總結(jié)是對(duì)過(guò)去一段時(shí)間所做工作的回顧和總結(jié)，可以幫助我們更好地規(guī)劃未來(lái)的發(fā)展方向。切忌拖泥帶水，過(guò)多的廢話會(huì)讓讀者產(chǎn)生困惑和失去閱讀興趣。讓我們一起來(lái)探索總結(jié)的奧秘，共同提高自己的總結(jié)能力。
人工智能的未來(lái)心得篇一
以人工智能為主要研究方向的計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，近幾年來(lái)發(fā)展迅猛，并對(duì)人類(lèi)生活產(chǎn)生著日益深遠(yuǎn)的影響。人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步已經(jīng)讓許多傳統(tǒng)行業(yè)發(fā)生了顛覆性變革，并為人類(lèi)的生活和發(fā)展帶來(lái)了諸多機(jī)遇與挑戰(zhàn)。筆者在深入學(xué)習(xí)了人工智能相關(guān)的理論與技術(shù)后，對(duì)于人工智能的未來(lái)發(fā)展和可能帶來(lái)的影響，產(chǎn)生了一些體會(huì)和思考。本文將從五個(gè)方面進(jìn)行探討，以期為讀者提供一些有益的參考。
隨著人工智能技術(shù)的逐步成熟，越來(lái)越多的人們開(kāi)始意識(shí)到，人工智能有可能重新定義人類(lèi)文明的未來(lái)。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，人工智能技術(shù)已經(jīng)取得了一系列極為顯著的成果，如深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器翻譯、人臉識(shí)別、無(wú)人駕駛等等。這些技術(shù)的進(jìn)步不僅大大地提高了人類(lèi)的效率和生活質(zhì)量，更逐漸實(shí)現(xiàn)了人機(jī)交互和智能決策，這標(biāo)志著人工智能已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)新的發(fā)展階段。
人工智能的優(yōu)勢(shì)在于它可以高速地處理和分析海量的數(shù)據(jù)，并在其基礎(chǔ)上對(duì)情境進(jìn)行智能判斷和決策。在很多任務(wù)和領(lǐng)域，人工智能系統(tǒng)已經(jīng)表現(xiàn)出了超越人類(lèi)智慧的能力。然而，人工智能在一些方面還存在著一定的局限，如對(duì)未知情境的適應(yīng)性不足，判斷的模糊性較大等。這也限制了人工智能應(yīng)用的范圍和水平，并暗示著對(duì)人工智能系統(tǒng)的研究和優(yōu)化仍然在繼續(xù)。
人工智能技術(shù)在人機(jī)交互和智能決策方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，也給人造成了一定程度上的壓力和沖擊。與此同時(shí)，人工智能的應(yīng)用也需要更多地考慮人類(lèi)的需求和利益。要實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)和合作，需要更高級(jí)的人工智能技術(shù)和更完善的應(yīng)用場(chǎng)景。同時(shí)，還需要進(jìn)一步探討人機(jī)互動(dòng)和合作的道德和法律問(wèn)題，以確保人工智能的發(fā)展能夠更好地服務(wù)于人類(lèi)的進(jìn)步和發(fā)展。
未來(lái)，人工智能將進(jìn)一步發(fā)展成為人類(lèi)智慧的重要組成部分，并為人類(lèi)的生活和社會(huì)帶來(lái)一系列變革。筆者認(rèn)為，人工智能領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)包括：
1.智能化和自動(dòng)化應(yīng)用的加速發(fā)展。
2.人機(jī)協(xié)同的智能應(yīng)用成為主流。
3.更加普惠的人工智能服務(wù)得以普及和推廣。
4.新一代人工智能系統(tǒng)將兼顧自我學(xué)習(xí)和自我進(jìn)化的功能。
5.人工智能在跨學(xué)科之間的整合和應(yīng)用將進(jìn)一步深化。
人工智能的面臨的挑戰(zhàn)包括政策法規(guī)、道德準(zhǔn)則、數(shù)據(jù)隱私、資源調(diào)度等多個(gè)方面。未來(lái)，人工智能將更多地涉及到金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域，這將給人類(lèi)帶來(lái)巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。如何將人工智能系統(tǒng)更好地服務(wù)于人類(lèi)社會(huì)，如何平衡人工智能的發(fā)展與社會(huì)進(jìn)步的要求，是人工智能未來(lái)面臨的最重要的挑戰(zhàn)。
綜上所述，在人工智能的未來(lái)發(fā)展中，要注重人機(jī)協(xié)同的智能應(yīng)用，平衡人工智能的發(fā)展與社會(huì)進(jìn)步的標(biāo)準(zhǔn)，加強(qiáng)相關(guān)的政策法規(guī)和道德準(zhǔn)則等。只有這樣，人工智能才能更好地為人類(lèi)社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步作出貢獻(xiàn)，走向更加美好和有益的未來(lái)。
人工智能的未來(lái)心得篇二
機(jī)器人技術(shù)從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)是一門(mén)多學(xué)科交叉的科學(xué)。例如自主導(dǎo)航的研究融合了物理學(xué)、電子學(xué)、力學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的知識(shí)。對(duì)于交通行業(yè)來(lái)說(shuō)，發(fā)展無(wú)人駕駛汽車(chē)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(shù)的進(jìn)步，未來(lái)自主導(dǎo)航的研究在其他領(lǐng)域也會(huì)起到重要作用。
就硬件來(lái)說(shuō)，自主導(dǎo)航涉及高運(yùn)算能力，測(cè)距法，傳感技術(shù)（譬如：全球定位系統(tǒng)，激光測(cè)距儀，超聲波，紅外傳感技術(shù)）和3d地圖。從軟件的角度看，自主導(dǎo)航涉及圖像識(shí)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(jì)分析。而這種技術(shù)未來(lái)在醫(yī)療、制造、能源、農(nóng)業(yè)、環(huán)境或空間探索等領(lǐng)域都將起到主要作用。
在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能和圖像處理會(huì)成為醫(yī)療診斷和外科手術(shù)的關(guān)鍵工具。計(jì)算算法能幫助識(shí)別受損的組織器官，并預(yù)測(cè)在一個(gè)生命周期中可能會(huì)出現(xiàn)什么情況。機(jī)器在處理大量的信息時(shí)表現(xiàn)會(huì)更好，在健康醫(yī)療領(lǐng)域提供多一種診斷方法可能會(huì)成為“實(shí)際上的標(biāo)準(zhǔn)”。隨著機(jī)器人的敏捷度和準(zhǔn)確性的'提高，及其在高難度手術(shù)中可以輔助外科醫(yī)生，未來(lái)手術(shù)治療的效果將變得更好。
在制造業(yè)，圖像處理技術(shù)將會(huì)重新構(gòu)造現(xiàn)有的生產(chǎn)方案。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)的敏捷度變得更高，有望誕生新的生產(chǎn)模式和組裝線/拆卸線。這些新的模式很可能補(bǔ)足工廠的勞動(dòng)力，對(duì)于工廠的工作內(nèi)容，機(jī)器人更適合從事生產(chǎn)類(lèi)的工作，而人類(lèi)更適合做質(zhì)量檢驗(yàn)、管理、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和創(chuàng)新。
