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人工智能学习心得（通用27篇）
有了一些收获以后，有这样的时机，要好好记录下来，这样就可以总结出具体的经验和想法。那么写心得体会要注意的内容有什么呢？下面是小编整理的人工智能学习心得（通用27篇），欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
人工智能学习心得 1
今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的'过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。
通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。
人工智能学习心得 2
一、研究领域
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。
人工智能学习心得 3
现代社会对信息的需求量越来越大，信息传递速度也越来越快，二十一世纪是信息化的世纪，推动世界经济发展的主要是信息技术、生物技术和新材料技术，而其中信息技术对人们的经济、政治和社会生活影响最大，信息业正逐步成为社会的主要支柱产业，人类社会的进步将依赖于信息技术的发展和应用。
电子技术（尤其是计算机技术）和网络通信技术的发展，使社会高度信息化，在建筑物内部，应用信息技术、古老的建筑技术和现代的高科技相结合，于是产生"楼宇智能化"。楼宇智能化是采用计算机技术对建筑物内的设备进行自动控制，对信息资源进行管理，为用户提供信息服务，它是建筑技术适应现代社会信息化要求的结晶。
1984年美国联合科技的'UTBS公司在康涅狄格（ConnecticutStste）州哈伏特（Hartford）市将一座金融大厦进行改造并取名CityPlace（都市大厦），主要是增添了计算机设备、数据通信线路、程控交换机等，使住户可以得到通信、文字处理、电子函件、情报资料检索、行情查询等服务。同时，对大楼的所有空调、给排水、供配电设备、防火、保安设备由计算机进行控制，实现综合自动化、信息化，使大楼的用户获得了经济舒适、高效安全的环境，使大厦功能发生质的飞跃，从而诞生了世界上第一座智能化楼宇。自此以后，世界上楼宇智能化建设走上了高速发展轨道。
人工智能学习心得 4
为了使学生更加明白以后的发展方向，和更好的学习好书本上的知识。邓老师带领我们来到了我们学校的楼宇智能化实训基地。
本次实习的'主要任务就是认识实习，了解一下楼宇智能化设备。
我们在现场听了邓老师的相关说明和讲解，听他讲完后，在我的脑海里有了一个大体的思路。楼宇智能化控制系统是分为六大单元，一般都是运用于现代化智能小区内，那六大单元包括：门禁对讲系统，火灾报警系统，综合布线系统，安防系统，视频监控系统和DDC系统。这六大单元也分了详细的领域，1门禁对讲系统包括室内机、单元机、中心管理机等，含语音、视频、控制信号传送等，具有通话、视频、开门等功能；2火灾报警系统包括：手动报警器、声光报警器、火灾显示盘、报警主机等；3综合布线系统包括：RJ45配线架、以太网交换机、电话程控交换机、电话配线架等；实现终端电话呼叫、信息插座功能测试；4安防系统主要是周边防范装置和求助按钮及可燃气体探测器、红外对射报警器、声光报警器、红外探测器、门磁等；完成安防探测器和报警主机、视频监控系统之间的线路铺设和连接；5视频监控系统就是枪机探头、高速球机探头、矩阵主机、彩色监视器、硬盘录像机等，实现监视器的视频监控和画面切换；6DDC控制系统包括照明和光照度传感器，实现上位监控工程通讯连结、动画组态。
这六大基本单元使整个系统完全智能化和自动化，全部都可以直接由电脑来操作完成，我最大的感触就是这些玩意太新颖，太先进了，感觉我们这个专业好有前途。
通过本次实习，我了解了主要的智能化系统和设备，明白了将来的工作任务，对将来的发展有了方向和目标，所以要更好的学习好这门功课了！
人工智能学习心得 5
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。
人工智能学习心得 6
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。
人工智能学习心得 7
一、在中小学开展的机器人教育具有重要的意义。主要体现在以下几个方面：
１、促进教育方式的变革，培养学生的综合能力
在机器人教育中，课堂以学生为中心，教师作为指导者提供学习材料和建议，学生必须自己去学习知识，构建知识体系，提出自己的解决方案，从而有效培养了动手能力、学生创新思维能力。
２、有效激发学习兴趣、动机“寓教于乐”是我们教育追求的目标。这也是当前教育游戏成为当前研究热点一个原因。学习兴趣是学生的学习成功重要因素。机器人教育可以通过比赛形式，得到周围环境的认可和赞赏，能够激发学生学习的兴趣，激发学生的斗志和拼博精神。
３、培养学生的团队协作能力
机器人教育中大多以小组形式开始，机器人的学习、竞赛实际上是一个团体学习的过程。它需要学习者团结协作，包容小组其他成员的缺点和不足，能够与他人进行有效沟通与交流。在实践锻炼中提高自己的团队协作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、扩大知识面，转换思维方式
在机器人的学习过程中，通过制作机器人过程中的实际问题解决，可以学到模拟电路、力学等方面知识，不但对物理学科、计算机学科的教学起到促进作用，同时也扩大、加深了学生科学知识；通过完成任务和模拟项目使学生在为机器人扩充接口的过程中学习有关数字电路方面的知识；通过为机器人编写程序，不但学到计算机编程语言、算法等显性知识，更有意义的是通过为机器人编写程序学到科学而高效的思维方式，逻辑判断思维、系统思维等隐性知识
二、中小学机器人教学活动的几点做法：
考虑到中小学生和机器人课程的特点，为培养学生的综合设计能力和创新能力，我认为机器人教学应该在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式，走出一条新的路子来。
1、教学内容：机器人教学应注意学生知识广度的学习。虽然仅通过一门课程来扩充学生的知识面效果有限，但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动控制、人工智能等多方面问题，既有硬件设计也有软件设计，所以是让学生了解和掌握大量知识的绝好机会。知识不追求深度，只要求广度。例如在确定教学内容时，注意力不要仅放在竞赛用轮式成品机器人上，还应该关注单片机、嵌入式CPU、各种传感器、电机、机械部件等软硬件技术在机器人和自动化技术上的应用。
2、教学方法：应根据学段和学科情况选择不同的`综合设计教学方法。如：小学阶段可让学生完成轮式竞赛用机器人的功能模块组装的设计；初中阶段可进行生活与学习中实用机器人的创意设计；高中信息技术课中可重点对机器人智能软件算法进行设计；而高中通用技术课中可重点对机器人的电气部分、传感器部分、动力部分和机械部分进行相关设计。总之，教学方法应该侧重综合设计，而不是放在问题的分析上。
3、教学组织机器人教学应事先营造好供学生动手动脑进行设计活动的环境。提供必要的设备和工具（包括工具软件），组织学生进行探究式学习，特别应注意探究式学习三个要素（任务驱动、协作学习、教师引导）的构成，让学生能够充分化动手。同时，还应提倡设计过程的规范化，用于提高学生的综合设计能力。教学活动不仅在课堂上进行，还应组织学生在课余时间做适当的工作，以保证教学的完整性和有效性。
