2023年人工智能的體會(huì)心得(模板8篇)

時(shí)光荏苒，歲月如梭，在不經(jīng)意間我們已經(jīng)走過(guò)了很遠(yuǎn)的路。培養(yǎng)良好的寫(xiě)作習(xí)慣，如定期練習(xí)、反思和修改，以不斷提高自己的寫(xiě)作水平。時(shí)間管理是一門(mén)學(xué)問(wèn)，接下來(lái)小編為大家分享一些心得和經(jīng)驗(yàn)。

人工智能的體會(huì)心得篇一

今天是我研究人工智能的第一堂課，也是我上大學(xué)以來(lái)第一次接觸人工智能這門(mén)課，通過(guò)老師的講解，我對(duì)人工智能有了一些簡(jiǎn)單的感性認(rèn)識(shí)，我知道了人工智能從誕生，發(fā)展到今天經(jīng)歷一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程，許多人為此做出了不懈的努力。我覺(jué)得這門(mén)課真的是一門(mén)富有挑戰(zhàn)性的科學(xué)，而從事這項(xiàng)工作的人不僅要懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，還必須懂得心理學(xué)和哲學(xué)。

機(jī)器翻譯系統(tǒng)我們可以很方便的完成一些語(yǔ)言翻譯工作。目前，國(guó)內(nèi)的機(jī)器翻譯軟件有很多，富有代表性意義的當(dāng)屬“金山詞霸”，它可以迅速的查詢(xún)英文單詞和詞組句子翻譯，重要的是它還可以提供發(fā)音功能，為用戶提供了極大的方便。

人工智能的體會(huì)心得篇二

所謂人工智能，是研發(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)用的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，企圖憑借了解智能的實(shí)質(zhì)來(lái)生產(chǎn)出一個(gè)類(lèi)似于人類(lèi)智能對(duì)事情做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等方面。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科研成果，將會(huì)是人類(lèi)智慧的體現(xiàn)。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)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(guò)發(fā)展演變成超過(guò)人的智能。

人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為，比如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等方式，主要包括通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理或者制造類(lèi)似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等多門(mén)學(xué)科，其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，成為一門(mén)綜合學(xué)科。人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個(gè)應(yīng)用分支。從思維觀點(diǎn)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(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展。數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語(yǔ)言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具。數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科，它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。數(shù)學(xué)給予人工智能學(xué)科計(jì)算方法和邏輯思維，人工智能學(xué)科給數(shù)學(xué)計(jì)算和發(fā)展提供了可靠的未來(lái)。

人工智能就其本質(zhì)而言，是對(duì)人的思維的信息過(guò)程的模擬。對(duì)于人的思維模擬可以從兩條道路進(jìn)行：一是結(jié)構(gòu)模擬，仿照人腦的結(jié)構(gòu)機(jī)制，制造出類(lèi)似人腦一樣思考方式的.機(jī)器；二是功能模擬，暫時(shí)撇開(kāi)人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，而從其功能過(guò)程進(jìn)行模擬思考?，F(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生便是對(duì)人腦思維功能的模擬，是在對(duì)人腦思維的信息過(guò)程的模擬過(guò)程中產(chǎn)生的。人工智能的起源最早要從1955年的一個(gè)叫做學(xué)習(xí)機(jī)討論會(huì)的小會(huì)開(kāi)始，然后就是公認(rèn)的1956年達(dá)特茅斯會(huì)議，這是人工智能史上最重要的里程碑，被公認(rèn)為人工智能之開(kāi)始。達(dá)特茅斯會(huì)議中的討論預(yù)示了人工智能隨后幾十年關(guān)于“結(jié)構(gòu)與功能”兩個(gè)階級(jí)，兩條路線的斗爭(zhēng)。他們討論著一個(gè)主題：用機(jī)器來(lái)模仿人類(lèi)學(xué)習(xí)以及其他方面的智能。他們公布了的“邏輯理論家”是當(dāng)時(shí)唯一可以工作的人工智能軟件，引起了會(huì)議代表極大的興趣與關(guān)注。會(huì)議的召集人麥卡錫給這個(gè)活動(dòng)起了個(gè)別出心裁的名字：人工智能夏季研討會(huì)。這是人工智能一詞正式在學(xué)術(shù)會(huì)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(shí)間內(nèi)對(duì)人工智能并沒(méi)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(kāi)了新發(fā)展的大門(mén)，為后來(lái)的道路提供了方向和目標(biāo)。

