的准确率,而人工智能智能化监测把专家系统、模糊理论两个系统结合起来,综合诊断变压器的故障,具有较高的准确率,在消除故障隐患方面效果比传统诊断要好得多。
4结语。
电气工程作为人类生产生活的重要组成部分,其生产自动化程度直接关系着电气工程的工作效率与安全性。
人工智能化是人类制作的机器表现出类人的智能,体现了自动化的特征,因此在电气自动化控制引入人工化智能技术,构建起一个能完成类似于人类判断活动的系统,改善电气自动化系统控制的精确性和稳定性,将会有效的提高工作的质量和效率,提升我国电力生产技术水平,促进我国电气自动化不断发展。
另外,人工智能化技术在电气自动化中的应用还有很大的提升空间,需要更多地电力研究人员投入到研究中来,并通过实践不断完善技术,相信不久的未来,人工智能化能够更好的应用到电气自动化中。
参考文献:
[1]王洪钟.人工智能技术在电气自动化控制中的应用探讨[j].科技创新导报,,(25).
[2]叶干洲.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[j].科技资讯,,(15).
[3]石磊,李国栋.电气自动化控制系统及设计[j].黑龙江科技信息,,(20).
[4]殷乃范.智能停车场电气自动化控制系统的设计思想[j].中国对外贸易,2011,(18).
人工智能心得体会
也许这个标题应该叫:人工智能无法取代“部分人类”。
人工智能是很长一段时间以来人们喜欢讨论的问题,而且这样的讨论一定还会很长时间地继续下去,因为这关系到我们对自己的认知和对世界的认识。
要回答很多困扰我们的问题,需要从人工智能的基础学起,需要了解技术的发展脉络,需要思考如果人工智能越来越多地渗入我们的生活,对我们的`伦理、道德、社会规范,形成怎样的挑战。
这本书在做这样的努力:梳理脉络、提出问题、探索解决之道,尽管不是那么完美。对于想真正了解人工智能的人来说,是有用的。
人工智能心得体会
通过学习李开复老师的《人工智能》,我获益良多,很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物,介绍了人工智能的基本理念,发展历程和对未来的展望。
下面以问答的形式,记录学习心得。
其实,人工智能已经到处都是,什么都做:可以陪人聊天,可以写标准新闻,能画画,能翻译,能开车,能认出人的样子,能在互联网上搜答案,能在仓库搬货,能送快递到家。
人工智能是什么,众说纷纭,一般有以下五种定义(可能有交叉):1)在某方面特别聪明的计算机程序,比如alphago,下围棋下得特别好,世界冠军也下不过它。
2)试图像人一样思考的计算机程序。但这事儿太难,人的意识,连人自己都搞不清楚,更别说教给自己编出来的程序了。
3)怎么想的不知道,行为方式倒是很像人,比如可以和人聊天的eliza。
4)会自己学习的,刚开始笨笨的,慢慢地就越来越聪明。alphago也是因为头悬梁锥刺股,苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。
5)根据对环境的感知,做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序。
这五种定义各有根据和局限,也可以认为人工智能首先是感知,包括视觉、语音、语言;然后是决策,根据识别的信息,做出预测和判断;最后是反馈,就像机器人或自动驾驶。
我的理解:人工智能是高性能的计算机程序,或者使用了人工智能的产品、服务和应用。
人工智能有很多分支,其中之一是机器学习,机器学习里面有一个分支是深度学习,深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术。
深度学习是一种神经网络,把计算机要学习的东西看成数据,把数据丢进多个层级的数据处理网络,然后检查经过网络处理的结果数据是否符合要求。如果符合,就保留网络作为目标模型,如果不符合,就反复修改参数,直到符合为止。
书中举了一个例子,非常形象生动:把数据看成水流,深度学习网络看成多层水管网络,通过调节管道和阀门,使输出满足要求。
历史上有过3次ai热潮,第一次因为图灵测试,第二次因为语言识别,都热了一段时间又沉寂下去。
目前,深度学习携手大数据引领的第三次热潮,处于技术曲线的攀升和成熟期,前景极为广阔。
人工智能不仅是技术革命,还与经济变革、教育变革、思想变革、经济变革、文化变革等同步,可能成为下一次工业革命的核心驱动力。主要的商业应用场景:
智慧生活:机器翻译、智能家居、智能超市。
智慧医疗:辅助诊断疾病、对疑难病症的医疗科学研究。
艺术创作:机器音乐、机器绘画、机器文学创作。