在能源領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)技術(shù)也能發(fā)揮很多作用。隨著可再生能源成為現(xiàn)實(shí)，我們同樣需要在全球范圍內(nèi)為發(fā)電/能源轉(zhuǎn)換和配電網(wǎng)建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施。這里應(yīng)用的概念是分散化（從更多不同的來(lái)源收集更多不同種類(lèi)的能源）。我們將應(yīng)用人工智能，模式識(shí)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(duì)等的問(wèn)題。這種高效的能源管理方式（智能電網(wǎng)）有可能擴(kuò)大能源的來(lái)源，最終降低發(fā)電/能源轉(zhuǎn)換/用電的成本。
農(nóng)業(yè)是另一個(gè)受人工智能影響很大的領(lǐng)域。隨著世界人口的不斷增加，我們需要尋找新的食物生產(chǎn)方式。舉個(gè)例子，自動(dòng)駕駛車(chē)輛的技術(shù)可以轉(zhuǎn)化為能應(yīng)用在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的自動(dòng)行走車(chē)。人工智能和圖像處理技術(shù)能幫助實(shí)現(xiàn)拖拉機(jī)的自動(dòng)控制，令其不間歇地在農(nóng)場(chǎng)根據(jù)農(nóng)作物生產(chǎn)情況執(zhí)行灌溉、施肥、投放農(nóng)藥等任務(wù)。播種和灌溉將會(huì)成為自動(dòng)農(nóng)用機(jī)器的日常工作，同理，無(wú)人飛行器（uavs）將在未來(lái)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)檢查、處理和制圖。這些技術(shù)進(jìn)步將促使農(nóng)業(yè)的成本下降，從而降低糧食價(jià)格。
在航天機(jī)器人方面，太空探索的自動(dòng)化程度將提高，這將使軌道機(jī)器人得以協(xié)助宇航員完成更多任務(wù)，譬如發(fā)射衛(wèi)星，開(kāi)啟/關(guān)閉艙門(mén)或設(shè)備清洗等。
同樣，機(jī)器人也可能成為廢料收集和回收利用的重要工具。應(yīng)用機(jī)器人和人工智能技術(shù)將使公園、甚至是海洋或其他區(qū)域的清潔成為現(xiàn)實(shí)，這樣的功能會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生積極影響。
看到這里，大家應(yīng)該知道，當(dāng)我們進(jìn)行自主導(dǎo)航的研究時(shí)，受益的不僅是自動(dòng)駕駛汽車(chē)，實(shí)際上，也在推動(dòng)機(jī)器人和人工智能技術(shù)延伸到人類(lèi)生活的其他方面。
人工智能的未來(lái)心得篇三
趁著alphago掀起的熱潮，這周看完了《人工智能的未來(lái)》，一本談?wù)撊斯ぶ悄荜P(guān)于計(jì)算機(jī)技術(shù)原理、神經(jīng)學(xué)、哲學(xué)的書(shū)籍。
關(guān)于人工智能的定義，技術(shù)上和哲學(xué)上都頗具爭(zhēng)議。
圖靈測(cè)試提供了一種技術(shù)的、可衡量的手段；但在哲學(xué)上，人工智能永遠(yuǎn)回避不了關(guān)于意識(shí)或自由意志的問(wèn)題。
關(guān)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(shí)刻，你只能想做一件確定的事情，除此之外，絕對(duì)沒(méi)有任何其它事情。”這種決定論的思想，和我們認(rèn)為我們可以選擇我所愛(ài)、做我所選大相徑庭。
而作者認(rèn)為，當(dāng)機(jī)器說(shuō)出它們的感受和感知經(jīng)驗(yàn)，而我們相信它們所說(shuō)的是真的時(shí)，它們就真正成了有意識(shí)的人。
作者通過(guò)思維模式識(shí)別理論、隱馬爾可夫?qū)蛹?jí)模型、遺傳算法等人工智能技術(shù)，闡述了人工職能領(lǐng)域的進(jìn)展，同時(shí)基于信息科技遵循指數(shù)增長(zhǎng)的規(guī)律，提出了加速回報(bào)定律，樂(lè)觀預(yù)計(jì)智能機(jī)器人在未來(lái)幾十年內(nèi)會(huì)出現(xiàn)。
從最初的人工耳蝸、人工眼球到人工大腦的擴(kuò)展，非生物系統(tǒng)的引入（特別是人工大腦技術(shù)），是否會(huì)產(chǎn)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(shù)學(xué)家斯坦·烏拉姆說(shuō)過(guò)：“技術(shù)的加速發(fā)展和對(duì)人類(lèi)生活模式的改變的進(jìn)展在朝著人類(lèi)歷史上某種類(lèi)似奇點(diǎn)的方向發(fā)展，在這個(gè)奇點(diǎn)之后，我們現(xiàn)在熟知的社會(huì)將不復(fù)存在”。
人工智能的未來(lái)心得篇四
因?yàn)槲冶救舜T士畢業(yè)論文用到的就是bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以我也是對(duì)人工智能的底層邏輯大體上了解一些皮毛。我個(gè)人覺(jué)得人工智能就是機(jī)器或者系統(tǒng)可以像人一樣進(jìn)行學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)、思考判斷，通過(guò)輸入層，中間層，輸出層來(lái)最終做出決策。而其中中間層是一個(gè)設(shè)定好規(guī)則的黑箱，里面具體運(yùn)算方式其實(shí)很復(fù)雜，就像人類(lèi)大腦，思考了哪些、信號(hào)怎么傳遞的，其實(shí)一般人也是不知道的，但就是能做出決策來(lái)。
這本書(shū)介紹了人工智能的歷史，基本原理，需要關(guān)注的地方，對(duì)人類(lèi)社會(huì)的挑戰(zhàn)，以及各國(guó)做出的策略。
但是我認(rèn)為本書(shū)最大的作用是讓我對(duì)于人工智能開(kāi)拓了視野，原來(lái)只是去考慮機(jī)器怎么思考，是有形的機(jī)器還是無(wú)形的系統(tǒng)。實(shí)際上人工智能的安全問(wèn)題(戰(zhàn)爭(zhēng)機(jī)器人的出現(xiàn)、阿西莫夫機(jī)器人三定律)，倫理問(wèn)題(是否要給機(jī)器人以人的地位)，道德問(wèn)題(由于設(shè)計(jì)人員或多或少的原因?qū)е聶C(jī)器識(shí)別黑人為黑猩猩這種道德問(wèn)題)，法律問(wèn)題(無(wú)人騎車(chē)撞人事件是處罰研發(fā)人還是擁有者還是機(jī)器本身)，對(duì)人類(lèi)工作的挑戰(zhàn)，可能會(huì)導(dǎo)致大多數(shù)人失業(yè)等問(wèn)題。
我覺(jué)得對(duì)于人工智能的時(shí)代，目前來(lái)看還是炒概念，不可否認(rèn)隨著阿爾法狗的出現(xiàn)代表著新時(shí)代的人工智能算法層級(jí)的一大進(jìn)步，但是人工智能如果想進(jìn)入到目前各行各業(yè)還是要走很長(zhǎng)時(shí)間的。但是很多專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域可以操作使用，尤其在僅僅靠系統(tǒng)判斷的領(lǐng)域，比如預(yù)測(cè)，投資等。因?yàn)檎嬲枰鳂I(yè)的工作，不僅僅要系統(tǒng)智能還要硬件上可以配套。但是人工智能的時(shí)代可期，十年后應(yīng)該可以滲透到人的身邊。還有上面談的法律倫理道德等問(wèn)題。這些問(wèn)題的拋出者一般是政府方面，我認(rèn)為如果對(duì)于新興事物政府要是全想到了社會(huì)的前面就不會(huì)有什么創(chuàng)新了。等發(fā)展起來(lái)再說(shuō)，就是我的想法，當(dāng)然政府需要制定個(gè)像機(jī)器人三定律的類(lèi)似憲法底線的東西就行了。就像說(shuō)無(wú)法判斷無(wú)人車(chē)撞人是誰(shuí)的錯(cuò)，有人駕駛的車(chē)能判斷出來(lái)誰(shuí)的責(zé)任，但是該撞還是撞了，汽車(chē)出現(xiàn)了100多年了，規(guī)則還是在修改和變動(dòng)的。還有機(jī)器取代人工作的問(wèn)題，很多人找不到工作的事情，這是肯定的，就像以前一艘不到1萬(wàn)噸的船上要有幾十上百人，現(xiàn)在20萬(wàn)噸的船都不需要超過(guò)20人。那些船員干啥去了？時(shí)代會(huì)進(jìn)步的，有些崗位自然會(huì)被取代，但是人作為可以適應(yīng)不同環(huán)境的智慧生物，肯定可以適應(yīng)新時(shí)代的。
