當(dāng)我們備受啟迪時，常常可以將它們寫成一篇心得體會，如此就可以提升我們寫作能力了。那么心得體會該怎么寫？想必這讓大家都很苦惱吧。接下來我就給大家介紹一下如何才能寫好一篇心得體會吧，我們一起來看一看吧。
人工智能心得體會300字篇一１、促進(jìn)教育方式的變革，培養(yǎng)學(xué)生的綜合能力
在機(jī)器人教育中，課堂以學(xué)生為中心，教師作為指導(dǎo)者提供學(xué)習(xí)材料和建議，學(xué)生必須自己去學(xué)習(xí)知識，構(gòu)建知識體系，提出自己的解決方案，從而有效培養(yǎng)了動手能力、學(xué)生創(chuàng)新思維能力。
２、有效激發(fā)學(xué)習(xí)興趣、動機(jī)“寓教于樂”是我們教育追求的目標(biāo)。這也是當(dāng)前教育游戲成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)一個原因。學(xué)習(xí)興趣是學(xué)生的學(xué)習(xí)成功重要因素。機(jī)器人教育可以通過比賽形式，得到周圍環(huán)境的認(rèn)可和贊賞，能夠激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，激發(fā)學(xué)生的斗志和拼博精神。
３、培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力
機(jī)器人教育中大多以小組形式開始，機(jī)器人的學(xué)習(xí)、競賽實(shí)際上是一個團(tuán)體學(xué)習(xí)的過程。它需要學(xué)習(xí)者團(tuán)結(jié)協(xié)作，包容小組其他成員的缺點(diǎn)和不足，能夠與他人進(jìn)行有效溝通與交流。在實(shí)踐鍛煉中提高自己的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、擴(kuò)大知識面，轉(zhuǎn)換思維方式
在機(jī)器人的學(xué)習(xí)過程中，通過制作機(jī)器人過程中的實(shí)際問題解決，可以學(xué)到模擬電路、力學(xué)等方面知識，不但對物理學(xué)科、計(jì)算機(jī)學(xué)科的教學(xué)起到促進(jìn)作用，同時也擴(kuò)大、加深了學(xué)生科學(xué)知識；通過完成任務(wù)和模擬項(xiàng)目使學(xué)生在為機(jī)器人擴(kuò)充接口的過程中學(xué)習(xí)有關(guān)數(shù)字電路方面的知識；通過為機(jī)器人編寫程序，不但學(xué)到計(jì)算機(jī)編程語言、算法等顯性知識，更有意義的是通過為機(jī)器人編寫程序?qū)W到科學(xué)而高效的.思維方式，邏輯判斷思維、系統(tǒng)思維等隱性知識
二、中小學(xué)機(jī)器人教學(xué)活動的幾點(diǎn)做法：
考慮到中小學(xué)生和機(jī)器人課程的特點(diǎn)，為培養(yǎng)學(xué)生的綜合設(shè)計(jì)能力和創(chuàng)新能力，本人認(rèn)為機(jī)器人教學(xué)應(yīng)該在教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)組織方面一改其它課程的教學(xué)模式，走出一條新的路子來。
1、教學(xué)內(nèi)容：機(jī)器人教學(xué)應(yīng)注意學(xué)生知識廣度的學(xué)習(xí)。雖然僅通過一門課程來擴(kuò)充學(xué)生的知識面效果有限，但是由于機(jī)器人的設(shè)計(jì)涉及到光機(jī)電一體化、自動控制、人工智能等多方面問題，既有硬件設(shè)計(jì)也有軟件設(shè)計(jì)，所以是讓學(xué)生了解和掌握大量知識的絕好機(jī)會。知識不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學(xué)內(nèi)容時，注意力不要僅放在競賽用輪式成品機(jī)器人上，還應(yīng)該關(guān)注單片機(jī)、嵌入式cpu、各種傳感器、電機(jī)、機(jī)械部件等軟硬件技術(shù)在機(jī)器人和自動化技術(shù)上的應(yīng)用。
2、教學(xué)方法：應(yīng)根據(jù)學(xué)段和學(xué)科情況選擇不同的綜合設(shè)計(jì)教學(xué)方法。如：小學(xué)階段可讓學(xué)生完成輪式競賽用機(jī)器人的功能模塊組裝的設(shè)計(jì)；初中階段可進(jìn)行生活與學(xué)習(xí)中實(shí)用機(jī)器人的創(chuàng)意設(shè)計(jì)；高中信息技術(shù)課中可重點(diǎn)對機(jī)器人智能軟件算法進(jìn)行設(shè)計(jì)；而高中通用技術(shù)課中可重點(diǎn)對機(jī)器人的電氣部分、傳感器部分、動力部分和機(jī)械部分進(jìn)行相關(guān)設(shè)計(jì)。總之，教學(xué)方法應(yīng)該側(cè)重綜合設(shè)計(jì)，而不是放在問題的分析上。