会不会失控,威胁人类的安全?可能会引起失业。根据开复老师提出的“五秒钟准则”,一项人从事的工作,如果可以在5秒钟内完成思考并做出决策,那么这项工作很可能会被人工智能取代。如保安、股票交易员、司机、新闻报道、翻译。但人工智能也会带来新的工作。
1)弱人工智能:在某方面很聪明,但只在这方面聪明,别的事啥也不会。比如alphago,下围棋世界第一,别的方面就是个弱智,连棋子都得别人帮它拿。
2)强人工智能:人能做什么,它就能做什么。跟美剧《西部世界》里的机器人差不多,但它有没有意识,不好说。
3)超人工智能:比最聪明的人类还要聪明100000000倍。都不止,它的nb,超乎你想象。我们不知道它是谁,不知道它在哪里,不知道它什么时候出现,也不知道它会干什么。
可能在某个时刻(奇点)之后,超人工智能就会天神降临,整个世界笼罩在它无边的法力之下。
也可能,因为物理学和生物学的限制,超人工智能永远不会来。
无论如何,人工智能,或者说,对人工智能的研究和使用,需要受到监管和限制,也需要应对转型过程中对失业的冲击。
1.抽象能力知其然,也知其所以然,了解事物运行的本质规律。
2.常识。
3.自我意识。
4.审美。
5.情感。
不过,已经有软件可以吟诗作词,而且相当高明。比如这首根据遗传算法生成的《清平乐-黄菊》:
“相逢缥缈,窗外又拂晓.长忆清弦弄浅笑,只恨人间花少.黄菊不待清尊,相思飘落无痕.风雨重阳又过,登高多少黄昏.”平仄相符,语句通顺,很有意境。
人工智能心得体会
沙特授予机器人索菲亚国籍,将人工智能机器人再次推向议论的浪潮。首先,我很高兴的是,新闻里不再全是一些明星的无聊话题。然后,我再次对人工智能的发展感到惊叹。人类中的某一部分人,实在是太厉害了。
我生在小地方,长在小县城。直到上大学,才第一次接触到电脑。刚对眼前的黑匣子抱以极大的兴趣与热情时,就被深蓝电脑大赢人类高手的新闻给震撼了。尤记得当时与同学一道热烈地讨论人工智能的发展方向时的情景。当时我们都对计算机迟早能在公认最难的围棋上下赢人类抱以乐观的想法。
如今果然实现了。而且远超出了我们当时猜想的水平。
它并不是如深蓝计算机一样穷举计算,而是学会了使用大数据进行分析选择,甚至升级后的“元”已经会通过自己博弈来学习里面的规则,打败之前的自己。
如今,人工智能的应用已与人类密不可分,只不过大多数的它们没有使用完整的人类的外表与语言,只是以机械臂什么的表露在外,我们便以机器视之。即使是已获得了人类国籍的索菲亚,也还没有得到四肢,与一个正常的人类相去甚远。虽然电影科幻很早就在设想机器人统治人类,毁灭世界什么的,大多数人只是看看,并没有感觉到它们有多少的威胁。
在魏晋时期,上品无寒门,下品无士族。贵族们自己享着奢华的生活,高高在上的地位,将一应具体的事物都交给了寒门官吏,以至于在后来的变革中很快被颠覆,散失了权柄。
人类对别的种群高高在上,无非就是自诩智商的碾压嘛。
其实,学计算机的我,即使已离开这个行当许久了,但仍对人工智能对机器人抱以极大的好感与兴趣的,看着它们连画画写毛笔字这样的领域也能胜过大多普通人,至少是胜过我,在觉得自己无用的同时也很好奇人类中最聪明的这些人将准备怎么控制?至于会不会毁灭世界,那个时候我与我所爱的人早已不知魂归何处,最多只能让后人家祭无忘告乃翁了。
人工智能心得体会
提到人工智能,可能众多人第一反应就是机器人,因为在各种文学著作、电影、电视剧中人工智能的形象以机器人居多。人工智能并不是局限于机器人这一个品种。理想中的人工智能应该是包含着各种形态的智能体,以我们人类可见可概括的形体来说,可以是计算机程序、机器人、车载硬件、甚至是芯片,而人工智能就存在与这些硬件当中的软体内。我突然想起一部玄幻小说,里面的超强外星造物就是一个光球形态的人工智能,能分析地球的语言和行为模式,快速的用低维度的表达形式来转述它高维度的思想,是小说里面的主角制胜法宝。也许人工智能发展到那一阶段,确实就是比人类维度要高出许多的“生物”了。
现代有很多科技大佬已经开始呼吁,要我们小心人工智能。这肯定不是空穴来风,毕来风,毕竟这些已经站在科技界顶端的人看到的东西就是比普通人要长要远的。不过可以确定的是,在我们想要利用人工智能的便利优化我们的生活的同时,还是有一部分精英人士是在高度警惕这些人工智能,毕竟可是顶着人类灭亡这种风险啊。当人工智能处于一个低级阶段的时候,人类可以让人工智能来代替人类进行一些需要基本思考的工作,比如记账,审计,阅读,还有风险更低的体力劳动,人工智能是可以通过自己分析预判来减少风险的。虽然可能会带来大量的失业,但是这本来就是社会前进必须经历的过程,当新技术被发明出来时一定会影响某些群体的既得利益,然而只要这个前进的方向是对的,也就无可厚非了,毕竟被取代的是所需能力不高的工种,只能怨自身没有什么不可替代的价值了。