總之科技的進(jìn)步是無(wú)人可以阻擋的，為了不被時(shí)代的車(chē)輪壓死就只能推著時(shí)代走。
人工智能的未來(lái)心得篇五
如何創(chuàng)造意識(shí)、思維，也許是人類(lèi)認(rèn)識(shí)自然的最后難題，是意識(shí)對(duì)自己的回歸。作為著名發(fā)明家、作家、未來(lái)主義者，庫(kù)茲韋爾關(guān)于思維的研究和觀點(diǎn)獨(dú)特而驚人。他認(rèn)為不久的未來(lái)，計(jì)算機(jī)可以實(shí)現(xiàn)人類(lèi)大腦新皮質(zhì)功能并超越人類(lèi)，人類(lèi)將與機(jī)器結(jié)合成為全新的物種。
庫(kù)茲韋爾只是把“奇點(diǎn)”當(dāng)作一個(gè)絕佳的“隱喻”。這個(gè)隱喻就是，當(dāng)智能機(jī)器的能力跨越這一臨界點(diǎn)之后，人類(lèi)的知識(shí)單元、連接數(shù)目、思考能力，將旋即步入令人暈眩的加速?lài)姲l(fā)狀態(tài)――一切傳統(tǒng)的和習(xí)以為常的認(rèn)識(shí)、理念、常識(shí)，將統(tǒng)統(tǒng)不復(fù)存在，所有的智能裝置、新的人機(jī)復(fù)合體將進(jìn)入“蘇醒”狀態(tài)。
在庫(kù)茲韋爾看來(lái)，人工智能的關(guān)鍵，并非通過(guò)物理手段制造出媲美、超越人腦的“非生物性智能機(jī)器”。這條路行不通。他給出的方法簡(jiǎn)單有效：將人腦與電腦“嫁接”起來(lái)。
在本書(shū)中，庫(kù)茲韋爾用4章的篇幅（第3章：大腦新皮質(zhì)模型；第4章：人類(lèi)的大腦新皮質(zhì)；第5章：舊腦；第6章：卓越的能力），精心構(gòu)筑了支撐他偉大預(yù)言的第一塊基石。這塊基石的目的，就是試圖將大腦新皮質(zhì)作為“新腦”的重要組成部分，與舊腦區(qū)別開(kāi)來(lái)。
智能可以超越自然的局限，并依照自身的意志改變世界，這恐怕是世間最了不起的奇跡了。人類(lèi)智能可以幫助我們克服生物遺傳的局限，并在這一進(jìn)程中改變自我。唯有人類(lèi)能夠做到這一點(diǎn)。
人類(lèi)智能之所以能夠產(chǎn)生與發(fā)展，源于這是一個(gè)可以對(duì)信息進(jìn)行編碼的世界。物理學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)模型[3]會(huì)有數(shù)十個(gè)常量需要被精準(zhǔn)限定，否則無(wú)法產(chǎn)生原子，也就不會(huì)有所謂的恒星、行星、大腦，更不會(huì)有關(guān)于大腦的書(shū)籍。讓人不可思議的是，物理學(xué)定律及常數(shù)能夠精確到如此程度，以至于允許信息自身得以演化發(fā)展。
我們的第一個(gè)發(fā)明是口語(yǔ)，它使我們能夠用不同的話語(yǔ)來(lái)表達(dá)想法。隨后發(fā)明的書(shū)面語(yǔ)言，使我們能夠用不同形式來(lái)表達(dá)我們的想法。書(shū)面語(yǔ)言庫(kù)極大地?cái)U(kuò)展了我們無(wú)外力援助的大腦的能力，使我們能夠維持并擴(kuò)充我們的認(rèn)知基礎(chǔ)，這是一種遞歸結(jié)構(gòu)化的思想。
我們還開(kāi)發(fā)了其他工具，通過(guò)利用這些工具，我們現(xiàn)在能用精確的信息術(shù)語(yǔ)來(lái)理解我們所屬的生物群落。我們正以極快的速度利用逆向工程法分析生物群落的構(gòu)成信息，包括大腦結(jié)構(gòu)的信息。我們現(xiàn)在擁有以人類(lèi)基因組形式存在的生命目標(biāo)代碼，這項(xiàng)成就本身也是指數(shù)級(jí)發(fā)展的一個(gè)突出實(shí)例。
現(xiàn)在有一項(xiàng)涉及成千上萬(wàn)個(gè)科學(xué)家和工程師的宏偉工程正在進(jìn)行中，他們正致力于理解智能程序的最好范例――人類(lèi)大腦。這項(xiàng)工程的目標(biāo)是精確理解人類(lèi)大腦的工作機(jī)制，然后通過(guò)這些已知的方法來(lái)更好地了解我們自身，并在必要的時(shí)候修復(fù)大腦，而與本書(shū)最密切相關(guān)的，就是創(chuàng)造出更加智能的機(jī)器。以前專(zhuān)屬于人類(lèi)智能的許多任務(wù)以及活動(dòng)，現(xiàn)在能完全由電腦控制，更加精確，范圍也擴(kuò)大了。
理解、建模和模擬人類(lèi)大腦的關(guān)鍵是對(duì)大腦新皮質(zhì)實(shí)施逆向工程，而大腦新皮質(zhì)是我們進(jìn)行循環(huán)分層思維的地方。
大腦也是這樣。它有一個(gè)類(lèi)似的巨大的冗余組織，尤其是在新皮質(zhì)結(jié)構(gòu)中。化繁為簡(jiǎn)，揭開(kāi)人腦最基本的力量，包括其基本智力系統(tǒng)如何進(jìn)行辨識(shí)、記憶、預(yù)測(cè)。這些行為在新皮質(zhì)里不斷重復(fù)，產(chǎn)生了各種不同的想法。
人工智能的未來(lái)心得篇六
這個(gè)問(wèn)題的回答，如果放在古代，就好比封建王朝，一定會(huì)被新的人類(lèi)階級(jí)劃分方式所取代；而在現(xiàn)在又如信息碎片化，是人類(lèi)從物質(zhì)到精神文明的過(guò)度，它能夠存在且必然存在，但同時(shí)也被人類(lèi)反駁于它的某些淺層性如一元，固定的一些特點(diǎn)。由此可以推出如果的地球的形成是宇宙運(yùn)行必然以及偶然中的結(jié)果，那么人工智能在人類(lèi)發(fā)展的進(jìn)程中也擔(dān)當(dāng)著這一輔助性的結(jié)果角色。
因而是人類(lèi)創(chuàng)造并成就了人工智能。計(jì)算機(jī)會(huì)像人類(lèi)一樣思考，是被人類(lèi)賦予了其世界觀，價(jià)值觀，人生觀，而并非機(jī)器本身所有。美劇《疑犯追蹤》講述了一位天才編程員哈羅德為美國(guó)政府編制了一套24小時(shí)全天候監(jiān)事在美人員的一切行動(dòng)，并根據(jù)他所編入的算法，人工智能（在劇中被哈羅德稱(chēng)為機(jī)器）演算后判定此人是否具有犯罪嫌疑。后因政府的出賣(mài)哈羅德假死，并雇傭了前cia探員進(jìn)行機(jī)器給定人員是否構(gòu)成犯罪行為的最終判定。
當(dāng)然，這部美劇反派從人上升為了人工智能（這里所說(shuō)的并非主角，哈羅德經(jīng)歷40多次輸入后，使機(jī)器擁有的正常人類(lèi)三觀的人工智能，即機(jī)器）而是哈羅德以前的摯友內(nèi)森所設(shè)計(jì)的一套撒瑪利亞人程序系統(tǒng)。因內(nèi)森死后落入不法集團(tuán)手中，撒瑪利亞人程序系統(tǒng)在啟動(dòng)時(shí)未經(jīng)過(guò)人類(lèi)三觀編入，而對(duì)世界進(jìn)行機(jī)械化非人類(lèi)的處理。例如：為控制全球人類(lèi)糧食供應(yīng)不足，自動(dòng)保留精英人類(lèi)上層人物，解決處理罪犯甚至普通人的生命；又或者是直接給定目標(biāo)非黑即白的定義只要對(duì)國(guó)家有危險(xiǎn)立刻派遣殺手解決潛在性威脅。
兩大ai的對(duì)決，總是撒瑪利亞人處于上風(fēng)。并非它的系統(tǒng)是多么的先進(jìn)，尖端，而是它擁有非人類(lèi)理性的決斷性。而機(jī)器被程序員哈羅德，輸入了自身的情感經(jīng)歷后，從而也擁有了人類(lèi)的感性，而處于下風(fēng)。