人工智能的體會(huì)心得篇三

在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語(yǔ)。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、智能檢索、智能調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、智能控制、模式識(shí)別、視覺(jué)系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計(jì)算智能、問(wèn)題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言等。

在過(guò)去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計(jì)分析集成電路的，合成人類(lèi)自然語(yǔ)言的，檢索情報(bào)的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動(dòng)機(jī)器人和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識(shí)，而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺(tái)什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊，它總的來(lái)說(shuō)是面向應(yīng)用的，也就說(shuō)什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪€是要模擬人類(lèi)的思維。參照人在各種活動(dòng)中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過(guò)就是代替人的活動(dòng)而已。哪個(gè)領(lǐng)域有人進(jìn)行的智力活動(dòng)，哪個(gè)領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機(jī)器的長(zhǎng)處來(lái)幫助人類(lèi)進(jìn)行智力活動(dòng)。人工智能研究的目的就是要模擬人類(lèi)神經(jīng)系統(tǒng)的功能。

近年來(lái)，人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴(kuò)展。在新世紀(jì)開(kāi)始的時(shí)候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。

分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計(jì)算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。

分布式人工智能的研究目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨(dú)立存在的概念，只能在團(tuán)體協(xié)作中實(shí)現(xiàn)，因而其主要研究問(wèn)題是各艾真體間的合作與對(duì)話，包括分布式問(wèn)題求解和多艾真體系統(tǒng)（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)域。其中，分布式問(wèn)題求解把一個(gè)具體的求解問(wèn)題劃分為多個(gè)相互合作和知識(shí)共享的模塊或結(jié)點(diǎn)。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識(shí)、技術(shù)和動(dòng)作的協(xié)調(diào)。這兩個(gè)研究領(lǐng)域都要研究知識(shí)、資源和控制的劃分問(wèn)題，但分布式問(wèn)題求解往往含有一個(gè)全局的概念模型、問(wèn)題和成功標(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個(gè)局部的概念模型、問(wèn)題和成功標(biāo)準(zhǔn)。

mas更能體現(xiàn)人類(lèi)的社會(huì)智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開(kāi)放和動(dòng)。

態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計(jì)算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。當(dāng)前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語(yǔ)言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)場(chǎng)管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。

2、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算。

計(jì)算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計(jì)算和模糊計(jì)算已有較長(zhǎng)的研究歷史，而進(jìn)化計(jì)算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對(duì)進(jìn)化計(jì)算加以說(shuō)明。

進(jìn)化計(jì)算（evolutionarycomputation）是指一類(lèi)以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來(lái)設(shè)計(jì)、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱(chēng)，它包括遺傳算法（geneticalgorithms）、進(jìn)化策略（evolutionarystrategies）和進(jìn)化規(guī)劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時(shí)，進(jìn)化計(jì)算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類(lèi)，這些都統(tǒng)稱(chēng)為進(jìn)化計(jì)算方法。目前，進(jìn)化計(jì)算被廣泛運(yùn)用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題等研究領(lǐng)域，如并行計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動(dòng)機(jī)等。

達(dá)爾文進(jìn)化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機(jī)制，對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)，特別是對(duì)人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過(guò)自然選擇和有性生殖進(jìn)行進(jìn)化。自然選擇決定了群體中哪些個(gè)體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競(jìng)天擇，優(yōu)勝劣汰。

直到幾年前，遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略三個(gè)領(lǐng)域的研究才開(kāi)始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱(chēng)為進(jìn)化計(jì)算，而把相應(yīng)的算法稱(chēng)為進(jìn)化算法。

3、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)。

知識(shí)獲取是知識(shí)信息處理的關(guān)鍵問(wèn)題之一。20世紀(jì)80年代人們?cè)谥R(shí)發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本，通過(guò)歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計(jì)算結(jié)合起來(lái)進(jìn)行知識(shí)獲取已有一些試驗(yàn)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過(guò)綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專(zhuān)家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識(shí)，從而揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取。這是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。

