讀后感是一種對書中人物命運的共鳴和對社會問題的思考。如何寫一篇較為完美的讀后感呢？首先要認真閱讀原文，理解作者的觀點和主題。以下是一些經典的讀后感范文，讓我們一起來欣賞和學習。
人工智能的未來讀后感篇一
盡管它是一本20xx年老教科書，從目錄上看，其歸納總結有特色，例如，ai歷史性里程碑事件及概念總結。真想了解一個行業(yè)，不是只當磚家，還需要挖根刨底，飲水思源，觀全局，足以為謀。
對于ai非專業(yè)讀者，顯然，它值得一試，就當看小說，不喜歡情節(jié)就練三級跳，反正不是靠其謀生。手中有書卡，走馬觀花，騎馬看碼農干啥活，試一下ai的水有多深，能否隨便書海撈一把？呵呵，拭目以待。
這本書的最大優(yōu)點是知識內容高度集中，都是干貨。讀一章勝讀許多書，特別是它總結ai歷史，數理邏輯學應用等部分，絕不拖泥帶水。例如，介紹很多實際問題都可以抽象轉化成最優(yōu)化問題，然后從數學的角度求解其最優(yōu)解。即對于給出的實際問題，從眾多的選擇中選出符合條件的最優(yōu)方案。另外，像還有高級知識表示和知識推理技術部分，包括模糊邏輯、模態(tài)邏輯、非單調邏輯、時間與空間推理、定性推理、描述邏輯等部分文字介紹都像非常專業(yè)，是書的重點核心內容之一。另外，就是有關于agent有關介紹。例如，“計算機和人工智能領域中，agent可以看做是一個實體，它通過傳感器感知環(huán)境，通過執(zhí)行器作用于環(huán)境。對于人類agent，眼睛、耳朵等器官如同傳感器，手、腳和嘴等如同執(zhí)行器”......它介紹了“規(guī)劃技術基本概念”......
當然，它介紹了自然語言，機器學習理解。nl一直是人工智能界所關注的核心課題之一。意外收獲是了解到喬姆斯基體系在nl及機器翻譯中的應用。怪不得他名氣如此之大，mit書店與他有關系書有幾排。
當然書中會是有些難明白的地方，例如，它介紹“人工生命致力于通過試圖在生物學現象中抽取基本的動力學原理來理解生命，并把這些原理用到其他的物理媒體上，如計算機，使它們成為新的實驗操作和測試對象。蟻群優(yōu)化算法模擬螞蟻的行為，向螞蟻的協(xié)作方式學習。粒群優(yōu)化算法基于鳥群捕食行為的研究。免疫計算是模仿生物免疫學和基因進化機理，通過人工方式構造優(yōu)化搜索算法?！?/p>
問題是其中各種算法能夠解決什么樣問題？為什么要用此法或者用這些算法的局限性是什么？這些好像是黑箱作業(yè)，如此等等…。因為，吃瓜讀者不僅僅想知其然，而且想知其所以然。
人工智能的未來讀后感篇二
人工智能是繼工業(yè)革命和信息革命之后的又一次技術革命，它正在通過機器學習、深度學習等技術手段不斷拓展其應用領域，將對社會經濟和人類生活產生深遠影響。但同時，也會帶來眾多挑戰(zhàn)和未知。在我的學習和實踐中，我深刻認識到了人工智能的發(fā)展必然性和巨大潛力，也有所思考和擔憂。
第一段，介紹人工智能的定義及其應用領域。
人工智能指的是通過計算機技術實現智能化的機器，它模擬人類智能的某些方面，比如語音識別、視覺識別、自然語言處理等?，F在人工智能已廣泛應用于各個領域，在醫(yī)療、金融、安防、教育等行業(yè)都取得了很大成功。未來，人工智能將進一步應用于智能制造、智慧城市、智能家居等領域，為人類創(chuàng)造更多價值和便利。
人工智能的快速發(fā)展也帶來了一些挑戰(zhàn)和問題。一方面，為了實現人工智能普及化和應用化，需要解決數據安全、隱私保護等問題；另一方面，人工智能技術的普及和應用，也會對傳統(tǒng)的人力資源和服務業(yè)造成沖擊，引發(fā)社會結構的變化和失業(yè)風險。同時，人工智能也存在著算法不透明、無法解釋等問題，需要進一步完善相關法律和監(jiān)管制度。
盡管人工智能引發(fā)了一些擔憂和挑戰(zhàn)，但其發(fā)展對人類的積極影響也是不可否認的。人工智能在醫(yī)療領域應用可以幫助提高醫(yī)生的診斷精度和效率，為病人提供更好的醫(yī)療服務；在安防領域應用可以幫助提高公共安全和社會穩(wěn)定性；在金融領域應用可以幫助提高風險控制和預測，為個人和企業(yè)提供更好的金融服務等。這些應用將為人類創(chuàng)造更多的福祉，提升人的生存水平。
第四段，深入考慮人工智能發(fā)展的前景。
隨著技術的不斷進步，人工智能會呈現出更加智能化的特點，比如更高的自動化、更準確的判斷和預測能力、更優(yōu)秀的學習能力等，將進一步提高人工智能的普適性和普及程度。同時，人工智能的網絡化和智能化、智能物聯(lián)網的崛起等也將成為人工智能發(fā)展的新趨勢。這些都展示了人工智能的未來巨大的潛力和可能性。
綜上所述，人工智能是一項前途光明的技術，對人類社會、經濟和文化產生著深遠的影響。在面對人工智能的發(fā)展過程中，我們需要解決好技術、法律、安全等重要問題。對于我們普通民眾而言，也應該注重學習和了解人工智能的應用和發(fā)展趨勢，為其發(fā)展提供支持和應用場景，使其更好地造福于人類。同時，我們也需要關注人工智能對人類生存和發(fā)展的影響，探討人工智能與人類共生發(fā)展的可能性。只有這樣，才有可能在人工智能技術的探索和應用中實現人類的共同發(fā)展和進步。