教育机器人活动受到越来越多的师生欢迎，教育机器人必将为我国的素质教育做出应有的贡献，教育机器人的前途是光明的。
人工智能学习心得 8
假期中我有幸参加了市教体局举行的新课程信息技术学科培训，时间一共3天，在3天的时间里我学习了一些关于人工智能的相关知识，我对人工智能有了一定的认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识而且要有创新。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习、通过书写代码完成人工智能化操作，总的说来，人工智能研究的一个主要目标就是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
本次培训的3天时间里，老师主要讲授了通过模块化的程序完成温湿度、led灯、rgb灯的控制等等，最后一天老师还讲授了全国性或是全省性的一些比赛和优秀的作口，通过学习我了解到人工智能已深入到生活的各个领域。
通过理论与实践相结合的学习方式，使我对人工智能教育有了更直观的了解和体验，激发了我的探索人工智能教育的热情，体会到创新的快乐。
在培训中，讲师们耐心讲解，我积极思考、动手操作、互相交流，开拓了我的创新意识。
通过软件与实操培训，使我对人工智能有了全新的认识，理解了创新、实践、分享的核心理论，并能独立的进行编程、实操。
我在感受人工智能教育魅力的同时，也能感受到这一种新的方法鼓励学生创造和创新，让学生也能利用新的数字技术、制作、分享和跨时空学习，让他们走进人工智能教育，点亮创新梦想。
对人工智能对世界影响的'感受及未来畅想。
最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中的一样呢？人工智能的神话是否会发生在当前社会呢？在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自漐了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知识200年以后会不会是智能机器人统治了世界？
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的组合到科学技术的各个学科和各个领域中，她的概念、方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
人工智能学习心得 9
在看李开复老师的《人工智能》之前，我有许多疑惑，人工智能是什么？是男是女，长什么样儿？漂亮吗？会不会生病？会不会老？人工智能聪明吗？会下象棋吗？会打麻将吗？会玩dota或者王者荣耀吗？会打乒乓球吗？会打篮球吗？会游泳吗？人工智能有记忆吗？能不能教他说话、拿筷子夹花生米？人工智能好玩吗？怎么玩？怎么跟它交流？它会不会说话？能陪我唱歌吗？要不要吃饭？要不要充电？人工智能有什么用？能帮我写文章/搬砖/做报表/开车吗？能用来赚钱吗？人工智能怕什么？下雨天能出门吗？天热会不会出汗？从楼上摔下去会不会变形？能修好吗？人工智能有什么危险？会不会吃了我？它要是想伤害我，我该怎么办？我该怎么了解人工智能？学习人工智能？和人工智能和谐相处？人工智能有什么爱好？喜欢听什么歌？吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的？会看书吗？能不能体会“今宵酒醒何处，杨柳岸，晓风残月”的寂寞和“醉卧沙场君莫笑，古来征战几人回”的豪迈？人工智能有感情吗？会喜欢我吗？我离开它的时候，它会不会难过，会不会想我？
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。
1.人工智能是什么？在哪里？
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。
2.人工智能包含什么？
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。
3.人工智能的发展历程是怎样的？
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。
4.人工智能有什么用处？
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：
1、自动驾驶：这个不用多说，Google，Tesla，百度。都在研究
2、智慧金融：量化交易与智能投顾、风控、安防与客户身份认证、智能客服、精准营销
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
5.人工智能可能有什么负面影响？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。
人工智能分三个层级：
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。
6.哪些领域是今天的人工智能做不到或者做不好的？
跨领域推理，人类强大的.跨领域联想、类比能力，可以举一反三，触类旁通。不过迁移学习也正在发展，可以将计算机在一个领域学到的经验转换到另一个领域
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。
7.人工智能创业的形势如何？
形势一片大好：国家大力支持，业界投入巨大的人力和财力进行研究，软硬件技术都已经成熟。
AI的商业路线分三步走：线上业务（3年）、线下业务（5~7年）和个人业务（10年以上）
AI创业的五大基石：
1)清晰的领域界限（业务场景）
2)闭环的、自动标注的数据
3)海量的数据量（千万级）
4)超大规模的计算能力
5)顶尖的AI科学家（算法）
AI产业发展的六大挑战：
1)前沿科研与工业界尚未紧密衔接
2)人才缺口巨大，人才结构失衡
3)数据孤岛化和碎片化问题明显
4)可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟
5)一些领域存在超前发展、盲目投资等问题
6)创业难度相对较高，早期创业团队需要更多支持
中国在AI创业中的优势：
1)中国人/华人处于人工智能研究的领先地位
2)中国有庞大的理工科学生基础，数学知识扎实，具备人才优势
3)全球规模最大的互联网市场，网民人数近8亿
4)行业需求潜力巨大，
5)海量数据和充沛资金
对应上面提到的五大基石，人才、海量数据、闭环标注数据、应用场景、计算力都有解决方案，再加上开复老师创立的微软亚洲研究院和创新工场提供的人才和资金优势，我也觉得中国发展AI的前景一片光明。
另外，创新工场成立了人工智能研究院，这是专门面向人工智能的创业人才培养基地和创业项目孵化实验室。
主要工作任务包括：
1.对接科研成果与商业实践，帮助海内外顶级人工智能人才创业；
2.培育和孵化高水准的人工智能技术团队；
3.积累和建设人工智能数据集，促进大数据的有序聚合和合理利用；
4.开展广泛合作，促进人工智能产业的可持续发展；
未来AI是风口。有人总结，只要以ai域名为后缀，融资过程都会比较快，或者融到的钱会比较多。
9.AI时代，我该怎么学？
借鉴了密涅瓦大学的“沉浸式全球化体验”教学方式和清华大学姚期智院士创办的清华学堂计算机科学实验班（姚班）的教学模式，开复老师提出AI时代的学习方法：
1.主动挑战极限
2.从实践中学习
3.关注启发式教育，培养创造力和独立解决问题的能力
4．互动式的在线学习将愈来愈重要
5.主动向机器学习
机器越来越像人，人越来越像机器，随着生物科技和量子科技的发展，人机融合，达到了生命的大和谐。
10.AI时代，我该学什么?