其實(shí)如果把這兩大人工智能具象化的成為人類(lèi)本身又會(huì)怎樣呢？人之所以是人，是因?yàn)槿耸且桓兴枷氲奶J葦。哲學(xué)意義上來(lái)說(shuō)，人做任何事都被思想所左右，而思想由認(rèn)知所決定及思想深度由認(rèn)知深淺所左右，也正是思想構(gòu)成了人類(lèi)的三觀。上文如果把撒瑪利亞人比做一個(gè)卓越非凡，懵懂無(wú)知，只懂破壞的少年天才；那么機(jī)器就是一個(gè)能容忍包容一切，卻又不失原則，不越界的成熟智者。
人生有三重境界：第一重，看山是山，看水是水；第二重，看山不是山，看水不是水；第三重，看山還是山，看水還是水。這句話表明了人生的三個(gè)階段，年輕時(shí)朝氣蓬勃，又有點(diǎn)直率魯莽；中年時(shí)有了一定的人生經(jīng)歷，所以膚淺的認(rèn)為認(rèn)知程度有了顯著的提升；等到老年回過(guò)頭來(lái)靜靜體味才發(fā)現(xiàn)世界之大，人生之短，思想蔓延無(wú)邊界，所有又回歸了本我。
人類(lèi)的未來(lái)，也即是如此太一定存在于人工智能的息息陪伴而又必然存在人類(lèi)對(duì)于人生終極奧義的思考，這是機(jī)器所能無(wú)法達(dá)到的境界。人類(lèi)花費(fèi)了2000年才進(jìn)化出閱讀的能力。從1946年第一臺(tái)計(jì)算機(jī)eniac的誕生到今年2017，短短不到100年的時(shí)間里機(jī)器就有了擁有超越人類(lèi)的某些方面的能力。這些能力，被人類(lèi)所放大，當(dāng)然也被人類(lèi)所限制。所以真正決定人類(lèi)未來(lái)的還是人類(lèi)本身。
但是人畢竟是人，你可以說(shuō)這個(gè)世界上有好人與壞人，但也并非黑即白，也的確有少數(shù)反社會(huì)分子的存在，但人永遠(yuǎn)不會(huì)像機(jī)器一樣思考。近年來(lái)，手機(jī)電腦等電子產(chǎn)品日益與人類(lèi)的生活密不可分，碎片化信息成為世界主流推銷(xiāo)與接受信息的方式。但與此同時(shí)，也產(chǎn)生的人對(duì)這種方式的批判與認(rèn)知，越來(lái)越多的人倡議用自己的腦子思考，檢索過(guò)后再將碎片化信息裝入自己的知識(shí)體系。
問(wèn)題與思考同步進(jìn)行，機(jī)器可能以后才會(huì)漸漸實(shí)現(xiàn)。可人從古至今就一直這么思考著，推崇時(shí)而又能進(jìn)行的批駁，才讓社會(huì)有了質(zhì)的飛躍展。而又因人類(lèi)創(chuàng)造成就的機(jī)器，所以人類(lèi)決定了人類(lèi)自己的未來(lái)，進(jìn)而最終可以得到人不是機(jī)器，機(jī)器不是人，機(jī)器可以接受人類(lèi)感性與理性的輸入，而人不會(huì)像機(jī)器一樣，程序化地思考。
人工智能的未來(lái)心得篇七
在青少年活動(dòng)中心里的多功能廳，偉大的科學(xué)探險(xiǎn)家位夢(mèng)華教授給我們上了驚心動(dòng)魄的一堂課。
當(dāng)精神抖擻的位教授一上講臺(tái)，就問(wèn)我們：“孩子們，請(qǐng)問(wèn)你們知道宇宙時(shí)什么樣的嗎？”對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，我也回答不出來(lái)，位教授看我們臺(tái)下一片鬧哄哄的，沒(méi)有聽(tīng)到準(zhǔn)確的答案，便在電腦屏幕中顯示出了宇宙的由來(lái)：在很久以前，沒(méi)有地球，沒(méi)有太陽(yáng)，沒(méi)有星空，沒(méi)有光亮，只有無(wú)數(shù)能量集中在一個(gè)點(diǎn)上。突然，“嘣”的一聲巨響，空間和時(shí)間同時(shí)誕生，迅速向外擴(kuò)張，這就是宇宙。
第二個(gè)介紹的是奇異的地球兩極的共同特點(diǎn)：一年一天，極晝和極夜。極點(diǎn)之上只有一個(gè)方向，北極店上只有南，南極點(diǎn)上只有北。一年到頭冰天雪地，荒無(wú)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(dòng)物竟然是螨蟲(chóng)，南極的氣溫比北極的氣溫還要低幾十度，所以沒(méi)有能適應(yīng)這么低氣溫的動(dòng)物。相對(duì)南極，北極的動(dòng)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(ài)的北極熊照片，我很開(kāi)心。不過(guò)心里又替這些可愛(ài)的北極熊感到悲傷，由于我們?nèi)祟?lèi)的破壞產(chǎn)生的'溫室效應(yīng)，南北兩極的冰山正在逐漸的消失，在不久的將來(lái)這些可愛(ài)的北極熊將會(huì)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(lè)。
人工智能的未來(lái)心得篇八
你不得不承認(rèn)，人生是一個(gè)不斷的巧合。如果不是因?yàn)槿ツ陞⒓泳W(wǎng)絡(luò)上的人工智能課程，我不會(huì)了解那么多新鮮的知識(shí)。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(lái)他就是那本被很多人談及的《onintelligence》一書(shū)的作者。有一天發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)那本絕版了很久的，也被很多人提及的書(shū)《人工智能的未來(lái)》居然到貨了。這才發(fā)現(xiàn)原來(lái)是同一本書(shū)，真是如獲至寶！
書(shū)很薄，字體很大，很快就翻完了。說(shuō)是很快，那是因?yàn)樽x來(lái)很爽，作者關(guān)于智能的解釋實(shí)在是深得我心。我曾經(jīng)有過(guò)一些關(guān)于記憶的思考，記憶片段是如何關(guān)聯(lián)的，在書(shū)里都解釋得清清楚楚。有些概念在geb里也提到過(guò)，比如我的大腦里一定有根神經(jīng)是關(guān)于樓下那只貓的。其實(shí)對(duì)每一個(gè)你認(rèn)識(shí)的人，每一個(gè)單詞字母...關(guān)于這個(gè)世界的每一個(gè)物體，在你的大腦里都有個(gè)抽象的概念，有一根神經(jīng)對(duì)應(yīng)著，這想來(lái)很不可思議。原來(lái)，柏拉圖的理想國(guó)是很有道理的。
作者認(rèn)為，大腦新皮層只是在原有古腦的基礎(chǔ)上加上了一個(gè)記憶系統(tǒng)，于是就帶來(lái)了所謂的智能。而智能并不需要計(jì)算，而只是直接提取現(xiàn)成答案。所以說(shuō)要想成功，需要10萬(wàn)小時(shí)的努力是有道理的，你需要有很多的答案，才能提取。有時(shí)候我們說(shuō)，一個(gè)人很聰明，很靈活，其實(shí)是見(jiàn)多識(shí)廣的緣故。因?yàn)橐?jiàn)得多了，你的知識(shí)就很豐富，各種關(guān)聯(lián)就很多，要找到答案就很容易。
記憶來(lái)自感知，所以跟一個(gè)人的經(jīng)歷有關(guān)。你之所以是你，是你的經(jīng)歷造就了你的記憶，而記憶是你行為的基礎(chǔ)。我們制造的智能機(jī)器，其感知跟我們不同，其智能形式必然不同，或者說(shuō)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(shí)在是因?yàn)榻?jīng)歷不同，記憶不同，所以世界模型也不同。
作者說(shuō)，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(dòng)聲色，但是我知道你已經(jīng)懂了。
人工智能的未來(lái)心得篇九
趁著alphago掀起的熱潮，這周看完了《人工智能的未來(lái)》，一本談?wù)撊斯ぶ悄荜P(guān)于計(jì)算機(jī)技術(shù)原理、神經(jīng)學(xué)、哲學(xué)的書(shū)籍。
關(guān)于人工智能的定義，技術(shù)上和哲學(xué)上都頗具爭(zhēng)議。
圖靈測(cè)試提供了一種技術(shù)的、可衡量的手段；但在哲學(xué)上，人工智能永遠(yuǎn)回避不了關(guān)于意識(shí)或自由意志的問(wèn)題。