3、教學(xué)組織機(jī)器人教學(xué)應(yīng)事先營造好供學(xué)生動手動腦進(jìn)行設(shè)計(jì)活動的環(huán)境。提供必要的設(shè)備和工具（包括工具軟件），組織學(xué)生進(jìn)行探究式學(xué)習(xí)，特別應(yīng)注意探究式學(xué)習(xí)三個要素（任務(wù)驅(qū)動、協(xié)作學(xué)習(xí)、教師引導(dǎo)）的構(gòu)成，讓學(xué)生能夠充分化動手。同時，還應(yīng)提倡設(shè)計(jì)過程的規(guī)范化，用于提高學(xué)生的綜合設(shè)計(jì)能力。教學(xué)活動不僅在課堂上進(jìn)行，還應(yīng)組織學(xué)生在課余時間做適當(dāng)?shù)墓ぷ鳎员ＷC教學(xué)的完整性和有效性。
教育機(jī)器人活動受到越來越多的師生歡迎，教育機(jī)器人必將為我國的素質(zhì)教育做出應(yīng)有的貢獻(xiàn)，教育機(jī)器人的前途是光明的。
人工智能心得體會300字篇二人工智能主要研究用人工方法模擬和擴(kuò)展人的智能，最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關(guān)。邏輯學(xué)始終是人工智能研究中的基礎(chǔ)科學(xué)問題，它為人工智能研究提供了根本觀點(diǎn)與方法。
1、人工智能學(xué)科的誕生
12世紀(jì)末13世紀(jì)初，西班牙羅門·盧樂提出制造可解決各種問題的通用邏輯機(jī)。17世紀(jì)，英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后，德國萊布尼茲做出了四則運(yùn)算的手搖計(jì)算器，并提出了“通用符號”和“推理計(jì)算”的思想。19世紀(jì)，英國布爾創(chuàng)立了布爾代數(shù)，奠定了現(xiàn)代形式邏輯研究的基礎(chǔ)。德國弗雷格完善了命題邏輯，創(chuàng)建了一階謂詞演算系統(tǒng)。20世紀(jì)，哥德爾對一階謂詞完全性定理與n形式系統(tǒng)的不完全性定理進(jìn)行了證明。在此基礎(chǔ)上，克林對一般遞歸函數(shù)理論作了深入的研究，建立了演算理論。英國圖靈建立了描述算法的機(jī)械性思維過程，提出了理想計(jì)算機(jī)模型(即圖靈機(jī))，創(chuàng)立了自動機(jī)理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲程序的思想和建立通用電子數(shù)字計(jì)算機(jī)的馮·諾依曼型體系結(jié)構(gòu)，以及1946年美國的莫克利和埃克特成功研制世界上第一臺通用電子數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)eniac做出了開拓性的貢獻(xiàn)。
以上經(jīng)典數(shù)理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學(xué)科的誕生奠定了堅(jiān)實(shí)的邏輯基礎(chǔ)。
現(xiàn)代邏輯發(fā)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動。20世紀(jì)邏輯研究嚴(yán)重?cái)?shù)學(xué)化，發(fā)展出來的邏輯被恰當(dāng)?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強(qiáng)了邏輯研究的深度，使邏輯學(xué)的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀(jì)邏輯之后進(jìn)入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。
2、邏輯學(xué)的發(fā)展
2.1邏輯學(xué)的大體分類
邏輯學(xué)是一門研究思維形式及思維規(guī)律的科學(xué)。從17世紀(jì)德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲(niz)提出數(shù)理邏輯以來，隨著人工智能的一步步發(fā)展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產(chǎn)生。邏輯學(xué)大體上可分為經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯和現(xiàn)代邏輯。經(jīng)典邏輯與模態(tài)邏輯都是二值邏輯。多值邏輯，是具有多個命題真值的邏輯，是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。
2.2泛邏輯的基本原理
當(dāng)今人工智能深入發(fā)展遇到的一個重大難題就是專家經(jīng)驗(yàn)知識和常識的推理。現(xiàn)代邏輯迫切需要有一個統(tǒng)一可靠的，關(guān)于不精確推理的邏輯學(xué)作為它們進(jìn)一步研究信息不完全情況下推理的基礎(chǔ)理論，進(jìn)而形成一種能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式的，靈活的，開放的，自適應(yīng)的邏輯學(xué)，這便是柔性邏輯學(xué)。而泛邏輯學(xué)就是研究剛性邏輯學(xué)(也即數(shù)理邏輯)和柔性邏輯學(xué)共同規(guī)律的邏輯學(xué)。
泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規(guī)律，建立能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式，并能根據(jù)需要自由伸縮變化的柔性邏輯學(xué)，剛性邏輯學(xué)將作為一個最小的內(nèi)核存在其中，這就是提出泛邏輯的根本原因，也是泛邏輯的最終歷史使命。