当然万事皆有利有弊人工智能技术也不例外。一方面,借助人工智能技术实现自动化,将极大提高生产率,节省劳动成本;通过优化行业现有产品和服务,开拓更广阔的市场空间。另一方面,人工智能技术对社会也带来了近期和远期的风险。在不远的将来,那些重复、耗时、乏味的工作;在快速变化的复杂环境中进行的.工作以及超出人类极限的工作,都有可能被人工智能系统所代替,从而冲击劳动力市场。可以预测,由于人工智能的发展,多数人的智能将低于或接近人工智能的水平,如果没有政策的有效控制,财富就会集中到少数智能超过人工智能的人手中,这将进一步扩大社会的贫富差别,引发社会的撕裂。
无论如何,人工智能已经慢慢渗入我们的日常、生活、饮食、起居、甚至是思想...但既然人工智能时代来了,我们也无所畏惧!因此我们人类继续探索、前进,也无需畏首畏尾,只管一路向前!
人工智能心得体会
人,没有熊一样的力量,却能把熊关进笼子,这笼子的钥匙,叫智慧。人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用,而不是只想着如何获取食物来填饱肚子,人类之所以会凌驾于食物链顶端,就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担,人类开始学会使用火,让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程,为了提高生产效率,也为了减轻工人手工劳作的负担,人们开始了工业革命,无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力,也正是从此刻起,人类使用资源的能力有了质的发展,由使用已有资源,到创造新的资源。第一台计算机应运而生,人类开启了无限创造的时代。时至今日,计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域,甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算,但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算,还渐渐开始要求计算机做人类能做的事,这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。
人工智能目前还没有在人们生活中普及,但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统,如苹果公司的siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品,相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面,与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别,而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用,最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询,但这款搜索引擎推出的初衷,就是为了帮助人工智能的深度学习,通过上亿的用户一次又一次地查询,来锻炼人工智能的学习能力,由于我的水平还很低,对于深度学习还不敢妄自拽测。但是,近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项,为人们熟知的便是智能汽车。不得不说,人工智能想要进一步发展,必须依靠这些大公司的研究和不断推广,由经济促创新。
纵览时间长河,很多新生的技术在一开始都是举步维艰的,人工智能也不例外,但幸运的是,人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短,对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此,在我看来,将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场,使其进入人们的生活只是时间的问题,但要想真正掌握人工智能,开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题,我的看法是,人工智能的开发和应用是需要监管的,但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。
由于我对于人工智能的理解还只是皮毛,对于文中出现的纰漏和错误还希望老师指正!