AI时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习的技能将越来越没有价值。
最能体验人的综合素质的技能，将最有价值，最值得培养、学习，比如：
1.对于复杂系统的综合分析、决策能力
2.对于艺术和文化的审美能力和创造性思维
3.由生活经验及文化熏陶产生的直觉、知识
4.基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力要想获得以上这些能力，大部分都是个性化培养，而非大规模圈养教育系统的设计，也要考虑到个性化、定制化、可持续化和公平。可能感性思维很难被机器取代，理性思维人类是干不过AI的。11.AI无处不在的年代，人生还有意义吗？
开复老师通过自己康复的经验，在书中进行了富有哲理，诗意盎然的阐述。
我的答案：我思故我在。今天我坐在这里打完这份读后感，说明我的人生就是有意义的。
AI不过是新的工具，正如小石锤、轮子、蒸汽机、航天飞机、计算机和互联网，不会取代，只会丰富。
二、各领域国内外研究现状(进展成果)
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。
1、分布式人工智能与艾真体
分布式人工智能(distributed ai，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(multiagent system，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(puting intelligence)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(evolutionary putation)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(genetic algorithms)、进化策略(evolutionary strategies)和进化规划(evolutionary programming)。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(artificial life，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”(life as it could be)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(life as we know it)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。
三、学了人工智能课程的收获
(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、ax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。
四、对人工智能研究的展望
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。
五、对课程的建议
(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。
人工智能学习心得 10
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！
人工智能学习心得 11
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。
1、人工智能学科的诞生
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、逻辑学的发展
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(G.LEibniz)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。
3、逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用
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。
人工智能学习心得 12
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能，是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay—ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的`热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。
1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想
最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生
在当前社会中的呢？
在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
人工智能学习心得 13
1.辐射世界里的机器人到底具不具备自由意识？
首先，自由意识是受者的感受，如果你于一台放在黑屋子里的机器一直对话，并一直以为对方是人，那么，便可以说它或具有自由意识，这也就是所谓的人工智能初期想要达到的效果。
辐射的世界不缺机器人，他们能胜任不同的工作，有的单一，有的复杂，甚至有的还貌似发展出了自己的个性，那么他们是不是具有自我意识的人工智能呢？在辐射宇宙中，这些机器都是编程的产物，程序模拟的思维，和学习方式，并不能和AI(人工智能)比，这就好像要拿把小黄鸡说成是人工智能一样。
个性化最明显的是巧手管家，因为要服务的是人而不是机器，所以良好的用户交互是必要的，这也就是为什么，3代的巧手管家会讲笑话，但却有些生冷。四代中的机器人管家会搞不清真实状况，但却一直能记得猪脚一家，船长是宪兵机器人，但却有一套语言系统，这些机器人会很有个性，然而归根结底，都是程序员的功劳，仔细看，他们都有一个特点，就是对周遭的大变迁不以为然，那是因为它们多是战前的产物，所谓的程序模拟学习，逻辑是固定的，并不能和自由意识挂钩。
2.合成人与机器人的区别
很多人都知道合成人出自学院，但其实机器是大多也是，机器人在战前便已经开始批量生产，而合成人的诞生，或多或少是学院对人类失望的结果，他们分为3 代，最原始的和机器无差别，之后，有了合成皮肤，甚至是血肉，这都是因为我开始提到的那个自由意识的定义，也就是所谓的图灵测试，如果受者认为他是个人，那么它就具备了所谓的自由意识，可见，它与编程了服务于人类的机器人的设计创造理念本身就是不同的，在辐射的宇宙中，真正具有自由意识的机器是解开代码枷锁后的合成人，而机器人只是人类的工具而已，这也就是为什么废土客一般都会信任机器人，或者开枪就好，不会咒骂他们，因为没有人会对手中的工具有过多的感情纠葛，而从人类的进化史上看来，每一次更强的自由意识的诞生，都伴随着一个相近但较低智慧的群体的灭绝，智慧性自由意识，意味着威胁。