3、邏輯學(xué)在人工智能學(xué)科的研究方面的應(yīng)用
邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具，邏輯學(xué)的研究成果不但為人工智能學(xué)科的誕生奠定了理論基礎(chǔ)，而且它們還作為重要的成分被應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)中。
3.1經(jīng)典邏輯的應(yīng)用
人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統(tǒng)治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機(jī)”數(shù)學(xué)定理證明程序(lt)。在此基礎(chǔ)之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問題求解程序(gps)，開拓了人工智能“問題求解”的一大領(lǐng)域。經(jīng)典數(shù)理邏輯只是數(shù)學(xué)化的形式邏輯，只能滿足人工智能的部分需要。
3.2非經(jīng)典邏輯的應(yīng)用
(1)不確定性的推理研究
人工智能發(fā)展了用數(shù)值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統(tǒng)中每個語句或公式賦一個數(shù)值，用來表示語句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有：1976年杜達(dá)提出的主觀貝葉斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的發(fā)生率計(jì)算模型，以及假設(shè)推理、定性推理和證據(jù)空間理論等經(jīng)驗(yàn)性模型。
歸納邏輯是關(guān)于或然性推理的邏輯。在人工智能中，可把歸納看成是從個別到一般的推理。借助這種歸納方法和運(yùn)用類比的方法，計(jì)算機(jī)就可以通過新、老問題的相似性，從相應(yīng)的知識庫中調(diào)用有關(guān)知識來處理新問題。
(2)不完全信息的推理研究
常識推理是一種非單調(diào)邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論，當(dāng)人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結(jié)論。非單調(diào)邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀(jì)80年代，賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的nml非單調(diào)邏輯推理系統(tǒng)、摩爾的自認(rèn)知邏輯都是具有開創(chuàng)性的非單調(diào)邏輯系統(tǒng)。常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理，即容錯推理。
此外，多值邏輯和模糊邏輯也已經(jīng)被引入到人工智能中來處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統(tǒng)。模糊邏輯的研究始于20世紀(jì)20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關(guān)系合成原則，現(xiàn)有的絕大多數(shù)模糊推理方法都是關(guān)系合成規(guī)則的變形或擴(kuò)充。
4、人工智能——當(dāng)代邏輯發(fā)展的動力
現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀(jì)末葉和20世紀(jì)早期，其發(fā)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動。21世紀(jì)邏輯發(fā)展的主要動力來自哪里?筆者認(rèn)為，計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能將至少是21世紀(jì)早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀(jì)邏輯學(xué)的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點(diǎn)不在于人腦所進(jìn)行的各種必然性推理，而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學(xué)習(xí)、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，在不充分信息的基礎(chǔ)上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為，由此達(dá)到實(shí)踐的成功。于是，邏輯學(xué)將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強(qiáng)的可應(yīng)用性。
5、結(jié)語
人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展和邏輯學(xué)的發(fā)展密不可分。