從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取知識(shí)，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識(shí)，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識(shí)的表達(dá)問(wèn)題。最好的表達(dá)方式是自然語(yǔ)言，因?yàn)樗侨祟?lèi)的思維和交流語(yǔ)言。知識(shí)表示的最根本問(wèn)題就是如何形成用自然語(yǔ)言表達(dá)的概念。

機(jī)器知識(shí)發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進(jìn)展。這些進(jìn)展往往與專(zhuān)家系統(tǒng)的知識(shí)獲取研究有關(guān)。到20世紀(jì)80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來(lái)越多的研究者加入到知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列?，F(xiàn)在，知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點(diǎn)。

比較成功的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級(jí)市場(chǎng)商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報(bào)告的。

coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫(kù)分析工具kdw，用于自動(dòng)分析大規(guī)模天空觀測(cè)數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。

4、人工生命。

人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國(guó)圣菲研究所非線性研究組的蘭頓（langton）于1987年提出的，旨在用計(jì)算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動(dòng)力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。

人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實(shí)質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來(lái)考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學(xué)從問(wèn)題的頂層開(kāi)始，把器官、組織、細(xì)胞、細(xì)胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機(jī)理。人工生命則從問(wèn)題的底層開(kāi)始，把器官作為簡(jiǎn)單機(jī)構(gòu)的宏觀群體來(lái)考察，自底向上進(jìn)行綜合，把簡(jiǎn)單的由規(guī)則支配的對(duì)象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類(lèi)似生命的全局動(dòng)力學(xué)特性。

人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機(jī)理通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真，對(duì)相關(guān)非線性對(duì)象進(jìn)行更真實(shí)的動(dòng)態(tài)描述和動(dòng)態(tài)特征研究。

人工生命學(xué)科的研究?jī)?nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)、人工生命的計(jì)算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計(jì)算機(jī)病毒、計(jì)算機(jī)進(jìn)程、進(jìn)化機(jī)器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)、人工核苷酸和人工腦等。

（1）了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國(guó)際人工智能的主要流派和路線，了解國(guó)內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。

（2）較詳細(xì)地論述知識(shí)表示的各種主要方法。重點(diǎn)掌握了狀態(tài)空間法、問(wèn)題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)法，了解知識(shí)表示的其他方法，如框架法、劇本法、過(guò)程法等。

（3）掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價(jià)搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹(shù)搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。

（4）掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。

（5）概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解和智能控制等。

（6）基本了解人工智能程序設(shè)計(jì)的語(yǔ)言和工具。

對(duì)現(xiàn)代社會(huì)的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計(jì)、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應(yīng)用卡欺詐檢測(cè)系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)?lái)了極大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語(yǔ)音撥號(hào)，手寫(xiě)短信的智能手機(jī)越來(lái)越人性化。

人工智能還影響了你們的文化和娛樂(lè)生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學(xué)層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努.里維斯主演的《黑客帝國(guó)》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無(wú)意的提出了同樣的問(wèn)題：我們應(yīng)該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機(jī)器？會(huì)不會(huì)有一天機(jī)器的智能將超過(guò)人的智能？問(wèn)題的答案也許千差萬(wàn)別，我個(gè)人認(rèn)為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實(shí)，因?yàn)槲覀兝斫馊斯ぶ悄懿⒉皇亲屗〈祟?lèi)智能，而是讓它模擬人類(lèi)智能，從而更好地為人類(lèi)服務(wù)。

當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進(jìn)化程序設(shè)計(jì)，混沌理論，人工生命，計(jì)算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對(duì)于軟件的開(kāi)發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬(wàn)維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開(kāi)展。

（1）能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點(diǎn)知識(shí)，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識(shí)被應(yīng)用。

（2）多推薦一些過(guò)于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國(guó)》系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對(duì)這門(mén)課程學(xué)習(xí)的興趣。

（3）條件允許的話，可以安排一些實(shí)驗(yàn)課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡(jiǎn)單的作品，增強(qiáng)同學(xué)對(duì)人工智能的興趣，加強(qiáng)同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。