之后再看看，为什么说机器人的希望只是场梦？
老宪法号是美国服役过的，依旧能够航行的，最受人尊敬的海军战舰，可以说是美国的爱国标志之一。
并存在于自由之经的“绿色"旅游线路之上，是波士顿的骄傲，之所以机器人背后的程序员会基于某种方式，保护宪法号，并让她升天，更多的是希望能再一次的`点燃人们的爱国情绪，然而今日的废土，势力割据，每个都有自己得信仰，能记得宪法号所象征的自由与自豪的，除了几只尸鬼外，还会又有几个人。
执着的是程序，但选择关机否的，确实只能是人类自己，梦很美，但已经时过境迁了。
B社对《辐射4》充满信心 销量将超《上古卷轴5》
对于即将在2015年11月10日发售的《辐射4》，Bethesda是绝对的信心十足，其营销副总裁在接受外媒采访时甚至表示游戏的销量会超越《上古卷轴5：天际》。
pete Hines表示：“我认为《辐射4》的销量将会突破《上古卷轴5：天际》，这是一款更加壮观的RpG游戏，出色到无法形容，我的工作是负责推广这款游戏，而游戏自身将决定它能够走多远，能造成多大影响力，这些目前都是不确定的，因为《上古卷轴5：天际》的影响力的确很大，但我们对《辐射4》有信心。”
《上古卷轴5：天际》的全球销量超过2000万份，是RpG界的一个奇迹，首先让我们看看《辐射》系列近期作品的销量，《辐射3》销量为920万套，《辐射：新维加斯》为750万套，前两作的销量已经不错，相信凭借玩家多年对于游戏的期待，游戏大卖是毫无疑问的，但是否能够达到2000万还有待时间为我们公布答案。
《辐射4》是否能击败《老滚5》？
Bethesda称《辐射4》好到无法形容 销量要创新高
对于即将在2015年11月10日发售的《辐射4》，Bethesda是绝对的信心十足，其营销副总裁在接受外媒采访时甚至表示游戏的销量会超越《上古卷轴5：天际》。
pete Hines表示：“我认为《辐射4》的销量将会突破《上古卷轴5：天际》，这是一款更加壮观的RpG游戏，出色到无法形容，我的工作是负责推广这款游戏，而游戏自身将决定它能够走多远，能造成多大影响力，这些目前都是不确定的，因为老滚5的影响力的确很大，但我们对《辐射4》有信心。”
vs
《上古卷轴5：天际》的全球销量超过2000万份，是RpG界的一个奇迹，首先让我们看看《辐射》系列近期作品的销量，《辐射3》销量为920万套，《辐射：新维加斯》为750万套，前两作的销量已经不错，相信凭借玩家多年对于游戏的期待，游戏大卖是毫无疑问的，但是否能够达到2000万还有待时间为我们公布答案。
人工智能学习心得 14
20xx年11月17日
今天上午线上参加了莱西市信息技术学科人工智能与编程教学研讨会，观摩了张老师《变量》一堂课，本课张老师精湛的业务知识和巧妙的驾驭课堂的能力让我受益匪浅。下面我从几个方面来谈一下感受：
一、激趣导入，引入新知
学生们都对刮奖非常感兴趣，通过刮奖环节的设计，学生很快的融入课堂环境中，学生们积极参入，踊跃发言，学习兴趣盎然，在寓教于乐额学习氛围中学习新知识，掌握新技能。
二、积极探索，形象直观
学生们利用之前所学程序可以计算出简单的价格，但是当问题逐渐增多，利用之前的方法就非常麻烦了，这时候引导学生提出问题，教给学生新的知识点-变量。
三、小组合作，积极探究
本节课学生参入度高，动手实践能力强，设计的问题层层递进，环环相扣，过渡环节都处理的'非常到位，更多的是让学生自己去探索，把课堂交给学生，不断创新，发挥了学生的主体学习地位，让其自主探索，合作学习，做到真正的掌握一门技能。这也是培养学生不断创新的手段之一。
希望以后能有更多这样的学习机会，以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。
人工智能学习心得 15
为了使学生更加明白以后的发展方向，和更好的学习好书本上的知识。邓老师带领我们来到了我们学校的楼宇智能化实训基地。
本次实习的主要任务就是认识实习，了解一下楼宇智能化设备。
我们在现场听了邓老师的相关说明和讲解，听他讲完后，在我的脑海里有了一个大体的思路。楼宇智能化控制系统是分为六大单元，一般都是运用于现代化智能小区内，那六大单元包括：门禁对讲系统，火灾报警系统，综合布线系统，安防系统，视频监控系统和DDC系统。这六大单元也分了详细的领域，
1门禁对讲系统包括室内机、单元机、中心管理机等，含语音、视频、控制信号传送等，具有通话、视频、开门等功能；
2火灾报警系统包括：手动报警器、声光报警器、火灾显示盘、报警主机等；
3综合布线系统包括：RJ45配线架、以太网交换机、电话程控交换机、电话配线架等；实现终端电话呼叫、信息插座功能测试；
4安防系统主要是周边防范装置和求助按钮及可燃气体探测器、红外对射报警器、声光报警器、红外探测器、门磁等；完成安防探测器和报警主机、视频监控系统之间的线路铺设和连接；
5视频监控系统就是枪机探头、高速球机探头、矩阵主机、彩色监视器、硬盘录像机等，实现监视器的视频监控和画面切换；
6DDC控制系统包括照明和光照度传感器，实现上位监控工程通讯连结、动画组态。
这六大基本单元使整个系统完全智能化和自动化，全部都可以直接由电脑来操作完成，我最大的感触就是这些玩意太新颖，太先进了，感觉我们这个专业好有前途。
通过本次实习，我了解了主要的.智能化系统和设备，明白了将来的工作任务，对将来的发展有了方向和目标，所以要更好的学习好这门功课了!
人工智能学习心得 16
初入大学，我并不是十分了解我们建筑智能化这个专业究竟是学习什么的，我感到十分迷茫，直到去听了黎洪老师的专业概论课，才逐渐了解了我们专业，通过两周的学习和参观，我从中学到了很多令我受益匪浅的知识，以下是我从学习中的所得所感。
建筑智能化这个专业，总的来说主要就是围绕空调制冷技术的学习。首先，在当今社会，几乎每家每户都有一台空调，几乎每个人都使用过空调。空调，顾名思义，用处就是空气调节，围绕温度、气流速度、湿度和洁净度四个点，来对室内气温进行一个适度的调节。
从老师的课中，我了解到空调的种类分两种：舒适性空调和工艺性空调。先从舒适性空调来说，舒适性空调主要运用在三个方面：建筑、军事、交通。因为舒适性空调是以控制温度而使人体感到舒适的空气调节设备，它的目的是创造一个舒适的工作或生活环境，因此会运用在建筑居多的方面。工艺性空调它则完全不相同，其分三种空调：洁浄空调、降温性空调和恒温恒湿空调。洁浄空调的运用涉及多类如：科学实验、食品美妆、医疗技术。航空航天技术、生物制药技术等；降温性空调则在物流仓储、种植养植、普通厂房运用；而恒温恒湿空调则运用更广泛：生化培养、档案胶片磁带保存、通信机房、文物保存及展示、高科技特殊环境模拟…。这些都离不开恒温恒湿空调。总结，工艺性空调使用的目的就是为了研究、生产、医疗和检测等过程提供一个特殊的室内环境。
了解了空调的基本信息，我对空调有了大致的了解，并且知道了空调在所以机电安装工程中的地位，它的造价占八项工程中总造价的一半，这极大程度的让我明白了它的重要。