人工智能的未來讀后感篇三
各位書友大家好，今天我分享的書是比爾蓋茨的`《未來之路》，這是比爾蓋茨在1995年對微軟發(fā)展歷程的系統(tǒng)回顧，他休學開啟計算機夢的青澀橋段也充滿其中，同時，書中也描繪了那時的他對pc未來的暢想。20年后，他的預言很多成真了，比如他對智能手機和視頻會議的暢想，如今早已成為我們生活的一部分。
然而，本書給我印象最深刻的并不是對純粹技術的介紹和描繪，而是比爾蓋茨凌駕于精妙的技術天賦之上的，對生活藝術的深刻理解，他身上的人文關懷，對人性的深刻洞察、善于總結反思的個人特質，還有他的叛逆、勇敢創(chuàng)新與獨樹一幟。我看到的是能和現在的我交流溝通的活生生的少年。
比爾蓋茨很善于將枯燥的理論和現象，通過形象有趣的故事和例子來講述，并具有生活的智慧靈性。比如，他在講二進制的算法和信息比特疊加時巨大的數據量時，舉了一個"大臣要求國王在棋盤的方格中依次放翻倍的麥子"的例子，數據量的巨大一下子就變成了形象可感的麥堆，他并說，"我們日常的生活經驗還不足以豐富到使我們看透為什么一個數字會在很長的時期成倍數增長——所隱含的種種暗示。"我覺得這是一句很有哲學意味的話，作為一個與科技、與實證主義打交道的創(chuàng)業(yè)者，他始終對自然和生活的不確定性保持著敬畏。這是很難得的，這使他在生活的激流和行業(yè)的競爭中保持著清醒的頭腦，帶領著團隊創(chuàng)造一個又一個奇跡，并不卑不亢。他擁有平常心。
在這本書，我體會到很多比爾蓋茨的學習方法和處事態(tài)度，比如，他會對一些公司進行長期的觀察和總結，學習行業(yè)的原則，并根據自己的現實情況，找漏洞，找突破。他善于對過往的各種選擇及其結果進行總結和分析，久而久之，他知道哪些是孰輕孰重的問題、哪些是兼容性的問題，什么時候應該主動突擊，而什么時候應該隨波逐流。他更善于總結規(guī)律，比如，他觀察到有才華的人喜歡一起工作，這種工作環(huán)境容易制造一種興奮感。潛在的伙伴和用戶也會加倍注意到這家公司，這樣一來，這種正向的螺旋就周而復始，也就容易產生下一個成功。當微軟蒸蒸日上，而其他一些相似的公司面臨破產的時候，他把這些公司中的精英召集起來，運用這個原理，推動了下一次創(chuàng)新的革命。
成功的人各有各的特質，而唯一不變的，是對于自己從事行業(yè)的無盡的熱愛。唯有熱愛，才能勇敢探索。這讓我想到了我自己，我在哪方面有獨有的天賦？我愿意終其一生愿意奉獻青春的行業(yè)是什么？目前，我還沒有明確的答案。我還在不斷嘗試和尋找。
人工智能的未來讀后感篇四
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。
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，我們現在熟知的社會將不復存在”。
人工智能的未來讀后感篇五
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。
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，我們現在熟知的社會將不復存在”。
人工智能的未來讀后感篇六
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，發(fā)現那本絕版了很久的，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七
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什么情況。機器在處理大量的信息時表現會更好，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）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拖拉機的自動控制，令其不間歇地在農場根據農作物生產情況執(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八
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，數據的質量和可靠性也是人工智能的一個重要挑戰(zhàn)。只有通過對大量數據進行分析整理、建立數據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九
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
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