關(guān)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(shí)刻，你只能想做一件確定的事情，除此之外，絕對(duì)沒(méi)有任何其它事情。”這種決定論的思想，和我們認(rèn)為我們可以選擇我所愛(ài)、做我所選大相徑庭。
而作者認(rèn)為，當(dāng)機(jī)器說(shuō)出它們的感受和感知經(jīng)驗(yàn)，而我們相信它們所說(shuō)的是真的時(shí)，它們就真正成了有意識(shí)的人。
作者通過(guò)思維模式識(shí)別理論、隱馬爾可夫?qū)蛹?jí)模型、遺傳算法等人工智能技術(shù)，闡述了人工職能領(lǐng)域的進(jìn)展，同時(shí)基于信息科技遵循指數(shù)增長(zhǎng)的規(guī)律，提出了加速回報(bào)定律，樂(lè)觀預(yù)計(jì)智能機(jī)器人在未來(lái)幾十年內(nèi)會(huì)出現(xiàn)。
從最初的人工耳蝸、人工眼球到人工大腦的擴(kuò)展，非生物系統(tǒng)的引入（特別是人工大腦技術(shù)），是否會(huì)產(chǎn)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(shù)學(xué)家斯坦?烏拉姆說(shuō)過(guò)：“技術(shù)的加速發(fā)展和對(duì)人類(lèi)生活模式的改變的進(jìn)展在朝著人類(lèi)歷史上某種類(lèi)似奇點(diǎn)的方向發(fā)展，在這個(gè)奇點(diǎn)之后，我們現(xiàn)在熟知的社會(huì)將不復(fù)存在”。
[人工智能的未來(lái)讀后感]
人工智能的未來(lái)心得篇十
提到人工智能，可能眾多人第一反應(yīng)就是機(jī)器人，因?yàn)樵诟鞣N文學(xué)著作、電影、電視劇中人工智能的形象以機(jī)器人居多。人工智能并不是局限于機(jī)器人這一個(gè)品種。理想中的人工智能應(yīng)該是包含著各種形態(tài)的智能體，以我們?nèi)祟?lèi)可見(jiàn)可概括的形體來(lái)說(shuō)，可以是計(jì)算機(jī)程序、機(jī)器人、車(chē)載硬件、甚至是芯片，而人工智能就存在與這些硬件當(dāng)中的軟體內(nèi)。我突然想起一部玄幻小說(shuō)，里面的超強(qiáng)外星造物就是一個(gè)光球形態(tài)的人工智能，能分析地球的語(yǔ)言和行為模式，快速的用低維度的表達(dá)形式來(lái)轉(zhuǎn)述它高維度的思想，是小說(shuō)里面的主角制勝法寶。也許人工智能發(fā)展到那一階段，確實(shí)就是比人類(lèi)維度要高出許多的“生物”了。
現(xiàn)代有很多科技大佬已經(jīng)開(kāi)始呼吁，要我們小心人工智能。這肯定不是空穴來(lái)風(fēng)，畢來(lái)風(fēng)，畢竟這些已經(jīng)站在科技界頂端的人看到的東西就是比普通人要長(zhǎng)要遠(yuǎn)的。不過(guò)可以確定的是，在我們想要利用人工智能的便利優(yōu)化我們的生活的同時(shí)，還是有一部分精英人士是在高度警惕這些人工智能，畢竟可是頂著人類(lèi)滅亡這種風(fēng)險(xiǎn)啊。當(dāng)人工智能處于一個(gè)低級(jí)階段的時(shí)候，人類(lèi)可以讓人工智能來(lái)代替人類(lèi)進(jìn)行一些需要基本思考的工作，比如記賬，審計(jì)，閱讀，還有風(fēng)險(xiǎn)更低的體力勞動(dòng)，人工智能是可以通過(guò)自己分析預(yù)判來(lái)減少風(fēng)險(xiǎn)的。雖然可能會(huì)帶來(lái)大量的失業(yè)，但是這本來(lái)就是社會(huì)前進(jìn)必須經(jīng)歷的過(guò)程，當(dāng)新技術(shù)被發(fā)明出來(lái)時(shí)一定會(huì)影響某些群體的既得利益，然而只要這個(gè)前進(jìn)的方向是對(duì)的，也就無(wú)可厚非了，畢竟被取代的是所需能力不高的工種，只能怨自身沒(méi)有什么不可替代的價(jià)值了。
當(dāng)然萬(wàn)事皆有利有弊人工智能技術(shù)也不例外。一方面，借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，將極大提高生產(chǎn)率，節(jié)省勞動(dòng)成本;通過(guò)優(yōu)化行業(yè)現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)，開(kāi)拓更廣闊的市場(chǎng)空間。另一方面，人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)也帶來(lái)了近期和遠(yuǎn)期的風(fēng)險(xiǎn)。在不遠(yuǎn)的將來(lái)，那些重復(fù)、耗時(shí)、乏味的工作;在快速變化的復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行的.工作以及超出人類(lèi)極限的工作，都有可能被人工智能系統(tǒng)所代替，從而沖擊勞動(dòng)力市場(chǎng)。可以預(yù)測(cè)，由于人工智能的發(fā)展，多數(shù)人的智能將低于或接近人工智能的水平，如果沒(méi)有政策的有效控制，財(cái)富就會(huì)集中到少數(shù)智能超過(guò)人工智能的人手中，這將進(jìn)一步擴(kuò)大社會(huì)的貧富差別，引發(fā)社會(huì)的撕裂。
無(wú)論如何，人工智能已經(jīng)慢慢滲入我們的日常、生活、飲食、起居、甚至是思想...但既然人工智能時(shí)代來(lái)了，我們也無(wú)所畏懼!因此我們?nèi)祟?lèi)繼續(xù)探索、前進(jìn)，也無(wú)需畏首畏尾，只管一路向前!
人工智能的未來(lái)心得篇十一
學(xué)生們都對(duì)刮獎(jiǎng)非常感興趣，通過(guò)刮獎(jiǎng)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(lè)額學(xué)習(xí)氛圍中學(xué)習(xí)新知識(shí)，掌握新技能。
學(xué)生們利用之前所學(xué)程序可以計(jì)算出簡(jiǎn)單的價(jià)格，但是當(dāng)問(wèn)題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時(shí)候引導(dǎo)學(xué)生提出問(wèn)題，教給學(xué)生新的知識(shí)點(diǎn)-變量。
本節(jié)課學(xué)生參入度高，動(dòng)手實(shí)踐能力強(qiáng)，設(shè)計(jì)的問(wèn)題層層遞進(jìn)，環(huán)環(huán)相扣，過(guò)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(mén)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(huì)，以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進(jìn)步和提高。
人工智能的未來(lái)心得篇十二
人工智能改變了我們的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能教育要培養(yǎng)學(xué)生什么知識(shí)，什么素養(yǎng)，才能為社會(huì)發(fā)展提供源源不斷的動(dòng)力源泉。
人工智能簡(jiǎn)稱(chēng)ai，它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)，在此次人工智能教育論壇中，黃錦輝教授對(duì)人工智能用更加利于理解的解釋是人工智能等于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和5g技術(shù)綜合的產(chǎn)物，做好人工智能教育能實(shí)現(xiàn)不斷提升人們生活的質(zhì)量，在論壇中，劉三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的著力點(diǎn)集中在算力、數(shù)據(jù)處理、算法以及場(chǎng)景化的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對(duì)教材可以理解，教育情景可以感知，學(xué)習(xí)服務(wù)可以定制，使人工智能教育從智能增強(qiáng)，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苎a(bǔ)償，最終達(dá)到智能替代。