7
人工智能改变了我们的生活方式,理解什么是人工智能,才能知道人工智能教育要培养学生什么知识,什么素养,才能为社会发展提供源源不断的动力源泉。
人工智能简称ai,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,在此次人工智能教育论坛中,黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5g技术综合的产物,做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量,在论坛中,刘三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成,其教育的着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习,使学生对教材可以理解,教育情景可以感知,学习服务可以定制,使人工智能教育从智能增强,转变为智能补偿,最终达到智能替代。
在实际过程中,很多学校没有开展人工智能教育,人工智能教育不是一蹴而就的事情,那要怎么逐步开展起来呢?人工智能开展过程中,主要面临的问题主要有:第一教材的缺乏,第二师资的缺乏,第三课程实施的场地缺乏,第四怎么教的问题。在18日下午分论坛中,很多同行教师提供不同学校具有特色的人工智能教育开展模式,为我们提供了开展人工智能教育参照案例,针对教材缺乏问题,对人工智能比较重视的学校有的建立区域教研和课程资源建设,有的开发人工智能课程、有的建立研学基地,还有的建立网络学习平台;针对师资问题,教师主要通过自学,网络学习与多参加线下培训学习方式自我成长,提高课程融合能力和课程开发能力;针对实施场地和怎么教的问题,大部分学校没有开展起来的原因可能主要也是因为资金对场地和平台投入比较大,但是可以利用信息技术课堂作为人工智能教育的切入点,融入数据、算法、程序设计、机器人课程、开源硬件类课程等,利用项目式教学或其他活动如科技创新、创客、跨学科活动等助力课程落地,逐步建立课程——空间——活动的人工智能教育活动实践,在论坛中也介绍了人工智能教育需要遵循学生各年龄层的学情特点,分为三个阶段,第一阶段大班stem基础教学,第二轮实践教学建立社团校队,第三开展项目式专训,培育科技特长生,或者各年级年级培养学生人工智能教育的不同目标,小学低年级可以主要培养综合素养,小学高年级跨学科应用,初中形成目标方向,高中向目标方向进行研究。
这次的粤港澳台人工智能教育论坛学习,拓宽了我对人工智能教育的认识,对我的教学如何开展人工智能教育具有指导和借鉴意义。
人工智能心得体会
李开复号称最会说话的计算机男神,曾经是微软谷歌的副掌门,现在是创新工厂的大boss,在微博有超过半个亿粉丝。第一此认识到他和人工智能这个概念是在奇葩大会这个节目中,他的观点及幽默风趣的话语引起了我的兴趣,所以在这个寒假中我读了他的《人工智能》一书。
近几年,移动互联网、网上购物、物流快递、高铁、地铁、城市建设等让我们生活发生了天翻地覆的变化。让我对未来产生了无限的畅想,我的科目二一直没过,为什么人要买车?为什么不能有一辆无所不在的滴滴,当我们要出门的时候它就来了,它是共享经济,它会降低空气污染,甚至有一天车与车之间能对话:“我要爆胎了,快散开”等等。
下一个十年,社会还会发生怎样的变化呢?李开复认为,人工智能、机器人作为大热的方向,也会引领时代变革风,很多逻辑简单、重复式、机械式的劳作被机器人取代;制造、金融、家政等等行业,很多传统的管理经营模式也会随之发生改变。未来人类50%的工作都会被人工智能取代。但是人与机器最大区别是有感情,在未来创新思维、审美能力、艺术哲学这些更显的珍贵。
人是最复杂情感动物,怎样才能教育好学生,使教育发挥最大限度的作用呢,那就是老师的爱,是人工智能永远无法做到的,我认为幼师这个职业是不会被取代的',人工智能的发展能够给我们许多帮助,现在也有许多幼儿园在教育教学中运用了vr、ar等技术,以后科技越来越发达我们的教学工作也会越来越便利。但是现在微博上有一件事也引起了大家的热议,一位小学教师在教古诗“飞流直下三千尺,疑似银河落九天”时,播放了现实瀑布视频来展现瀑布的气势磅礴,可是瀑布落下真的有三千尺吗?这样会不会局限的孩子的想象力呢,莎士比亚说:“一千个读者眼中就有一千个哈姆雷特”因而每个人对古诗的理解也就不同。在科技高速发展之时要保持与时俱进、不惧改变、不断学习成长就不会被时代淘汰。人工智能会让自己从事的工作带来什么样的改变?如何运用?这些问题更值得我们大家深思。
人工智能化学习心得
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸、扩展人的智能理论、方法、技术、应用系统的一门新的技术科学。
人工智能化的概念在二十世纪五十年代被提出后,一直以较好的状态发展,并且逐渐形成以计算机为核心,包括哲学、医学、生物学、心理学、自动化、控制论、信息论与数理逻辑的综合性科学。
它是通过对人工智能本质方向的了解,生产出一个与人类大脑做出雷同反应的智能化机器来胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂的工作。
电气自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。
早期的电气自动化控制存在一些或多或少的缺陷,引进了人工智能化技术,不仅弥补了电气工程在早期自动化控制技术中的缺陷,而且还在很大程度上推动了电气自动化的发展。
智能化的电气自动控制系统主要就是为了加强整个劳动分配过程,实现了计算机智能化,这样一来减少了人为劳动的投入,大大的提高了工作效率,并能减少工作中出现的人为差错。
人工智能心得体会
人工智能改变了我们的生活方式,理解什么是人工智能,才能知道人工智能教育要培养学生什么知识,什么素养,才能为社会发展提供源源不断的动力源泉。
人工智能简称ai,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,在此次人工智能教育论坛中,黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5g技术综合的产物,做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量,在论坛中,刘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.着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习,使学生对教材可以理解,教育情景可以感知,学习服务可以定制,使人工智能教育从智能增强,转变为智能补偿,最终达到智能替代。
在实际过程中,很多学校没有开展人工智能教育,人工智能教育不是一蹴而就的事情,那要怎么逐步开展起来呢?人工智能开展过程中,主要面临的问题主要有:
第一教材的缺乏,
第二师资的缺乏,
第三课程实施的场地缺乏,
第四怎么教的问题。
分为三个阶段:
第一阶段大班stem基础教学,
第二轮实践教学建立社团校队,
第三开展项目式专训,培育科技特长生,或者各年级年级培养学生人工智能教育的不同目标,小学低年级可以主要培养综合素养,小学高年级跨学科应用,初中形成目标方向,高中向目标方向进行研究。
人工智能心得体会
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域,每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中,这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里,已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如,能够求解微分方程的,下棋的,设计分析集成电路的,合成人类自然语言的,检索情报的,诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础,哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,也就说什么地方有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能,我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动,哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
