第一篇、人工智能体会
人工智能心得总结
人工智能学习心得
今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通
过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到
今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑
战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。 人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：
机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成
这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些
语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它
可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了
极大的方便。
通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最
前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智
能世界。篇二：人工智能学习心得 人工智能学习心得
对人工智能的理解
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富
挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十
分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能
研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 人工智
能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有
时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工
智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智
能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人
本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人
的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人
工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的： 人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻
辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、
通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等
的失败，使人工智能走入了低谷。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。 dendral
化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii语音
理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人
工智能联合会议
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。 日本1982
年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑
推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热
潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。 1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在
神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮 由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基
于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究
多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网
络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会
生活的各个领域。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想 最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：
现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生 在当前社会中的呢 ？ 在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，
我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，
一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？ 人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识
构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工
智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，
方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、
工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们
生活水平的最大便利性和先进性。 智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或
者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系
统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定
义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都
不能准确的说明人工智能的确切内涵。人工智能心得总结 虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工
智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带
动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相
关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。 个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清
人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发
人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。 人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的
数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现
行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前
研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会
的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以
及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想： 一，融合阶段（20_—20_年）：
1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。
2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，
远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。
3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。人工智能心得总结
4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。
5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至可以不用植入任何芯片）。比
如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。
6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。
7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能
大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家
用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方
面的应用（比如禁止合成电视名人），可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。
三、自我发展阶段（20_—2030年）：
1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。
2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。
3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不
用植入芯片也可实现此项功能。
4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。
5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。
四、升华阶段（2030—2040年）：
1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。
2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其
他地方的情况。
3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全
新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。
4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。 人工智能一
但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。 网络化将虚拟的世界变得无限大，届
时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。 虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的
总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力， 让我们一起期待未来的世界
吧，一个全新的人工智能世界。篇三：《人工智能》心得与想法 《人工智能》观后感 之前的时候不是很喜欢看美国的电影，但有一次老师的带领下我们看了《人工智能》这
个电影颇有些感动，但更多的是一些感慨。这是一部科幻与伦理相结合的电影。在电影的开
头，人类就被安置在一个极度严峻的生存环境下，温室效应导致冰川融化，部分城市已经被
海水所淹没，人类的科技却极度发达，这无疑是对人类自身的一种讽刺。拟真电子公司的老
板并不满足于已经开发出来的智慧型机器人，而要进一步开发出一个会爱的机器人，一个有
心智和情感的机器人，这种机器人拥有前所未有的潜意识，充满暗喻、直觉和自发性推理力
的内心世界。当这个提议被提出的时候就遭来了同事的疑问，社会充满着仇视机器人的气氛，
当前最重要的是要让人去爱机器人，而不是让机器人去爱人。但是真理总是难以被众人所接
受的。这个观点并没有受到重视，的确，如果一个机器人能真的去爱一个人，那么这个人对
机器人又有什么责任呢？这就是影片所要探讨的一个问题。斯皮尔伯格开门见山的点出了这
个问题。 于是一个独一无二的大卫诞生了，伴着他爱的使命从始至终。没有顺序的单词开启了大
卫的感情世界，于是他开始永无止尽地付出自己的爱，只有残酷的机器屠宰场才能终结大卫
的爱。而大卫最终成为了莫尼卡夫妇孩子的替代品与母爱发泄的对象。大卫虽然是个人工智
能的产物，但在有大卫的日子里，他给这个家庭带来了幸福与融洽，排解了莫尼卡的大部分
忧愁。而这一切伴随着莫尼卡的儿子马丁因为医学奇迹而发生逆转。马丁重新回到家中使原
本平静的生活被打破，大卫也因此失宠，因为他终究是人类发泄情感的替代品。 这部电影有很多地方值得人们去思考。首先，人们创造出机器人却为何要仇视机器人呢，
这是不是对人类本身的一种讽刺呢？其次，人们既然给予了机器人爱的权利，却为何剥夺了
机器人被爱的权利和不爱的权利，这是不是对人类本性——自私与贪婪的真实写照呢？再次，
既然人类给予了机器人情感、思维方式以及丰富的内心世界，那么为何还要把机器人看做是
工具，这是不是高度发达社会与人类文明的对比呢？最后，当程序成为爱时，人们却无法编
写出一段程序来遏制机器人对爱的渴望！这就意味着当程序成为爱时，就正在塑造着一段悲
剧的开始，却没有结束！ 电影中大卫的形象深入人心，他程序被启动后，他对任何事都充满了新奇，冲咖啡、拿
刀叉这些简简单单的事却展现出一个孩子该有的天性。他单纯可爱，惹人怜惜，尤其是被惊
吓时会说“保护我”，是一个需要保护的乖孩子。大卫代 表的是初生的孩子的纯朴与善良。而与大卫有着明显对比的是马丁，马丁给人的感觉是
厌恶的，他无时无刻不带着社会的奸诈与邪恶，有点现在富二代的张狂与不肖，他虐待泰迪
熊以及破坏玩具的嘴脸与现在社会的富二代破坏社会秩序与张狂有着极大的相似之处。所以
说马丁代表了被社会腐蚀所形成的那种邪恶。这是对现在高速发达社会的一个真实写照。高
速的发达让人们在奢靡的生活中逐渐腐蚀，丧失了人们应有的最基本的道德与伦理。这不得
不是发达社会的一处弊病。 在马丁回来的日子里，莫尼卡夫妇重新找到了自己母爱和父爱的归宿。只因为大卫曾安
慰了莫尼卡的心，所以她还是客客气气的向对待客人一样。马丁的戏弄让莫尼卡夫妇感到他
大卫会给这个家庭带来不利。然而这一切只因为大卫听信了马丁的话，相信他会得到莫尼卡
更多的爱。在游泳池边，由于大卫受到惊吓，导致意外发生，在众人救马丁的时候，却独自
把大卫一个人丢在游泳池底，池顶的喧闹与池底的宁静形成了鲜明的对比，大卫的存在与莫