在實(shí)際過(guò)程中，很多學(xué)校沒(méi)有開(kāi)展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步開(kāi)展起來(lái)呢？人工智能開(kāi)展過(guò)程中，主要面臨的問(wèn)題主要有：
第一教材的缺乏，
第二師資的缺乏，
第三課程實(shí)施的場(chǎng)地缺乏，
第四怎么教的問(wèn)題。
分為三個(gè)階段：
第一階段大班stem基礎(chǔ)教學(xué)，
第二輪實(shí)踐教學(xué)建立社團(tuán)校隊(duì)，
第三開(kāi)展項(xiàng)目式專(zhuān)訓(xùn)，培育科技特長(zhǎng)生，或者各年級(jí)年級(jí)培養(yǎng)學(xué)生人工智能教育的不同目標(biāo)，小學(xué)低年級(jí)可以主要培養(yǎng)綜合素養(yǎng)，小學(xué)高年級(jí)跨學(xué)科應(yīng)用，初中形成目標(biāo)方向，高中向目標(biāo)方向進(jìn)行研究。
這次的粵港澳臺(tái)人工智能教育論壇學(xué)習(xí)，拓寬了我對(duì)人工智能教育的認(rèn)識(shí)，對(duì)我的教學(xué)如何開(kāi)展人工智能教育具有指導(dǎo)和借鑒意義。
人工智能的未來(lái)心得篇十三
李xx號(hào)稱(chēng)最會(huì)說(shuō)話的計(jì)算機(jī)男神，曾經(jīng)是微軟谷歌的副掌門(mén)，現(xiàn)在是創(chuàng)新工廠的大bo，在微博有超過(guò)半個(gè)億粉絲。第一此認(rèn)識(shí)到他和人工智能這個(gè)概念是在奇葩大會(huì)這個(gè)節(jié)目中，他的觀點(diǎn)及幽默風(fēng)趣的話語(yǔ)引起了我的興趣，所以在這個(gè)寒假中我讀了他的《人工智能》一書(shū)。
近幾年，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)上購(gòu)物、物流快遞、高鐵、地鐵、城市建設(shè)等讓我們生活發(fā)生了天翻地覆的變化。讓我對(duì)未來(lái)產(chǎn)生了無(wú)限的暢想，我的科目二一直沒(méi)過(guò)，為什么人要買(mǎi)車(chē)？為什么不能有一輛無(wú)所不在的滴滴，當(dāng)我們要出門(mén)的.時(shí)候它就來(lái)了，它是共享經(jīng)濟(jì)，它會(huì)降低空氣污染，甚至有一天車(chē)與車(chē)之間能對(duì)話：“我要爆胎了，快散開(kāi)”等等。
下一個(gè)十年，社會(huì)還會(huì)發(fā)生怎樣的變化呢？李xx認(rèn)為，人工智能、機(jī)器人作為大熱的方向，也會(huì)引領(lǐng)時(shí)代變革風(fēng)，很多邏輯簡(jiǎn)單、重復(fù)式、機(jī)械式的勞作被機(jī)器人取代；制造、金融、家政等等行業(yè)，很多傳統(tǒng)的管理經(jīng)營(yíng)模式也會(huì)隨之發(fā)生改變。未來(lái)人類(lèi)50%的工作都會(huì)被人工智能取代。但是人與機(jī)器最大區(qū)別是有感情，在未來(lái)創(chuàng)新思維、審美能力、藝術(shù)哲學(xué)這些更顯的珍貴。
人是最復(fù)雜情感動(dòng)物，怎樣才能教育好學(xué)生，使教育發(fā)揮最大限度的作用呢，那就是老師的愛(ài)，是人工智能永遠(yuǎn)無(wú)法做到的，我認(rèn)為幼師這個(gè)職業(yè)是不會(huì)被取代的，人工智能的發(fā)展能夠給我們?cè)S多幫助，現(xiàn)在也有許多幼兒園在教育教學(xué)中運(yùn)用了vr、ar等技術(shù)，以后科技越來(lái)越發(fā)達(dá)我們的教學(xué)工作也會(huì)越來(lái)越便利。但是現(xiàn)在微博上有一件事也引起了大家的熱議，一位小學(xué)教師在教古詩(shī)“飛流直下三千尺，疑似銀河落九天”時(shí)，播放了現(xiàn)實(shí)瀑布視頻來(lái)展現(xiàn)瀑布的氣勢(shì)磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺嗎？這樣會(huì)不會(huì)局限的孩子的想象力呢，莎士比亞說(shuō)：“一千個(gè)讀者眼中就有一千個(gè)哈姆雷特”因而每個(gè)人對(duì)古詩(shī)的理解也就不同。在科技高速發(fā)展之時(shí)要保持與時(shí)俱進(jìn)、不懼改變、不斷學(xué)習(xí)成長(zhǎng)就不會(huì)被時(shí)代淘汰。人工智能會(huì)讓自己從事的工作帶來(lái)什么樣的改變？如何運(yùn)用？這些問(wèn)題更值得我們大家深思。
人工智能的未來(lái)心得篇十四
5月13日，一場(chǎng)探討“人工智能與未來(lái)教育”的高峰論壇在華東師范大學(xué)舉行。十余名專(zhuān)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(wèn)題。
多名學(xué)者認(rèn)為，目前看來(lái)，因?yàn)榍楦心芰?、認(rèn)知能力等方面的局限，人工智能尚無(wú)法取代教師，但憑借數(shù)據(jù)處理等方面的優(yōu)勢(shì)，人工智能在教育領(lǐng)域大有可為。
也有專(zhuān)家指出，人工智能神經(jīng)元呈指數(shù)型成長(zhǎng)，未來(lái)完全可以承擔(dān)創(chuàng)造性工作，甚至獲得情感能力。
人工智能的未來(lái)心得篇十五
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(wèn)題，它為人工智能研究提供了根本觀點(diǎn)與方法。
12世紀(jì)末13世紀(jì)初，西班牙羅門(mén)·盧樂(lè)提出制造可解決各種問(wèn)題的通用邏輯機(jī)。17世紀(jì)，英國(guó)培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后，德國(guó)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(hào)”和“推理計(jì)算”的思想。19世紀(jì)，英國(guó)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(guó)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?tīng)枌?duì)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(duì)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(guó)圖靈建立了描述算法的機(jī)械性思維過(guò)程，提出了理想計(jì)算機(jī)模型(即圖靈機(jī))，創(chuàng)立了自動(dòng)機(jī)理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲(chǔ)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(guó)的莫克利和?？颂爻晒ρ兄剖澜缟系谝慌_(tái)通用電子數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)eniac做出了開(kāi)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(dòng)力主要來(lái)自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動(dòng)。20世紀(jì)邏輯研究嚴(yán)重?cái)?shù)學(xué)化，發(fā)展出來(lái)的邏輯被恰當(dāng)?shù)胤Q(chēng)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(gè)高峰期，并且對(duì)整個(gè)現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。