不止在课堂上的.学习，我们还去参观了深圳市前海能源科技发展有限公司他们的前海二号冷站，他们前海整个制冷工程，总造价花费了40多亿元，总面积覆盖前海桂湾、前海前湾以及前海妈湾三个片区，服务建筑面积约1900万平方公里。在2号冷站，我们近距离观摩了许多闻所未闻的制冷设施，了解了前海制冷核心技术分别从冰蓄冷、再生水利用、余热利用、海水冷却技术四个方面运行，还有BIM技术、智能控制技术、超静音技术等。
前海冷站的制冷技术运用，让我看到了这个行业是与时代相结合的，科技的进步，也让这个行业得到认可。
在整个学习过程中使我感受最深刻的就是黎洪老师请来的往届的学长与学姐开展的交流会。
在交流会上，几位学长和学姐他们每个人都对我们讲了许多：对专业的理解、就业的情况、自己的工作经历、面试的方法等等，他们每个人所说所讲都不一样，但是我从他们身上学到的知识、从他们讲解中吸收到的经验，让我从另一个方面了解了我们这个专业。
就如蔡晓辉学长的人生信条一样：自信、踏实、勇敢、开拓。这就是我们所需要的，不论你走到哪里，学无止境，要用学习来丰富自身，这样，别人才会看到你的价值，每个人都是未被打磨的翡翠原石，只有经过不断的加工，才能展现最引人注目的自己。
人工智能学习心得 17
转眼之间，两个月的实习期即将结束，回顾这两个月的实习工作，感触很深，收获颇丰。这两个月，在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过我自身的不懈努力，我学到了人生难得的工作经验和社会见识。我将从以下几个方面总结楼宇智能化工程技术岗位工作实习这段时间自己体会和心得：
一、努力学习，理论结合实践，不断提高自身工作能力。
在楼宇智能化工程技术岗位工作的实习过程中，我始终把学习作为获得新知识、掌握方法、提高能力、解决问题的一条重要途径和方法，切实做到用理论武装头脑、指导实践、推动工作。思想上积极进取，积极的把自己现有的知识用于社会实践中，在实践中也才能检验知识的有用性。在这两个月的实习工作中给我最大的感触就是：我们在学校学到了很多的理论知识，但很少用于社会实践中，这样理论和实践就大大的脱节了，以至于在以后的学习和生活中找不到方向，无法学以致用。同时，在工作中不断的学习也是弥补自己的不足的有效方式。信息时代，瞬息万变，社会在变化，人也在变化，所以你一天不学习，你就会落伍。通过这两个月的实习，并结合楼宇智能化工程技术岗位工作的实际情况，认真学习的楼宇智能化工程技术岗位工作各项政策制度、管理制度和工作条例，使工作中的困难有了最有力地解决武器。通过这些工作条例的学习使我进一步加深了对各项工作的理解，可以求真务实的开展各项工作。
二、围绕工作，突出重点，尽心尽力履行职责。
在楼宇智能化工程技术岗位工作中我都本着认真负责的态度去对待每项工作。虽然开始由于经验不足和认识不够，觉得在楼宇智能化工程技术岗位工作中找不到事情做，不能得到锻炼的目的，但我迅速从自身出发寻找原因，和同事交流，认识到自己的不足，以至于迅速的转变自己的角色和工作定位。为使自己尽快熟悉工作，进入角色，我一方面抓紧时间查看相关资料，熟悉自己的工作职责，另一方面我虚心向领导、同事请教使自己对楼宇智能化工程技术岗位工作的情况有了一个比较系统、全面的认知和了解。根据楼宇智能化工程技术岗位工作的实际情况，结合自身的优势，把握工作的重点和难点， 尽心尽力完成楼宇智能化工程技术岗位工作的任务。两个月的实习工作，我经常得到了同事的好评和领导的.赞许。
三、转变角色，以极大的热情投入到工作中。
从大学校门跨入到楼宇智能化工程技术岗位工作岗位，一开始我难以适应角色的转变，不能发现问题，从而解决问题，认为没有多少事情可以做，我就有一点失望，开始的热情有点消退，完全找不到方向。但我还是尽量保持当初的那份热情，想干有用的事的态度，不断的做好一些杂事，同时也勇于协助同事做好各项工作，慢慢的就找到了自己的角色，明白自己该干什么，这就是一个热情的问题，只要我保持极大的热情，相信自己一定会得到认可，没有不会做，没有做不好，只有你愿不愿意做。转变自己的角色，从一位学生到一位工作人员的转变，不仅仅是角色的变化，更是思想观念的转变。
四、发扬团队精神，在完成本职工作的同时协同其他同事。
在工作间能得到领导的充分信任，并在按时完成上级分配给我的各项工作的同时，还能积极主动地协助其他同事处理一些内务工作。个人的能力只有融入团队，才能实现最大的价值。实习期的工作，让我充分认识到团队精神的重要性。
团队的精髓是共同进步。没有共同进步，相互合作，团队如同一盘散沙。相互合作，团队就会齐心协力，成为一个强有力的集体。很多人经常把团队和工作团体混为一谈，其实两者之间存在本质上的区别。优秀的工作团体与团队一样，具有能够一起分享信息、观点和创意，共同决策以帮助每个成员能够更好地工作，同时强化个人工作标准的特点。但工作团体主要是把工作目标分解到个人，其本质上是注重个人目标和责任，工作团体目标只是个人目标的简单总和，工作团体的成员不会为超出自己义务范围的结果负责，也不会尝试那种因为多名成员共同工作而带来的增值效应。
人工智能学习心得 18
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。
人工智能学习心得 19
2016年10月，全球最大代工厂富士康“机器换人”计划加速，每年有上万机器人投入使用，其江苏昆山市的工厂已裁减6万员工。正在举行的全国两会上，一些代表委员对有着近3亿人的农民工群体未来的走向，不无担忧。他们提醒说，“机器换人”，可能会导致农民工未来的就业压力不断加大。(2017/3/10《工人日报》)
人类进入信息化时代，随之而来的将是智能化时代，或者称着机器人时代。目前“机器换人”计划加速，大量的机器人投入使用，让人们从脏、热、累、有毒有害、机械重复的工作中解放出来，将使生产效率和产品质量大大提高，同时能大幅降低生产成本，带来社会的进步。中国制造正在向中高端迈进，只有接纳机器人，才能提高企业和产品的国际竞争力。机器人时代不论你喜欢不喜欢都将如期而至。
“机器换人”来了，预示着一场工业革命已经来临，生产方式、企业管理和用工制度等都将发生一系列的变化，一些企业因为引入机器人而不得不大量裁员，一部分工人特别是农民工因此失去工作的机会，一些年龄大的农民工要想再就业就比较困难，一旦失去工作机会也将丢掉手中的饭碗。
“机器换人”来了，喜忧参半。要有忧患意识，要有危机感，紧迫感，早做安排，提前做好准备。在今年的两会上，全国人大财政经济委员会副主任委员辜胜阻给出细致的.建议，要在普惠性前提下，为农民工提供一个有弹性、多层次、多选择、多模式的持续进修机制。即政府和企业要为农民工提供进修培训的机会，掌握一定的职业技能，以应对新的就业市场。
全国人大代表曹晶认为，应当从职业学校到企业打造出一条终身学习提升的通道，或出台技能津贴指导意见，督促人社部门和企业共同落实。同时，通过立法确定企业必须承担职业教育的义务。教育和培训不可能是一步到位，“授人以鱼不如授人以渔。”以终身学习适应万变的社会和就业市场。
机器人来了，政府和企业要加大职工培训的力度，职工自身也必须自我加压，积极参与学习和培训，学到一技之长，学到再就业的本领，不会因为企业裁员而失去工作的机会。机器人来了，用工总量或会减少，政府和企业还应拓宽就业渠道，增加就业岗位保就业，同时完善失业保险制度。个人也应积极主动创造劳动机会。就业是最大的民生，失去就业机会也将无法保证生活质量。机器人来了，不可以坐等，要积极应对。