近年来,人工智能的研究和应用出现了许多新的领域,它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候,这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现,以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
分布式人工智能(distributedai,dai)是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准,并具有互操作性,即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念,只能在团体协作中实现,因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话,包括分布式问题求解和多艾真体系统(multiagentsystem,mas)两领域。其中,分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调,包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题,但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准,而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能,具有更大的灵活性和适应性,更适合开放和动。
态的世界环境,因而倍受重视,已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前,艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算。
计算智能(computingintelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中,神经计算和模糊计算已有较长的研究历史,而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算(evolutionarycomputation)是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称,它包括遗传算法(geneticalgorithms)、进化策略(evolutionarystrategies)和进化规划(evolutionaryprogramming)。它们遵循相同的指导思想,但彼此存在一定差别。同时,进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景,因而引入了许多新的方法和特征,彼此间难于分类,这些都统称为进化计算方法。目前,进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域,如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制,对计算机科学,特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖,有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存,即物竞天择,优胜劣汰。
直到几年前,遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流,并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此,把这三种方法统称为进化计算,而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现。
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本,通过归纳学习,或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统,通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法,从大量的数据中提炼出抽象的知识,从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律,实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识,即从数据中挖掘并发现知识,首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言,因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年,并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末,数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在,知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的。
coverstory系统,用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora,交互式大型数据库分析工具kdw,用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统,以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命。
人工生命(artificiallife,alife)的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿(langton)于1987年提出的,旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为,在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命,才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始,把器官、组织、细胞、细胞膜,直到分子,以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始,把器官作为简单机构的宏观群体来考察,自底向上进行综合,把简单的由规则支配的对象构成更大的集合,并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真,对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
(1)了解人工智能的概念和人工智能的发展,了解国际人工智能的主要流派和路线,了解国内人工智能研究的基本情况,熟悉人工智能的研究领域。
(2)较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法,熟悉语义网络法,了解知识表示的其他方法,如框架法、剧本法、过程法等。
(3)掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法,特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
(4)掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要应用领域,如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
(6)基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
