第人工智能心得體會經典優秀范文3篇

人工智能心得體會1

人，沒有熊一樣的力量，卻能把熊關進籠子，這籠子的鑰匙，叫智慧。人類一直在思考如何讓自然界的其它事物為自己所用，而不是只想著如何獲取食物來填飽肚子，人類之所以會凌駕于食物鏈頂端，就在于對于資源的使用。為了減輕胃的消化負擔，人類開始學會使用火，讓蛋白質在進入胃之前就變質而變得更好消化易于吸收。經歷了漫長的手工制造業歷程，為了提高生產效率，也為了減輕工人手工勞作的負擔，人們開始了工業革命，無數的機器流水線取代了效率低下的廉價勞動力，也正是從此刻起，人類使用資源的能力有了質的發展，由使用已有資源，到創造新的資源。第一臺計算機應運而生，人類開啟了無限創造的時代。時至今日，計算機技術幾乎延伸到了生活的每個領域，甚至成了人們的生活必需品。計算機能幫助人們完成人類不可能完成的計算，但一直致力于創造的人們當然不會停止對計算機的要求。人們不光需要計算機做人類做不了的計算，還漸漸開始要求計算機做人類能做的事，這便催生了人工智能。人類就是這樣一步步用自己的智慧讓自己過上傻瓜一樣的生活。

人工智能目前還沒有在人們生活中普及，但是已經出現萌芽。最典型是的一些語音識別系統，如蘋果公司的Siri可能是目前人們接觸最多的基于人工智能和云計算技術的產品，相信這種人機交互系統的雛形經過時間的磨練會在未來形成一套完善的從界面到內核的智能體系。在社會生活方面，與數字圖像處理技術緊密結合的人工智能已經開始應用于攝像頭的圖像捕捉和識別，而模式識別技術的發展則使得人工智能在更廣闊的領域得以實現成為了可能。一些大公司在人工智能領域的投入和研究對于推動人工智能的發展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免費搜索表面上是為了方便人們的查詢，但這款搜索引擎推出的初衷，就是為了幫助人工智能的深度學習，通過上億的用戶一次又一次地查詢，來鍛煉人工智能的學習能力，由于我的水平還很低，對于深度學習還不敢妄自拽測。但是，近年來谷歌公司在人工智能方面的突破一項接著一項，為人們熟知的便是智能汽車。不得不說，人工智能想要進一步發展，必須依靠這些大公司的研究和不斷推廣，由經濟促創新。

縱覽時間長河，很多新生的技術在一開始都是舉步維艱的，人工智能也不例外，但幸運的是，人們接受和學會使用新技術所需要的時間越來越短，對于人工智能產品的投入市場是有益的。因此，在我看來，將已開發出來但還需完善的人工智能產品投放市場，使其進入人們的生活只是時間的問題，但要想真正掌握人工智能，開發出完全符合研發人想法的智能產品還需各方面的努力。至于現在討論熱烈的人工智能統治人類的問題，我的看法是，人工智能的開發和應用是需要監管的，但并不能阻止人工智能即將影響世界的趨勢。

由于我對于人工智能的理解還只是皮毛，對于文中出現的紕漏和錯誤還希望老師指正！

人工智能心得體會2

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學生什么知識，什么素養，才能為社會發展提供源源不斷的動力源泉。

人工智能簡稱AI，它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，在此次人工智能教育論壇中，黃錦輝教授對人工智能用更加利于理解的解釋是人工智能等于云計算、大數據、機器學習和5G技術綜合的產物，做好人工智能教育能實現不斷提升人們生活的質量，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，其教育的著力點集中在算力、數據處理、算法以及場景化的學習，使學生對教材可以理解，教育情景可以感知，學習服務可以定制，使人工智能教育從智能增強，轉變為智能補償，最終達到智能替代。

在實際過程中，很多學校沒有開展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步開展起來呢?人工智能開展過程中，主要面臨的問題主要有：第一教材的缺乏，第二師資的缺乏，第三課程實施的場地缺乏，第四怎么教的問題。在18日下午分論壇中，很多同行教師提供不同學校具有特色的人工智能教育開展模式，為我們提供了開展人工智能教育參照案例，針對教材缺乏問題，對人工智能比較重視的學校有的建立區域教研和課程資源建設，有的開發人工智能課程、有的建立研學基地，還有的建立網絡學習平臺；針對師資問題，教師主要通過自學，網絡學習與多參加線下培訓學習方式自我成長，提高課程融合能力和課程開發能力；針對實施場地和怎么教的問題，大部分學校沒有開展起來的原因可能主要也是因為資金對場地和平臺投入比較大，但是可以利用信息技術課堂作為人工智能教育的切入點，融入數據、算法、程序設計、機器人課程、開源硬件類課程等，利用項目式教學或其他活動如科技創新、創客、跨學科活動等助力課程落地，逐步建立課程空間活動的人工智能教育活動實踐，在論壇中也介紹了人工智能教育需要遵循學生各年齡層的學情特點，分為三個階段，第一階段大班STEM基礎教學，第二輪實踐教學建立社團校隊，第三開展項目式專訓，培育科技特長生，或者各年級年級培養學生人工智能教育的不同目標，小學低年級可以主要培養綜合素養，小學高年級跨學科應用，初中形成目標方向，高中向目標方向進行研究。