（4）課堂上多講解一些人工智能在各個(gè)領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來(lái)的方法和技術(shù)，在講解時(shí)最好多舉例，再結(jié)合原理進(jìn)行講解，更助于同學(xué)們對(duì)人工智能的理解。

人工智能的體會(huì)心得篇四

人類(lèi)正向信息化的時(shí)代邁進(jìn)，信息化是當(dāng)前時(shí)代的主旋律。信息抽象結(jié)晶為知識(shí)，知識(shí)構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此，信息化到知識(shí)化再到智能化，必將成為人類(lèi)社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)。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(mén)學(xué)科和社會(huì)的各個(gè)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(jiàn)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(gè)寬泛的概念。智能是人類(lèi)具有的特征之一。然而，對(duì)于什么是人類(lèi)智能（或者說(shuō)智力），科學(xué)界至今還沒(méi)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(shuō)它“就是智力測(cè)驗(yàn)所測(cè)量的那種東西”。這些都不能準(zhǔn)確的說(shuō)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(huì)的迫切要求，同時(shí)研究人工智能也對(duì)探索人類(lèi)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(dòng)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(gè)新的發(fā)展方向。

個(gè)人覺(jué)得研究人工智能的目的，一方面是要?jiǎng)?chuàng)造出具有智能的機(jī)器，另一方面是要弄清人類(lèi)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(guò)研究和開(kāi)發(fā)人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類(lèi)的智能，使計(jì)算機(jī)更好的造福人類(lèi)。

人工智能的體會(huì)心得篇五

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。

人工智能的體會(huì)心得篇六

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。

人工智能的體會(huì)心得篇七

通過(guò)學(xué)習(xí)李開(kāi)復(fù)老師的《人工智能》，我獲益良多，很多問(wèn)題也有了答案。我認(rèn)為這是一本很好的面向大眾的科普讀物，介紹了人工智能的基本理念，發(fā)展歷程和對(duì)未來(lái)的展望。

下面以問(wèn)答的形式，記錄學(xué)習(xí)心得。

其實(shí)，人工智能已經(jīng)到處都是，什么都做：可以陪人聊天，可以寫(xiě)標(biāo)準(zhǔn)新聞，能畫(huà)畫(huà)，能翻譯，能開(kāi)車(chē)，能認(rèn)出人的樣子，能在互聯(lián)網(wǎng)上搜答案，能在倉(cāng)庫(kù)搬貨，能送快遞到家。

人工智能是什么，眾說(shuō)紛紜，一般有以下五種定義（可能有交叉）：1)在某方面特別聰明的計(jì)算機(jī)程序，比如alphago，下圍棋下得特別好，世界冠軍也下不過(guò)它。

2)試圖像人一樣思考的計(jì)算機(jī)程序。但這事兒太難，人的意識(shí)，連人自己都搞不清楚，更別說(shuō)教給自己編出來(lái)的程序了。

3)怎么想的不知道，行為方式倒是很像人，比如可以和人聊天的eliza。

4)會(huì)自己學(xué)習(xí)的，剛開(kāi)始笨笨的，慢慢地就越來(lái)越聰明。alphago也是因?yàn)轭^懸梁錐刺股，苦學(xué)了海量棋譜才變得這么厲害的。

5)根據(jù)對(duì)環(huán)境的感知，做出合理的行動(dòng)，并獲得最大收益的計(jì)算機(jī)程序。

這五種定義各有根據(jù)和局限，也可以認(rèn)為人工智能首先是感知，包括視覺(jué)、語(yǔ)音、語(yǔ)言；然后是決策，根據(jù)識(shí)別的信息，做出預(yù)測(cè)和判斷；最后是反饋，就像機(jī)器人或自動(dòng)駕駛。

我的理解：人工智能是高性能的計(jì)算機(jī)程序，或者使用了人工智能的產(chǎn)品、服務(wù)和應(yīng)用。

人工智能有很多分支，其中之一是機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)里面有一個(gè)分支是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)是當(dāng)今乃至未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)引領(lǐng)人工智能發(fā)展的核心技術(shù)。