对现代社会的影响有多大?工业领域,尤其是制造业,已成功地使用了人工智能技术,包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业,股票商利用智能系统辅助其分析,判断和决策;应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活,cad,cam,cai,cap,cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便,它还改变了传统的通信方式,语音拨号,手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活,引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考,从施瓦辛格主演的《终结者》系列,到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》,都有意无意的提出了同样的问题:我们应该如何看待人工智能?如何看待具有智能的机器?会不会有一天机器的智能将超过人的智能?问题的答案也许千差万别,我个人认为上述担心不太可能成为现实,因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能,而是让它模拟人类智能,从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速,新思想,新理论,新技术不断涌现,如模糊技术,模糊--神经网络,遗传算法,进化程序设计,混沌理论,人工生命,计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起,特别是对于软件的开发,“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
(1)能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识,以及讲述在一些研究成果中人工智能那些知识被应用。
(2)多推荐一些过于人工智能方面的电影,如:《终结者》系列、《黑客帝国》系列、《人工智能》等,从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
(3)条件允许的话,可以安排一些实验课程,让同学们自己制作一些简单的作品,增强同学对人工智能的兴趣,加强同学之间的学习。
(4)课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用,以及着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术,让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术,在讲解时最好多举例,再结合原理进行讲解,更助于同学们对人工智能的理解。
人工智能心得体会
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能,最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题,它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
12世纪末13世纪初,西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪,英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后,德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器,并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪,英国布尔创立了布尔代数,奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑,创建了一阶谓词演算系统。20世纪,哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上,克林对一般递归函数理论作了深入的研究,建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程,提出了理想计算机模型(即图灵机),创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构,以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果,为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化,发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”,它增强了逻辑研究的深度,使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期,并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2.1逻辑学的大体分类。
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来,随着人工智能的一步步发展的需求,各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑,是具有多个命题真值的逻辑,是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2泛逻辑的基本原理。
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的,关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论,进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的,灵活的,开放的,自适应的逻辑学,这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律,建立能包容一切逻辑形态和推理模式,并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学,刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中,这就是提出泛逻辑的根本原因,也是泛逻辑的最终历史使命。
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具,逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础,而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1经典逻辑的应用。
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年,纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上,纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps),开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑,只能满足人工智能的部分需要。
3.2非经典逻辑的应用。
(1)不确定性的推理研究。
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息,即给系统中每个语句或公式赋一个数值,用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有:1976年杜达提出的主观贝叶斯模型,1978年查德提出的可能性模型,1984年邦迪提出的发生率计算模型,以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中,可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法,计算机就可以通过新、老问题的相似性,从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究。
常识推理是一种非单调逻辑,即人们基于不完全的信息推出某些结论,当人们得到更完全的信息后,可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代,赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理,即容错推理。