這次的粵港澳臺人工智能教育論壇學習，拓寬了我對人工智能教育的認識，對我的教學如何開展人工智能教育具有指導和借鑒意義。

人工智能心得體會3

人工智能主要研究用人工方法模擬和擴展人的智能，最終實現機器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關。邏輯學始終是人工智能研究中的基礎科學問題，它為人工智能研究提供了根本觀點與方法。

1、人工智能學科的誕生

12世紀末13世紀初，西班牙羅門盧樂提出制造可解決各種問題的通用邏輯機。17世紀，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算的手搖計算器，并提出了通用符號和推理計算的思想。19世紀，英國布爾創立了布爾代數，奠定了現代形式邏輯研究的基礎。德國弗雷格完善了命題邏輯，創建了一階謂詞演算系統。20世紀，哥德爾對一階謂詞完全性定理與N形式系統的不完全性定理進行了證明。在此基礎上，克林對一般遞歸函數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械性思維過程，提出了理想計算機模型（即圖靈機），創立了自動機理論。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字計算機的馮諾依曼型體系結構，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學計算機ENIAC做出了開拓性的貢獻。

以上經典數理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學科的誕生奠定了堅實的邏輯基礎。

現代邏輯發展動力主要來自于數學中的公理化運動。20世紀邏輯研究嚴重數學化，發展出來的邏輯被恰當地稱為數理邏輯，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現代科學特別是數學、哲學、語言學和計算機科學產生了非常重要的影響。

2、邏輯學的發展

2.1邏輯學的大體分類

邏輯學是一門研究思維形式及思維規律的科學。從17世紀德國數學家、哲學家萊布尼茲（niz）提出數理邏輯以來，隨著人工智能的一步步發展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產生。邏輯學大體上可分為經典邏輯、非經典邏輯和現代邏輯。經典邏輯與模態邏輯都是二值邏輯。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

當今人工智能深入發展遇到的一個重大難題就是專家經驗知識和常識的推理。現代邏輯迫切需要有一個統一可靠的，關于不精確推理的邏輯學作為它們進一步研究信息不完全情況下推理的基礎理論，進而形成一種能包容一切邏輯形態和推理模式的，靈活的，開放的，自適應的邏輯學，這便是柔性邏輯學。而泛邏輯學就是研究剛性邏輯學（也即數理邏輯）和柔性邏輯學共同規律的邏輯學。

泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規律，建立能包容一切邏輯形態和推理模式，并能根據需要自由伸縮變化的柔性邏輯學，剛性邏輯學將作為一個最小的內核存在其中，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、邏輯學在人工智能學科的研究方面的應用

邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具，邏輯學的研究成果不但為人工智能學科的誕生奠定了理論基礎，而且它們還作為重要的成分被應用于人工智能系統中。

3.1經典邏輯的應用

人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的邏輯理論機數學定理證明程序（LT）。在此基礎之上，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域。經典數理邏輯只是數學化的形式邏輯，只能滿足人工智能的部分需要。

3.2非經典邏輯的應用

（1）不確定性的推理研究

人工智能發展了用數值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統中每個語句或公式賦一個數值，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年邦迪提出的發生率計算模型，以及假設推理、定性推理和證據空間理論等經驗性模型。

歸納邏輯是關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用類比的方法，計算機就可以通過新、老問題的相似性，從相應的知識庫中調用有關知識來處理新問題。

（2）不完全信息的推理研究

常識推理是一種非單調邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結論。非單調邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀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非單調邏輯推理系統、摩爾的自認知邏輯都是具有開創性的非單調邏輯系統。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是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統。模糊邏輯的研究始于20世紀20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關系合成原則，現有的絕大多數模糊推理方法都是關系合成規則的變形或擴充。

4、人工智能當代邏輯發展的動力

現代邏輯創始于19世紀末葉和20世紀早期，其發展動力主要來自于數學中的公理化運動。21世紀邏輯發展的主要動力來自哪里?筆者認為，計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學發展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理，而是最能體現人的智能特征的能動性、創造性思維，這種思維活動中包括學習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地搜集相關的經驗證據，在不充分信息的基礎上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據環境反饋調整、修正自己的行為，由此達到實踐的成功。于是，邏輯學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其能動性特征的各種不確定性推理，由此發展出的邏輯理論也將具有更強的可應用性。

5、結語

人工智能的產生與發展和邏輯學的發展密不可分。

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一的邏輯基礎；另一方面，我們還要不斷地爭論、更新、補充新的邏輯。如果二者能夠有機地結合，將推動人工智能進入