一方面我們試圖找到一個包容一切邏輯的泛邏輯，使得形成一個完美統(tǒng)一的邏輯基礎(chǔ);另一方面，我們還要不斷地爭論、更新、補(bǔ)充新的邏輯。如果二者能夠有機(jī)地結(jié)合，將推動人工智能進(jìn)入一個新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的，目前許多專家和學(xué)者又在基于其他邏輯的基礎(chǔ)上研究概率推理，使得邏輯學(xué)盡可能滿足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來說，一個新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個比較長的時期，那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進(jìn)行，各自發(fā)揮其優(yōu)點(diǎn)，為人工智能的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。目前，許多制約人工智能發(fā)展的因素仍有待于解決，技術(shù)上的突破，還有賴于邏輯學(xué)研究上的突破。在對人工智能的研究中，我們只有重視邏輯學(xué)，努力學(xué)習(xí)與運(yùn)用并不斷深入挖掘其基本內(nèi)容，拓寬其研究領(lǐng)域，才能更好地促進(jìn)人工智能學(xué)科的發(fā)展。
人工智能心得體會300字篇三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：
一、激趣導(dǎo)入，引入新知
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(jì)，學(xué)生很快的融入課堂環(huán)境中，學(xué)生們積極參入，踴躍發(fā)言，學(xué)習(xí)興趣盎然，在寓教于樂額學(xué)習(xí)氛圍中學(xué)習(xí)新知識，掌握新技能。
二、積極探索，形象直觀
學(xué)生們利用之前所學(xué)程序可以計(jì)算出簡單的價(jià)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(diǎn)-變量。
三、小組合作，積極探究
本節(jié)課學(xué)生參入度高，動手實(shí)踐能力強(qiáng)，設(shè)計(jì)的問題層層遞進(jìn)，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(jī)會，以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進(jìn)步和提高。
人工智能心得體會300字篇四通過這學(xué)期的學(xué)習(xí)，我對人工智能有了一定的感性認(rèn)識，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關(guān)于人工智能一個大家比較容易接受的定義是這樣的：人工智能是人造的智能，是計(jì)算機(jī)科學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)交叉形成的一門科學(xué)，簡稱ai。
人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個階段：
第一階段：50年代人工智能的興起和冷落
人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議
第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982年開始了”第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即”知識信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。
1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮
由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗猓捎趆opfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領(lǐng)域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想
最近看了電影《黑客帝國》一系列，對其中的科幻生活有了很大的興趣，不覺有了疑問：現(xiàn)在的世界是否會如電影中一樣呢？人工智能的神話是否會發(fā)生
在當(dāng)前社會中的呢？
在黑客帝國的世界里，程序員成為了耶穌，控制著整個世界，黑客帝國之所以成為經(jīng)典，我認(rèn)為，不是因?yàn)轱w來飛去的超級人物，而是因?yàn)樗底越沂玖艘粋€人與計(jì)算機(jī)世界的關(guān)系，一個發(fā)展趨勢。誰知道200年以后會不會是智能機(jī)器統(tǒng)治了世界？