2.1邏輯學(xué)的大體分類(lèi)
邏輯學(xué)是一門(mén)研究思維形式及思維規(guī)律的科學(xué)。從17世紀(jì)德國(guó)數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲(niz)提出數(shù)理邏輯以來(lái)，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(gè)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(gè)重大難題就是專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和常識(shí)的推理?，F(xiàn)代邏輯迫切需要有一個(gè)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(kāi)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(gè)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。
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(shí)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(wèn)題求解程序(gps)，開(kāi)拓了人工智能“問(wèn)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(gè)語(yǔ)句或公式賦一個(gè)數(shù)值，用來(lái)表示語(yǔ)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(gè)別到一般的推理。借助這種歸納方法和運(yùn)用類(lèi)比的方法，計(jì)算機(jī)就可以通過(guò)新、老問(wèn)題的相似性，從相應(yīng)的知識(shí)庫(kù)中調(diào)用有關(guān)知識(shí)來(lái)處理新問(wèn)題。
(2)不完全信息的推理研究
常識(shí)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(lái)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(lài)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(kāi)創(chuàng)性的非單調(diào)邏輯系統(tǒng)。常識(shí)推理也是一種可能出錯(cuò)的不精確的推理，即容錯(cuò)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(lái)處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個(gè)典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬(wàn)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。
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(dòng)力主要來(lái)自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動(dòng)。21世紀(jì)邏輯發(fā)展的主要?jiǎng)恿?lái)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?jiǎng)恿υ慈?，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(dòng)性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動(dòng)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(dòng)，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動(dòng)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。
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?cè)噲D找到一個(gè)包容一切邏輯的泛邏輯，使得形成一個(gè)完美統(tǒng)一的邏輯基礎(chǔ);另一方面，我們還要不斷地爭(zhēng)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(dòng)人工智能進(jìn)入一個(gè)新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的，目前許多專(zhuān)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(lái)說(shuō)，一個(gè)新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個(gè)比較長(zhǎng)的時(shí)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(lài)于邏輯學(xué)研究上的突破。在對(duì)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。
人工智能的未來(lái)心得篇十六
如今人工智能，發(fā)展的迅速，引起了全世界的關(guān)注，比如申城的中國(guó)國(guó)際工業(yè)博覽會(huì)上，人工智能專(zhuān)區(qū)才看次設(shè)立開(kāi)放，便擁有極其火爆的人氣。人們驚奇于那一個(gè)個(gè)小機(jī)器人里的精密構(gòu)造和其中所蘊(yùn)含的先進(jìn)人工智能技術(shù)?，F(xiàn)實(shí)中，人工智能也逐步走入了我們的生活，許多人覺(jué)得人工智能給人類(lèi)帶來(lái)了前所未有的巨大便利，提倡大肆發(fā)展，而有的人則認(rèn)為人工智能的發(fā)展，如果過(guò)猶不及，將會(huì)給人們帶來(lái)麻煩，我也認(rèn)為，人工智能的發(fā)展并不是一件很好的事。
確實(shí)，如今的人工智能，給人們帶來(lái)的便利生活，車(chē)上的自動(dòng)停車(chē)技術(shù)讓人免費(fèi)享受停車(chē)倒車(chē)時(shí)的麻煩。掃地機(jī)器人，能減少人們打掃整個(gè)屋子的勞累，但隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能的.危害也逐漸進(jìn)入了人們的生活，出租車(chē)司機(jī)被自動(dòng)駕駛車(chē)代替亞馬遜擁有機(jī)械手臂，減少了物流員工財(cái)務(wù)機(jī)器人比會(huì)計(jì)好用得多，這意味著會(huì)計(jì)也將要卷鋪蓋走人。
在我看來(lái)，人工智能在工作方面對(duì)人的危害掩飾過(guò)了，他給人，便利生活的功勞。它可以為人類(lèi)停車(chē)，不打掃衛(wèi)生，人類(lèi)一樣做到的這些事情，而他搶占人們的工作，就直接影響到了人們的經(jīng)濟(jì)來(lái)源，可見(jiàn)人工智能帶來(lái)的還是麻煩。
人工智能的未來(lái)心得篇十七
（一）人工智能的內(nèi)涵