此外,多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年,扎德提出了模糊推理的关系合成原则,现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期,其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为,计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉,并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能,它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理,而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维,这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如,选择性地搜集相关的经验证据,在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择,不断根据环境反馈调整、修正自己的行为,由此达到实践的成功。于是,逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动,并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理,由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑,使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面,我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合,将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的,目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理,使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说,一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期,那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行,各自发挥其优点,为人工智能的发展做出贡献。目前,许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决,技术上的突破,还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中,我们只有重视逻辑学,努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容,拓宽其研究领域,才能更好地促进人工智能学科的发展。
人工智能的心得体会
人工智能已成为当今科技领域最热门的话题之一,它是我们在很多领域中取得进步和提高生产效率的推手和催化剂。在了解人工智能的过程中,我也对其了解更多,有了自己独特的心得体会。在这篇文章中,我将分享我对人工智能的看法和感受。
“人工智能”这个概念,最初问世的时候,随即引起了人们的广泛关注。简单来说,人工智能就是机器和程序模拟人类智能和决策能力的技术。它能够学习、推理、识别、理解语言和解决问题,甚至能采取自我适应和发现新的算法来解决问题。可以说,人工智能在技术、工作、生活等方面受到了越来越多的应用和重视。
自从人工智能概念提出以来,人们一直在追求深度学习和人工智能算法的进步。然而,人工智能面临的一大挑战是数据是以人为中心的,也就是说,机器和程序都是通过人类所编写和提供的数据进行训练和学习的。同时,人工智能也带来了无限的机遇。人工智能可以改变我们的生活方式和工作方式,让我们更加方便和快捷地完成各项任务,从而提高了人类的效率和生产效率。
人工智能已经渗透到了各个领域,如医疗、金融、教育、交通、制造和农业等。例如,医疗领域的人工智能算法可以帮助医生进行影像识别,并为临床决策提供有用的数据和建议。另外,人工智能还可以帮助我们完成各种任务,比如语音助手、自动驾驶汽车和货运无人机等,可以节省时间和提高效率。
人工智能已经促进了人类的进步,未来人工智能将会进一步发挥其巨大的潜能。预计到2035年,全球人工智能市场规模将达到1500亿美元。可以预见的未来,人工智能将进一步革新传统产业,推动数字化经济的发展。同时,人工智能也会带来更多的工作和机会,创造出更多惊人的进展,为人类的未来带来无限可能。
总的来说,人工智能的进步和应用对我们的生活产生了大量的影响。每个行业都在变得更加智能,并适应人工智能的技术和应用,使其变得更加高效和智能。但是人工智能不是一种解决所有挑战的万能药,它依然需要技术和规则的完善,进一步的发展也需要人类进行更多地探索。我们应该保持敬畏之心,在人工智能的应用过程中,合理地发挥其好处和优势,并控制其可能的风险。
结论:
人工智能带来了深远的影响和重要的进展。通过理性和科学的方法,我们可以不断改善和提升人工智能技术,并使其更好地服务于人类社会的各个领域。我们应该充分认识到人工智能的潜力和意义,努力实现人工智能和人类和谐共处,为人类的美好未来做出贡献。
人工智能心得体会
李开复号称最会说话的计算机男神,曾经是微软谷歌的副掌门,现在是创新工厂的大bo,在微博有超过半个亿粉丝。第一此认识到他和人工智能这个概念是在奇葩大会这个节目中,他的观点及幽默风趣的话语引起了我的兴趣,所以在这个寒假中我读了他的《人工智能》一书。
近几年,移动互联网、网上购物、物流快递、高铁、地铁、城市建设等让我们生活发生了天翻地覆的变化。让我对未来产生了无限的畅想,我的科目二一直没过,为什么人要买车?为什么不能有一辆无所不在的滴滴,当我们要出门的时候它就来了,它是共享经济,它会降低空气污染,甚至有一天车与车之间能对话:“我要爆胎了,快散开”等等。
下一个十年,社会还会发生怎样的变化呢?李开复认为,人工智能、机器人作为大热的方向,也会引领时代变革风,很多逻辑简单、重复式、机械式的劳作被机器人取代;制造、金融、家政等等行业,很多传统的管理经营模式也会随之发生改变。未来人类50%的工作都会被人工智能取代。但是人与机器最大区别是有感情,在未来创新思维、审美能力、艺术哲学这些更显的珍贵。
人是最复杂情感动物,怎样才能教育好学生,使教育发挥最大限度的作用呢,那就是老师的爱,是人工智能永远无法做到的,我认为幼师这个职业是不会被取代的,人工智能的发展能够给我们许多帮助,现在也有许多幼儿园在教育教学中运用了vr、ar等技术,以后科技越来越发达我们的教学工作也会越来越便利。但是现在微博上有一件事也引起了大家的.热议,一位小学教师在教古诗“飞流直下三千尺,疑似银河落九天”时,播放了现实瀑布视频来展现瀑布的气势磅礴,可是瀑布落下真的有三千尺吗?这样会不会局限的孩子的想象力呢,莎士比亚说:“一千个读者眼中就有一千个哈姆雷特”因而每个人对古诗的理解也就不同。在科技高速发展之时要保持与时俱进、不惧改变、不断学习成长就不会被时代淘汰。人工智能会让自己从事的工作带来什么样的改变?如何运用?这些问题更值得我们大家深思。
人工智能心得体会
人工智能改变了我们的生活方式,理解什么是人工智能,才能知道人工智能教育要培养学生什么知识,什么素养,才能为社会发展提供源源不断的动力源泉。
人工智能简称ai,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,在此次人工智能教育论坛中,黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5g技术综合的产物,做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量,在论坛中,刘三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成,其教育的着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习,使学生对教材可以理解,教育情景可以感知,学习服务可以定制,使人工智能教育从智能增强,转变为智能补偿,最终达到智能替代。
在实际过程中,很多学校没有开展人工智能教育,人工智能教育不是一蹴而就的事情,那要怎么逐步开展起来呢?人工智能开展过程中,主要面临的问题主要有:
第一教材的缺乏,
第二师资的缺乏,
第三课程实施的场地缺乏,
第四怎么教的问题。
分为三个阶段:
第一阶段大班stem基础教学,
第二轮实践教学建立社团校队,
第三开展项目式专训,培育科技特长生,或者各年级年级培养学生人工智能教育的不同目标,小学低年级可以主要培养综合素养,小学高年级跨学科应用,初中形成目标方向,高中向目标方向进行研究。
这次的粤港澳台人工智能教育论坛学习,拓宽了我对人工智能教育的认识,对我的教学如何开展人工智能教育具有指导和借鉴意义。