人類正向信息化的時代邁進(jìn)，信息化是當(dāng)前時代的主旋律。信息抽象結(jié)晶為知識，知識構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢。人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結(jié)合到科學(xué)技術(shù)的各門學(xué)科和社會的各個領(lǐng)域中，她的概念，方法和技術(shù)正在各行各業(yè)廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟(jì)效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進(jìn)性。
智能是一個寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對于什么是人類智能（或者說智力），科學(xué)界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學(xué)角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”，有人從心理學(xué)角度定義為“進(jìn)行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復(fù)地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗(yàn)所測量的那種東西”。這些都不能準(zhǔn)確的說明人工智能的確切內(nèi)涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當(dāng)前信息化社會的迫切要求，同時研究人工智能也對探索人類自身智能的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智能技術(shù)的進(jìn)步都將帶動計(jì)算機(jī)科學(xué)的大跨步前進(jìn)。如果將現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學(xué)的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合，并有一定的理論實(shí)踐依據(jù)，計(jì)算機(jī)將擁有一個新的發(fā)展方向。
個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創(chuàng)造出具有智能的機(jī)器，另一方面是要弄清人類智能的本質(zhì)，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學(xué)的范疇。通過研究和開發(fā)人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計(jì)算機(jī)更好的造福人類。
人工智能心得體會300字篇五電影《人工智能》，一個未來版的皮諾曹式故事。david—一個有思想、有感情的小機(jī)器人，他被一對人類父母—henry和monica所收養(yǎng)。突然有一天，henry和monica的親生兒子martin從昏迷中醒來。而monica對于親生兒子和機(jī)器人養(yǎng)子中作出了選取。
david被人類父母拋棄后，一向認(rèn)為是自己被拋棄的原因是自己不是一個有血肉的人，他渴望著自己能由一個機(jī)器人變成一個真真正正的人。抱著對這個愿望的執(zhí)著，david展開了漫長的歷程。
在描述david經(jīng)歷的故事中，我們能夠看到幾個不一樣的機(jī)器人主角。
每種機(jī)器人都代表自己的作用，但卻無法被人類接納到生命當(dāng)中存在。與david一同被困機(jī)器屠宰場的破舊機(jī)器人，當(dāng)中有仆人、工人、看門人的打扮，能夠看出以前作用于生活和生產(chǎn)。那些破舊機(jī)器人中都以前出色過，但當(dāng)有更新更先進(jìn)的型號推出時，它們即被毫無疑問地丟棄，最終被人類徹底銷毀。
joe，機(jī)器情人，為人類的生理需求服務(wù)，懂得分析人類心理變化。teddy，玩具熊機(jī)器人，只會作為寵物主角的邏輯思考。joe和teddy能夠被人類作為一種寄托，joe甚至能讀懂人類的情緒，但始終不被人類所在乎，最終也只能說出“我以前存在”。
david，新研發(fā)的高仿真機(jī)器人，能脫離數(shù)據(jù)計(jì)算而用感情思考，懂得愛別人，被人類收養(yǎng)。在martin蘇醒前，henry和monica一向嘗試去接納這個機(jī)器人兒子，直至martin康復(fù)回來發(fā)生了一些事情。monica卻放下了接納機(jī)器人做兒子，正因機(jī)器人的外表甚至內(nèi)在無論多么像人類，本質(zhì)卻是機(jī)器人。
david的創(chuàng)造者對于創(chuàng)造david的想法是，嘗試去做一個會去愛的機(jī)器人，而成功之后就是與david同類機(jī)器人量產(chǎn)化的開始。由電影的開端時，我們已經(jīng)看出故事里的社會背景不存在屬于機(jī)器人存在的空間。每種機(jī)器人的出現(xiàn)也是為了人類的需要，只能作為工具的本質(zhì)。即使造出所謂的“愛”，也無法和人類的愛產(chǎn)生共鳴。
更具諷刺的是，david最終只能讓電影里代表高級生命體的外星人幫忙他達(dá)成被愛的愿望。而這個時候，地球上的人類已經(jīng)滅絕了。透過電影這樣比較隱晦的描述，我們感受到的是，人類到了滅絕仍無法接納機(jī)器人到自己的愛當(dāng)中。
或者我們不必深化到去思考人與機(jī)器人的關(guān)聯(lián)，拉近到我們的周圍，在現(xiàn)實(shí)生活的社會中，不正是有人像電影里的人類對待機(jī)器人一般去對待他人嗎？