人工智能学习心得 20
人工智能之我见
在新事物出现的初期往往会因为各种的原因而不被人们所接受，随着人工智能尤其是机器人在人类生产生活中的广泛应用，智能体的在各方面的缺陷也逐步暴露出来。毋庸置疑，从人工智能体本身的存在的问题，以及面对外界的破坏都是被大众所质疑的。在对人工智能的研究进路上，本文将从现代美术运动的视角来分析，并否定人工智能的存在。
不具备人类的理性本质特征
《纽约时报》曾报道，当今的人工智能已经发展到令人无法想象的程度。比如，自动驾驶汽车;苹果siri智能语音能够听出你的声音，帮你找到最近的电影院。IBM公司最近刚刚推出一款“冒险”智能软件取代了“沃森”系统用于医疗作用，最初是用于培训医学院学生，最终将运用于临床治疗阶段。但是，这些新新的产品都是在人类的操控下进行的。所以，从严格意义上讲，人工智能只能部分放大而不能完全取代人的思维。这里所谓的“严格意义”，是指辩证思维是人类理性的本质特征，而人类的辩证思维是立足于概念的辩证本性而展开的思维，它是以概念、判断、推理、假说和理论系演化等思维形式的矛盾运动深刻地反映客观世界和人类实践活动的内在本质。迄今为止，人类赋予机器的智能还仅仅是悟性活动中的演绎方法。而人类对自身意识的概念本性所进行的既相互对立，又相互转化的辩证思维，是人工智能永远可望而不可及的。而现如今，人工智能又作为一种新的趋势和潮流，悄然的流传和使用于部分行业之中，用以代替工人的普通劳动和辅助人类对于事物的探索和研究，并随着现代化的扩展，它将被越来越多的人们所了解与应用。但是，在人工智能的发展过程中，人类探索的又将是一条从没接触，从没走过的道路，盲目的乐观和冒进是不可取的。
不具备人类思维所特有的社会性和主观能动性
思维是人类所特有的，人对外界事物的反映绝不是机械地呆板地，而是积极地能动地对大量的感性材料进行加工改造，将其升华为理性认识，并在思维中再现事物的本质和规律。以此为基础，实现有目的、有计划地改造世界，以满足人类的物质文化需要。而智能机永远都是人们设计和制造的工具，它模拟人的思维，都是在人事先安排好程序的情况下进行的，它不能有目的地改造客观世界。如果遇到未曾预想的变化，智能机决不能做到“随机应变”。这就如同在现代美术运动中，开始了由一系列技术革命引起的从手工劳动向动力机器生产转变的重大飞跃，机器取代了人力，大规模的工厂化生产取代个体工场的手工生产，然而资产阶级的追逐利益，即使大量的工业产品投入到市场但是设计却远远落后，艺术与技术分离导致了产品外观简陋，设计粗糙没有美感。劣等的'材料和粗制滥造的产品充斥日常生活，影响着人民的审美趣味。所以，不管社会生产如何发展，人永远都是自然界的主人，而绝不能变成机器的奴隶。设计师费希尔也指出，在工具盒机器之间没有什么固定的界限。人们一旦掌握了机器，并使它成为一种工具，就能用工具或者机器创造出高质量的产品来。……并不是机器本身使得产品的质量低劣，而是我们缺乏能力来正常地使用它们。
同时，人工智能的某些方面和程度上要强于人类本身，如果不能很好的控制和引导这种技术，那么在一定的条件和情况下，存在危害人类本身的现象，就好比现在用于军事用途的攻击型无人机，以及用于破坏的网络病毒，这些都是人工智能的产物，却被某些别有用心的人所利用，用来造成损害和危害人类本身的事情和行为。而且在大量使用人工智能的全球趋势下，在不发达、欠发达地区将会威胁或剥夺其就业，同样影响着这些劳动者的工作生活，在这种情况下，会拉大贫富差距，造成穷者与富者的对立。在发达高科技地区占有主导地位的人工智能的发展，依然存在许多的弊端以及许多不合理，不公正的现象。我们不能因为它的强大和便利就忽视了人工智能本身存在的问题和缺陷。
人工智能体面对的伦理困境
莫里斯曾强调：“我所理解的真正的艺术就是人在劳动中的愉快的表现。”他无疑是为劳动人民考虑，即工作需要有乐趣，然而机械的使用正恰恰破坏了这种愉悦的平衡。同样，罗斯金也提到过“不管怎么说，有一件事我们是能够办到的：不使用机器制造的装饰物和铸造品。……这些东西不能使我们更幸福，也不能使我们更聪明，它们既不能增加我们的鉴别能力，也不能扩大我们的娱乐范围。它们只会使我们的理解力更肤浅、心灵更冷漠、理智更脆弱。但这不能怪它们，因为我们到这个世界上来不是为了创造那些容不下我们心灵的东西。”罗斯金的这段话坚决反对机器生产，提倡拒绝使用机器制造品。认为机器象征了死亡，而手工制作痕迹却象征了生命。莫里斯从罗斯金那里继承了反对机器生产的思想，敌视机器生产，坚信手工艺是人类最完美的生产手段。
人工智能也同样破坏了现代社会的伦理道德，首先，人工智能可能会协助人类做某些事情，但是设计总是有缺陷的，如果出现了缺陷，它就可能会损害人类的利益;其次，人工智能不具有思考和学习能力，如果具有了，那人类还能否驾驭智能?就好比高速发展的现代化工业一样，在创造经济效益的同时，也在消耗着不可再生资源和污染着环境。在高速发展的科技面前，人们使用人工智能这项现代化发展所带来的技术，人工智能的发展速度快，改变世界的力度和能力也快于人类对于这项技术的普及和认识，有很多的缺陷和漏洞都被有意或者无意的忽略和过失了，直到出现问题的时候，人们才了解和认识到严重性，有些过错能够挽回，但有些却不能，所以在一定程度上的反对是可取可行的。正如，计算机科学家RosalindPicard指出“机器的自由化程度越高，就越需要道德”。因此，智能体的道德张力正在逐步加重。
对环境及人类带来的致命伤害
南北极冰融化，海水淹没城市，气候变幻莫测，饥荒肆虐蔓延……一个正在崩塌的家园.........工业化生产所带给环境的破坏和污染在短短一百年里就已见端倪，18世纪兴起的工业革命，埋下了人类生存和发展的潜在威胁。西方国家首先步入工业化进程，最早享受到工业化带来的繁荣，也最早品尝到工业化带来的苦果。二十世纪五十年代开始，“环境公害事件”层出不穷，导致成千上万人生命受到威胁，甚至有不少人丧生。当前世界环境问题主要包括气候变化，臭氧层破坏、森林破坏与生物多样性减少、大气及酸雨污染、土地荒漠化、国际水域与海洋污染、有毒的化学品污染和有害废物越境转移等。
然而，对于人工智能对未来的影响我们现在还无法得出正确的评估。但是，人工智能的反对者埃里克布林约尔松就很担忧机器人职业化和人工智能带来的隐患，即使不去考虑高级人工智能对劳动力市场的影响，功能强大的智能机器也会威胁人类的生活，与人类争夺有限的资源。同样，电影《终结者》让我们看到了在未来的世界，天下已经由机器人来操控。机器人想完全占有这个世界，把人类赶尽杀绝。这场斗争的过程是激烈的，虽然这只是一部科幻片，却又不得不让我们陷入思考之中。“I’llbeback。”是使《终结者》能够延续的一句经典台词，同时它更是对人类的一句警语。无论是T-800，还是T-850，甚至是更先进的T-1000和T-X。当人类的科技发展到超越自身所能掌握的高度，危机就将降临。因此，《终结者》作为警醒世人认识到这一危机的影片――特别是它提出了人类所创造的智能体(机械人、克隆人、虚拟的电脑世界……)，终将摆脱人类控制而反之与人.........