人工智能（artificial intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)ai）是研究人類(lèi)智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來(lái)模擬人類(lèi)某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。人工智能是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，既被稱(chēng)為20世紀(jì)世界三大尖端科技之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能），也被認(rèn)為是21世紀(jì)三大尖端技術(shù)之一（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）。人工智能被發(fā)達(dá)國(guó)家視為人類(lèi)的最后科學(xué)尖端，科研領(lǐng)域皇冠上的明珠。
（二）人工智能的分類(lèi)
人工智能的概念很寬泛，按照人工智能的實(shí)力可分為三大類(lèi)：
1、弱人工智能：在特定領(lǐng)域等同或者超過(guò)人類(lèi)智能或效率的機(jī)器智能。
2、強(qiáng)人工智能：各方面都能和人類(lèi)比肩的人工智能。
3、超人工智能：在包括科學(xué)創(chuàng)新、通識(shí)和社交技能等各個(gè)領(lǐng)域都超越人類(lèi)的人工智能。 人工智能的革命就是從弱人工智能，通過(guò)強(qiáng)人工智能，最終達(dá)到超人工智能的過(guò)程。目前人類(lèi)已經(jīng)掌握弱人工智能，生活中弱人工智能無(wú)處不在，比如siri、垃圾郵件過(guò)濾器、谷歌翻譯、電商網(wǎng)站上的商品推送、谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)等等。
人腦與電腦的最大差別在于，一些我們認(rèn)為困難的事情，如微積分、金融市場(chǎng)策略、翻譯等，對(duì)于電腦來(lái)說(shuō)都十分容易；但一些人類(lèi)認(rèn)為容易的事情，如視覺(jué)、動(dòng)態(tài)、移動(dòng)、直覺(jué)，對(duì)于電腦來(lái)說(shuō)卻是十分困難。而要達(dá)到人類(lèi)級(jí)別的智能，電腦必須要理解更高深的東西，比如微小的臉部表情變化，以為為什么喜歡這個(gè)而不喜歡那個(gè)，要達(dá)到這樣的水平首先在硬件方便要增加電腦處理速度，其次在軟件方面要讓電腦變得智能。
美國(guó)發(fā)明家、未來(lái)學(xué)家kurzweil估算出人腦的運(yùn)算能力是10^16 cps（calculations per second，每秒計(jì)算次數(shù)，描述運(yùn)算能力的單位），即1億億次計(jì)算每秒?，F(xiàn)在世界上最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)，中國(guó)的天河二號(hào)，運(yùn)行能力已達(dá)到3.4億億次，已經(jīng)超過(guò)人腦，但由于其成本高、規(guī)模大、功耗高，使其并不能夠被商業(yè)及廣泛運(yùn)用。kurzweil認(rèn)為考慮電腦發(fā)展程度的標(biāo)桿是看1000美元能買(mǎi)到多少cps，當(dāng)1000美元能買(mǎi)到人腦級(jí)別的1億億運(yùn)算能力的時(shí)候，強(qiáng)人工智能就成為生活的一部分。而目前1000美元能買(mǎi)到10萬(wàn)億cps（人腦的千分之一），根據(jù)加速回報(bào)定律，科技的進(jìn)步將呈指數(shù)型增長(zhǎng)，按照這個(gè)速度，到2025年1000美元就可以買(mǎi)到和人腦運(yùn)算速度抗衡的電腦了。
二、 人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈分析
從發(fā)展路徑及階段上看，實(shí)現(xiàn)人工智能需經(jīng)歷三個(gè)階段：計(jì)算智能（能存會(huì)算）、感知智能（能聽(tīng)會(huì)說(shuō)、能看會(huì)認(rèn)）和認(rèn)知智能（能理解會(huì)思考）。
從產(chǎn)業(yè)鏈上看，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括基礎(chǔ)技術(shù)支撐、人工智能技術(shù)及人工智能應(yīng)用三個(gè)層次，其中基礎(chǔ)技術(shù)支撐由數(shù)據(jù)中心及運(yùn)算平臺(tái)構(gòu)成，即計(jì)算智能階段，包括數(shù)據(jù)傳輸、運(yùn)算、存儲(chǔ)等；人工智能技術(shù)是基于基礎(chǔ)層提供的存儲(chǔ)資源和大數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)建模，開(kāi)發(fā)面向不同領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)，包含感知智能及認(rèn)知智能兩個(gè)階段，感知智能如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)音處理和生物識(shí)別等，認(rèn)知智能如機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)類(lèi)api和人工智能平臺(tái)；人工智能應(yīng)用主要為人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合實(shí)現(xiàn)不同場(chǎng)景的應(yīng)用，如無(wú)人駕駛汽車(chē)、智能家居、智能醫(yī)療等領(lǐng)域。
圖表 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
資料來(lái)源：產(chǎn)研智庫(kù)
三、 各國(guó)加快布局人工智能行業(yè)
各國(guó)政府高度重視人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。自人工智能誕生至今，各國(guó)都紛紛加大對(duì)人工智能的科研投入，其中美國(guó)政府主要通過(guò)公共投資的方式引導(dǎo)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，2017財(cái)年美國(guó)政府將22億美元的國(guó)家預(yù)算投入到了先進(jìn)制造業(yè)，投入方向之一便是“國(guó)家機(jī)器人計(jì)劃”。
在技術(shù)方向上，美國(guó)將機(jī)器人技術(shù)列為警惕技術(shù)，主攻軍用機(jī)器人技術(shù)，歐洲主攻服務(wù)和醫(yī)療機(jī)器人技術(shù)，日本主攻仿人和娛樂(lè)機(jī)器人。
現(xiàn)階段的技術(shù)突破的重點(diǎn)一是云機(jī)器人技術(shù)，二是人腦仿生計(jì)算技術(shù)。美國(guó)、日本、巴西等國(guó)家均將云機(jī)器人作為機(jī)器人技術(shù)的未來(lái)研究方向之一。伴隨著寬帶網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的普及，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷發(fā)展，未來(lái)機(jī)器人技術(shù)成本的進(jìn)一步降低和機(jī)器人量產(chǎn)化目標(biāo)實(shí)現(xiàn)，機(jī)器人通過(guò)網(wǎng)絡(luò)獲得數(shù)據(jù)或者進(jìn)行處理將成為可能。目前國(guó)外相關(guān)研究的方向包括：建立開(kāi)放系統(tǒng)機(jī)器人架構(gòu)（包括通用的硬件與軟件平臺(tái)）、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)機(jī)器人系統(tǒng)平臺(tái)、機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的算法和圖像處理系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、云機(jī)器人相關(guān)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的研究等。
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