在青少年活動中心里的多功能廳，偉大的科學探險家位夢華教授給我們上了驚心動魄的一堂課。
當精神抖擻的位教授一上講臺，就問我們：“孩子們，請問你們知道宇宙時什么樣的嗎？”對于這個問題，我也回答不出來，位教授看我們臺下一片鬧哄哄的，沒有聽到準確的答案，便在電腦屏幕中顯示出了宇宙的由來：在很久以前，沒有地球，沒有太陽，沒有星空，沒有光亮，只有無數能量集中在一個點上。突然，“嘣”的一聲巨響，空間和時間同時誕生，迅速向外擴張，這就是宇宙。
第二個介紹的是奇異的地球兩極的共同特點：一年一天，極晝和極夜。極點之上只有一個方向，北極店上只有南，南極點上只有北。一年到頭冰天雪地，荒無人煙，生物稀少。
位教授還給我們介紹了兩極的不同之處，南極最大的陸地動物竟然是螨蟲，南極的氣溫比北極的氣溫還要低幾十度，所以沒有能適應這么低氣溫的動物。相對南極，北極的動物就要繁多很多，其中最著名的就是北極熊，看著位教授在電腦屏幕中播放的一張張可愛的北極熊照片，我很開心。不過心里又替這些可愛的北極熊感到悲傷，由于我們人類的破壞產生的'溫室效應，南北兩極的冰山正在逐漸的消失，在不久的將來這些可愛的北極熊將會失去它們的家園。
上完這堂課，我感觸最深的是：一念之差，繆以千里。生于憂患，死于安樂。
人工智能的未來讀后感篇十二
“人工智能”這個buzzword，常常會因為營銷或者新聞報道的需求而被賦予不同的含義，其外延有時等同于“機器學習”，有時不等同，所以最外圈的這個等號并不完全準確。不過在20xx年被大家普遍討論的這些“ai”，可以認為基本上就是機器學習。內部的四個小圈則是學術上有確定外延的四個概念，代表了當前最重要的四個問題領域，是需要明確的重點概念。
有監(jiān)督學習——讓機器觀測到一些輸入，并告訴機器在這些輸入下應該產生什么樣的輸出。機器通過這些數據學習出一個模型，之后給它新輸入的時候，它能夠根據模型預測應該產生什么樣的輸出。比如機器看到一個圖片，可以判斷圖片中的物體屬于哪一個分類。
無監(jiān)督學習——讓機器觀測到一些輸入，而沒有標準輸出，讓機器自行去總結這些輸入數據有什么統(tǒng)計特征，并生成有意義的產出。例如自動把大批文章聚成相似的幾類，又例如給計算機看一些小狗小貓的照片，讓計算機自動生成一些新的(與看過的相似但又不同的)小狗小貓的照片。
增強學習——讓機器觀測到一些輸入，并讓機器根據輸入做特定動作(action)。這些動作導致機器獲得收益或者懲罰(reward)。機器通過增強學習優(yōu)化它的動作策略(strategy)，使得它的長期收益最大化。下棋就是這一類典型的問題，strategy就是行棋策略，reward就是贏棋。
深度學習——事實上不是一類問題，而只是一種方法，一種通過多層神經網絡來構建上述三種問題所需要的模型的方法。
人工智能已經來了，它就在我們身邊，幾乎無處不在。
人工智能技術正在徹底改變人類的認知，重建人機相互協(xié)作的關系。史無前例的自動駕駛正在重構我們頭腦中的出行地圖和人類生活圖景，今天的人工智能技術也正在翻譯、寫作、繪畫等人文和藝術領域進行大膽的嘗試。
不管怎么說，努力應變吧，這本書講得還算全面，算是一本入門圖書。
人工智能的未來讀后感篇十三
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，但憑借數據處理等方面的優(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十四
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。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。數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數學工具。數學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發(fā)展。數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。人工神經網絡與其它傳統(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)網掩蓋，但互聯(lián)網所產生的大量數據也給了神經網絡更大的機會，人工智能學者也逐漸成為公共知識分子。神經網咯由一層層的“神經元”構成。層數越多，學習就越深，所謂深度學習就是用很多的層數構成的神經網絡達到能讓機器學習的功能。網絡越深，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，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。
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