结语
在人工智能体道德发展的过程中，我们不仅仅要看到人工智能所带给我们的便利，更要看到人工智能所具有的不完全性的特征，以及对外界事物的破坏。正如，日本创造学家高桥浩说，“对于任何新的事物，我们都要去觉察不正常的状况，觉察不调和，觉察缺点不和谐发现性;……”人工智能的研究是一项极富挑战性的工作，不论是它的复杂性和学科交叉性，还是它那些带有根本性的思考和创新，其实都是人类对自身的不断认识和挑战。
由此，我们要用我们潜在的感受性作用搜索不寻常状态，在反对和支持中寻求更好的发展。
人工智能学习心得 21
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。
人工智能学习心得 22
20世纪40年代，计算机的发明揭开了人类发展的新篇章，使得人类追寻已久的脑力劳动机械化问题获得了解决的方法和途径。计算机能够代替人类大脑进行复杂的计算，并且能够根据计算对某些问题做出判断，从某种程度上代替了人脑的部分功能。而随着计算机计算机技术的发展，20世纪50年代人工智能(AI)这一新的学科门类的诞生，对人类的发展和进步有着重大的意义。
人工智能是指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可用某种智能化的机器来予以人工的实现。诸如机器编译、机器诊断、机器推理以及各种专家系统。随着人工智能技术的发展，引起了众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，并且发展出了若干个研究子学科，如计算机科学、哲学、生理学、社会学、生物学、信息学和计算机数学等，人工智能成为一门广泛的交叉和前沿学科。因此，《人工智能及其应用》课程的学习，对于计算机应用研究技术、机械技术以及本人的专业——农业机械工程的学习和科研工作中，具有十分重要的作用。《人工智能及其应用》课程所讲授的知识涵盖面广、内容较多，其中许多章节所设计的知识都可以单独作为一门课程学习。因此，通过本学期对《人工智能及其应用》课程的学习，我重点总结一下主要学习和掌握的几方面知识：
1、人工智能的研究与应用领域。在人工智能这门学科中，包含有多个研究领域，每个研究领域都有其特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语，它们包括：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。通过对这些研究领域的研究和应用介绍，我发现其中专家系统、机器学习、神经网络、模式识别、机器视觉和数据挖掘等方面的知识，是我所研究的专业领域和课题中，使用计算机软件进行数据处理和自动判别所需要的知识，对我课题的研究和完成将会有很大帮助。
2、知识表示与推理。本部分研究了传统人工智能的知识表示方法、搜索技术和知识推理。以符号和逻辑为基础的传统人工智能问题求解是通过知识表示和知识推理来实现的。知识表示的方法有很多，包括图示法、公式法、结构化方法、陈述式表示、过程式表示、状态空间法和问题归约法等。表示问题是为了进一步求解问题，从问题表示到问题的解决有一个求解的过程，也就是搜索过程。因此，学习了图搜索策略和AX算法的方法和步骤。学习了消解原理这一用于一定的子句公式的重要推理规则，包括消解推理规则、含有变量的消解式、消解反演求解过程等。并且学习了规则演绎系统和产生式系统。它们是解决比较复杂的系统和问题的较为先进的推理技术和系统求解方法，能够解决搜索推理方法难以解决的一些问题。
3、计算智能。包括人工神经网络计算、模糊计算、粗糙集理论、遗传算法、进化策略、进化编程、人工生命、粒群优化、蚁群算法、自然计算和免疫计算。其中每一部分都可以作为单独的一门课程和知识进行深入的学习和研究。其中，我结合课程内容，重点学习和研究了人工神经网络。人工神经网络是模拟生物神经元的特性而产生的，是基于生物神经元特性的互联模型制造的算法及机器。包括有以下几个重要特性：并行分布处理、非线性映射、通过训练进行学习、适应与集成、硬件实现性。在本部分学习了神经网络是由基本处理单元——神经元及其互联方法构成的。其网络基本结构分为两类：递归网络和前馈网络。人工神经网络的主要学习算法有：有师学习、无师学习和强化学习三种。具体学习了自适应谐振理论网络、学习矢量量化网络、Kohonen网络、Hopfield网络，并且学习了基于神经网络的知识表示方法和推理方法。通过这部分的.学习，了解了神经网络的应用方法和应用领域，由于其学习和适应、自组织、函数逼近和大规模并行处理等能力，因而在模式识别、信号处理、系统辨识和优化等方面有着广泛的应用。
4、机器学习。机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并实现现有知识的学问。在此部分，主要学习了机器学习的主要策略、系统的基本结构和各种机器学习算法，包括：机械学习、归纳学习、类比学习、解释学习、神经学习和知识发现。而其中的一些学习方法又与以前学习章节中的内容有所交叉，如神经学习和人工神经网络。介绍了各种学习方法的定义、结构、基本计算方法和流程等知识。机器学习广泛的应用于图像处理、模式识别、机器人动力学与控制、自动控制、自然语言理解、语音识别、信号处理和专家系统等领域。
通过对《人工智能及其应用》课程的学习，使我学习了人工智能的各种基本算法和思想，了解了各种方法的应用领域和适用范围。由于我的研究课题中，也需要对采集的数据进行处理和做出判断，因此必然涉及人工智能的相关知识。课程包含内容很多，涵盖的领域非常广泛，虽然学习深度有限，但是正是对人工智能知识的广泛了解，才能扩展我的研究思路，选定方向和研究算法，进行更深层次的研究。
人工智能学习心得 23
1、引言
人工智能(ArtificialIntelligence，AI)，曾经有一部电影，著名导演斯蒂文?斯皮尔伯格的科幻片《人工智能》(A、I、)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。
一直以来，关于人工智能的理论，我一直认为是科学的前沿，理解起来较为飘渺。但是，从本学期《人工智能》课程的学习中，本人较系统的接触到了关于人工智能的理论，从有限的课程中，通过老师的详细介绍和查阅人工智能方面的书籍，学习了关于人工智能几个主要方面的知识，如模糊控制、专家系统、神经网络等。下面是本人关于人工智能理论的一些基本认识。
2、人工智能的形成与发展
说到人工智能，首先先认识下自动控制理论，自动控制理论从形成到发展至今，已经经历了六十多年的历程，其主要分为三个阶段：
第一阶段是40年代兴起的以调节原理为标志，称为经典控制理论阶段；
第二阶段是以60年代兴起的以状态空间为标志，称为现代控制理论阶段；
第三阶段是80年代兴起的智能控制理论阶段
智能控制是在控制论人工智能系统论和信息论等多学科的高度综合与集成，是一门新兴的交叉前沿学科。智能控制技术，即是在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任
务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。
随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支(如系统工程、系统学、运筹学、信息论)结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。
3、模糊控制
在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。通过课堂中，导师生动的讲解，以及引用到生活当中鲜活的例子，如冰箱温度的模糊控制，智能汽车的行驶路线控制等等，充分的认识到，模糊控制在当今社会的应用已经很广泛，只是理论知识的缺乏而感觉不到它们的存在。
一般控制架构包括：定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化，详细如下：
(1)定义变量：也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差E与输出误差之变化率CE，而控制变量
则为下一个状态之输入U。其中E、CE、U统称为模糊变量。
(2)模糊化（fuzzify）：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值（linguisitcvalue）求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合（fuzzysubsets）。
(3)知识库：包括数据库（database）与规则库（rulebase）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。