深度學(xué)習(xí)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把計(jì)算機(jī)要學(xué)習(xí)的東西看成數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)丟進(jìn)多個(gè)層級(jí)的數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò)，然后檢查經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)處理的結(jié)果數(shù)據(jù)是否符合要求。如果符合，就保留網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)模型，如果不符合，就反復(fù)修改參數(shù)，直到符合為止。

書(shū)中舉了一個(gè)例子，非常形象生動(dòng)：把數(shù)據(jù)看成水流，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)看成多層水管網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)調(diào)節(jié)管道和閥門(mén)，使輸出滿足要求。

歷史上有過(guò)3次ai熱潮，第一次因?yàn)閳D靈測(cè)試，第二次因?yàn)檎Z(yǔ)言識(shí)別，都熱了一段時(shí)間又沉寂下去。

目前，深度學(xué)習(xí)攜手大數(shù)據(jù)引領(lǐng)的第三次熱潮，處于技術(shù)曲線的攀升和成熟期，前景極為廣闊。

人工智能不僅是技術(shù)革命，還與經(jīng)濟(jì)變革、教育變革、思想變革、經(jīng)濟(jì)變革、文化變革等同步，可能成為下一次工業(yè)革命的核心驅(qū)動(dòng)力。主要的商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景：

智慧生活：機(jī)器翻譯、智能家居、智能超市。

智慧醫(yī)療：輔助診斷疾病、對(duì)疑難病癥的醫(yī)療科學(xué)研究。

藝術(shù)創(chuàng)作：機(jī)器音樂(lè)、機(jī)器繪畫(huà)、機(jī)器文學(xué)創(chuàng)作。

會(huì)不會(huì)失控，威脅人類(lèi)的安全？可能會(huì)引起失業(yè)。根據(jù)開(kāi)復(fù)老師提出的“五秒鐘準(zhǔn)則”，一項(xiàng)人從事的工作，如果可以在5秒鐘內(nèi)完成思考并做出決策，那么這項(xiàng)工作很可能會(huì)被人工智能取代。如保安、股票交易員、司機(jī)、新聞報(bào)道、翻譯。但人工智能也會(huì)帶來(lái)新的工作。

1)弱人工智能：在某方面很聰明，但只在這方面聰明，別的事啥也不會(huì)。比如alphago，下圍棋世界第一，別的方面就是個(gè)弱智，連棋子都得別人幫它拿。

2)強(qiáng)人工智能：人能做什么，它就能做什么。跟美劇《西部世界》里的機(jī)器人差不多，但它有沒(méi)有意識(shí)，不好說(shuō)。

3)超人工智能：比最聰明的人類(lèi)還要聰明100000000倍。都不止，它的nb，超乎你想象。我們不知道它是誰(shuí)，不知道它在哪里，不知道它什么時(shí)候出現(xiàn)，也不知道它會(huì)干什么。

可能在某個(gè)時(shí)刻（奇點(diǎn)）之后，超人工智能就會(huì)天神降臨，整個(gè)世界籠罩在它無(wú)邊的法力之下。

也可能，因?yàn)槲锢韺W(xué)和生物學(xué)的限制，超人工智能永遠(yuǎn)不會(huì)來(lái)。

無(wú)論如何，人工智能，或者說(shuō)，對(duì)人工智能的研究和使用，需要受到監(jiān)管和限制，也需要應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中對(duì)失業(yè)的沖擊。

1.抽象能力知其然，也知其所以然，了解事物運(yùn)行的本質(zhì)規(guī)律。

2.常識(shí)。

3.自我意識(shí)。

4.審美。

5.情感。

不過(guò)，已經(jīng)有軟件可以吟詩(shī)作詞，而且相當(dāng)高明。比如這首根據(jù)遺傳算法生成的《清平樂(lè)-黃菊》：

“相逢縹緲,窗外又拂曉.長(zhǎng)憶清弦弄淺笑,只恨人間花少.黃菊不待清尊,相思飄落無(wú)痕.風(fēng)雨重陽(yáng)又過(guò),登高多少黃昏.”平仄相符，語(yǔ)句通順，很有意境。

人工智能的體會(huì)心得篇八

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。