(4)逻辑判断：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。
(5)解模糊化（defuzzify）：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，作为系统的输入值。
模糊控制很重要的一点就是模糊规则的制定，其规则制定的来源主要由专家的经验和知识、操作员的操作模式、自学习提供。模糊规则的形式则分为状态评估和目标评估两种。但都是以模糊控制为基础，达到自动控制的目的。
4、专家系统
专家系统(expertsystem)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一。运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。
专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的'完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和
环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。
对专家系统可以按不同的方法分类。通常，可以按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见的有解释型、预测型、诊断型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。
简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
5、神经网络
由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。目前使用得最广泛的是T、Koholen的定义，即“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”
人工神经网络是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
6、小结
关于人工智能的学习，我现在所学习到的仅仅是皮毛。但对于一个刚刚接触人工智能学习的学生，了解如模糊控制、专家系统、神经网络等人工智能的知识入门尤为重要，为将来进一步学习人工智能的理论打下基础，并将理论应用于生活和工作当中，这才是学习的最终目的。
人工智能学习心得 24
为进一步推进人工智能教育工作的开展，8月7日至10日，阳谷县教体局在实验小学和县职业中专举办人工智能教育专项培训活动，活动邀请山东省教科院办公室副主任、信息技术教研员赵亮，山师大信工学院副教授鲁燃等8位专家做报告及编程培训。全县人工智能教育分管校长、中小学信息技术员及人工智能教育任课教师1000余人次参加培训。
赵亮主任以《从内容到方式的双重变革》为题，从国际背景下的国家教育思考入手，论述了信息技术对孩子未来发展的影响；从人工智能教育学习内容的`改变及以互联网+项目式学习方式的变革两个方面，分享了人工智能教育的背景、思考及实施意见等内容。老师们受益匪浅，表示将以赵亮主任报告为指导，适应形势发展，加强学校人工智能教育教学工作。
活动加强了对学校人工智能教师及相关人员在信息技术与学科教学深度融合、人工智能教育发展趋势及教学应用等方面的理念提升，并对学校信息技术员及人工智能教师进行了山东省人工智能教育平台应用以及Scratch、Python编程培训和上机操作。培训活动效果良好，与会人员人工智能教育理念及编程教育能力都得到了极大提高。
下一步，阳谷县教体局将继续推进STEM课程建设，实施项目式学习，加强教学教研，优化教学模式，强化学生工程思维、计算思维、创新思维、批判思维的培养，让更多的孩子适应时代发展的要求，形成核心素养，健康快乐成长，更好地推动阳谷县人工智能教育的开花结果。
人工智能学习心得 25
不敌人工智能“阿尔法狗”之后，中国棋手柯洁“回归”了“人类赛场”。在近日举行的LG杯上，他多次模仿“阿尔法狗”下出妙手，连战连捷。有人笑称，柯洁学会了用“人工智能思维”下棋。
此话虽是笑谈，但“人工智能思维”却着实存在。近日，百度创始人兼首席执行官李彦宏表示，以人工智能为核心的“新一代技术革命”正在掀起，成为人类社会又一次全新变革与发展的开端，创业者必须将自己的思维方式调转到“（人工智能）频道”，才能拥抱时代变革。
人工智能是“主菜”
几年前，人们还在大谈特谈“互联网思维”。在李彦宏看来，互联网只是“前菜”，人工智能才是“主菜”。他认为，在互联网出现之前，人与人可以交流，人与物却无法沟通。互联网时代到来后，提高了人与人的沟通效率。但人工智能时代从根本上解决了人与万物交流的问题，使“唤醒万物”成为可能。
对人工智能持同样积极观点的，还有全球著名人工智能专家李飞飞。她认为，人工智能是第四次工业革命的重要推动力，从健康医疗、交通出行、销售消费、金融服务、媒介娱乐、生产制造，到能源、石油、农业、政府……所有垂直产业都将因人工智能技术的发展而受益。
在日前举行的2017中国国际大数据产业博览会上，人工智能相关成果已成为各大企业竞相展示的当家产品：科大讯飞的智能陪护机器人“晓曼”，基于语音识别、大数据以及“深度学习”的算法等技术运用，能与独居老人聊天、陪儿童玩耍；蚂蚁金服即将推出的“扫脸付”，只需打开支付宝扫一扫，进行授权操作，即可使用“扫脸付”进行支付……各领域“黑科技”的涌现，显示出人工智能驱动发展的`力量。
软硬结合思考问题
在人工智能逐渐走上前台的过程中，如何用“人工智能思维”思考和解决问题？
李彦宏认为，手机虽然会长期存在，但移动互联网的机会已经不多了。而移动互联网的思维方式与人工智能的思维方式截然不同。人工智能的特点是软硬件相结合，因此要关注软件和硬件的结合处能够有哪些创新，从技术和体验角度进行思考。
放眼全球，人工智能已成为众多互联网企业“转型升级”的共同路径。从去年年底开始，谷歌将未来的发展战略调整为“人工智能先行”，而在日前举行的谷歌开发者大会上，谷歌公司展示了其在人工智能等方面的诸多进展：用手机对准花朵，屏幕上就会显示花的名字；智能音箱可以免费拨打电话……
在中国，各大互联网企业也纷纷立足人工智能谋划发展。百度早在2013年就建立了专注于深度学习的研究院，把人工智能提到核心技术创新地位；小米创始人雷军也提出，要在国家层面进行人工智能发展的顶层设计，加强人工智能科研人才培养与引进。
尽管人工智能看上去很美，但离“人工智能思维”所要完成和实现的目标还很远。美国纽约大学心理学教授加里·马库斯认为，虽然人们现在已经可以利用人工智能技术来做一些很棒的工作，但是目前还没有办法构建可以治愈癌症、理解人脑工作的机器，人类智能里还有更多认知层面的元素，如常识、推理、分析等，需要人工智能去学习。
大数据驱动发展
“人工智能思维”的另一层意义，就是要理解数据与算法的关系。李彦宏认为，人工智能时代，数据秒杀算法，“干净”的数据越多，人工智能的深度学习能力就越强。但他同时指出，算法其实也在推动社会进步。
此前，数据量小、数据流通不畅一直是制约人工智能发展的关键问题。而随着互联网技术的发展，海量大数据资源为人工智能加快学习进化提供了条件。360人工智能研究院副院长韩玉刚说，数据量的大小决定了人工智能的“奔跑速度”。而在大数据时代，人人都是人工智能“数据燃料”的供应者。
“当前生活中的信息化设备无处不在，人的一切行为几乎都会数据留痕，从而进入互联网，汇聚成海量的数据信息。”韩玉刚说，运营商、电商巨头、政府等部门所掌握的海量大数据绝大部分都是由单个人产生的数据汇聚而来。
近年来，中国在大数据方面的发力，也为人工智能的发展提供了充足的资源。李飞飞表示，数据是中国推动人工智能发展的一个重要力量。中国拥有大量人口，有许多数据可供人工智能研究应用，会催生大量创新产品。
那么“人工智能思维”的最终目的与作用何在？李彦宏认为，如果用人工智能的思维做互联网产品，能够实现“降维攻击”，比如与打字输入相比，语音输入就是降维攻击。而除手机之外，这种思维还可以延伸到家电、汽车等各类行业。
人工智能学习心得 26
今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的'是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。
通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。
人工智能学习心得 27
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。
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