尼卡家庭的利益相比也形成了鲜明的对比。这也正显现了人的天性——自私。 最终，人类的自私与贪婪还是战胜了道德与伦理，大卫被抛弃了，带着他对莫尼卡深深
的爱。如果说机器屠宰场终结了大卫的爱，那么对大卫来说也不可说是一件幸事啊！可是面
对一个会求饶的小孩谁又会下的去手呢？最后大卫和机器舞男逃脱了。为了自己能得到莫尼
卡的爱，大卫和机器舞男踏上了寻找蓝仙女的旅程。而最后机器舞男被抓走的时候他说了一
句“i am”，仿佛是对所有机器人的一种肯定，肯定他们的存在或曾经存在。童话故事毕竟是
不存在的，谁又会相信一个童话故事。也只有单纯的大卫会相信偶然听到的童话故事。所以
寻找蓝仙女的旅途也注定是坎坷的！最后大卫找到了蓝仙女，当然不是真的蓝仙女。伴着他
真挚的祈求冰封20_年。不得不说这是人类的罪恶。 20_年后，人类灭亡了。外星人发现了冰封在海底的大卫，叫醒了沉睡的大卫，也叫醒
了他的梦。蓝仙女雕塑在他的碰触中破碎了，一如他的梦。一切的对爱的执着变成了虚无，
一直相信的东西遭到无情现实的敲打直至变为粉末，这是一种无法诉说的悲哀。然而令人发
思的是在人类文明社会屡遭唾弃的大卫在人类灭亡后却被外星人视之若宝。这是不是也是对
人类文明的一种讽刺。不管是不是一种讽刺，但这时的大卫其实比真实的小孩还要真实，因
为他是唯一拥有着人类记忆的。在外星人眼里，他就是一个渴望爱的小孩。外星人给予了大
卫想要的一切。这可以说是一种圆满的结局啊！ 留给我们的事对现实的思考，当人类不断进步的同时，是不是也要注意道德的提升；当
人类赋予其他事物权利的同时，是不是也想到了自己要应尽的责任； 当人类进步的同时，是不是也想到了怎样处理与人类进步同生的社会矛盾与歧视。篇四：
人工智能部分学生的实验体会 1 这次实验总的来说收获不少，在编写程序前，我以为根据遗传算法的思想，模拟自然
界的生物进化，则最后得到的种群一定是适应度非常高的种群，即最后的解一定是最优解或
是次优解。然而动手操作以后发现情况并没有这么简单。最突出的情况是已经达到了一个比
较好的种群后，经过一定的遗传代数后，又向坏的方向发展了，而且往往得不到最优解。分
析原因后，我改进了交叉算子，加大了变异率。同时设置了一个变量，用于记录所有代数的
染色体中的最优解。经过这些改进，最后结果得到最优解的概率明显提高了。 通过这次实验，我更深刻的理解了遗传算法及有关算子。动手能力也得到了不少提高。 2 通过独立完成本次实验，加深了我对产生式系统的控制策略及常用算法（正向推理和
反向推理）的理解，并学会了使用数字表示推理的方法，我受益匪浅。 3 总之遗传算法原理并不难，但要使效率高并且结果精确地话就非常难了，要用到很多
数学方面的知识了,还要联想大自然中的实际来改进，比如老师给的论文中就有将染色体分为
幼体和成年体的，还有用周期性种族灭绝的，感觉很有意思啊。 4 通过独立完成本次实验，我加深了对遗传算法的理解，慢慢学会了应用遗传算法解决
具体问题。遗传算法难点在于针对具体问题如何实现编码和三个算子的实现，本次实验老师
提供了很多参考资料，我通过阅读论文，发现了遗传算法的灵活性，使我对人工智能产生了
浓厚的兴趣。我受益匪浅。 5 刚接触遗传算法的时候感觉这么随机的一种算法怎么能够选出最优解呢？后来，通过
一步步的写程序、调程序，发现就这是因为随机性，同时还有优胜劣汰的规则，就使得能进
化出最有解，同时算法耗时也不是很多，让我们更意识到大自然的伟大呀！我发现结果和老
师的参考结果相差很多，结果很不好，然后，我从发现问题就出在参数的选择上，不同的参
数，结果还是会有很大的差距的。 6到现在，人工智能实验已经全部结束，感觉自己还是很有进步的。可惜我没能好好利
用这仅有的三次机会对自己的编程水平进行大幅度的提高，而是陷入了各种考试和自己的事
务的怪圈中去了。很佩服有的同学为了这个实验而付出的努力，记得做八数码的时候我还熬
了一个通宵。感觉同学们都很认真的对待这个实验。不像****实验的时候还老是有人不认真
做，完完全全的copy一个别人的程序就交了。还记得当时总是有别的班的人过来拷贝我们班
人的程序，然后把名字一改就交给老师了。这几次的人工智能实验，感觉这些现象少了很多，
说明同学们都是在认真的学习这门课。 最后，为了弥补我实验的缺陷，我又用我在搞mcm时候学到的一点皮毛对问题进行了数
学建模分析。希望能填补我没能好好把这次实验做好的一些缺陷和遗憾。 7 遗传算法与传统经典算法思想不同，它涉及不确定的随机因素，仿照生物基因重组现
象，将解题过程交给了物竞天择的优胜劣汰现象，而较少的考虑复杂的逻辑主观智能思维。
遗传算法现在仍在不断地被人们研究，以求一个最稳定、运算 次数最少的方法，有着广阔前景。 通过最后的实验题目，我体会到：人工智能并非只是利用人类主观思维把固定的算法智
慧强加给计算机，来模仿人类思维。我们还可以利用自然客观规律、结合独特的逻辑思想来
自然地引导出最好的答案，不用拼命地去解出答案，而是让答案随波逐流地找到我们。最好
的例子就是这个遗传算法。 8 实验总结与体会：“通过本次的实验，我深深感到ai算法的伟大，也感到自己应该多
多的学习这方面的知识。本次实验，遇到了很多问题，经过了几天的努力，终于出结果了。
我觉得，只有多练才可以孰能生巧。”(第一次实验的总结体会) 9 实验总结与体会：“这次实验的收获还是挺大的，八数码可以说是一道非常经典的搜索
题，从实现上来说，难度不是很大，但要同时实现高效，还是要考虑很多的方面，首先是不
可达状态的正确识别，在一开始我并不是事先判断是否有解，而是通过最后是否能搜到解来
进行判断（这还是在辅导学长的提示下才注意到的，原来可以事先判断是否有解！），这样一
来，就避免了对不可到达状态进行无谓的搜索，大大提高了效率。通过这个事情，也让我又
一次深刻体会到，其实数学是计算机的基础，学好数学，对于学计算机可以说是事半功倍。
在判断是否有解这个问题上，只需用到数列逆序值这个线性代数书中的小知识点就能轻松搞
人工智能心得总结
人工智能学习心得
对人工智能的理解
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的： 人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。 日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。
1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想
最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生
在当前社会中的呢 ？
在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：
一，融合阶段（20_—20_年）：
1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。
2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。
3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。人工智能心得总结
4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。
5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至可以不用植入任何芯片）。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。
6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。
7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用（比如禁止合成电视名人），可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。
三、自我发展阶段（20_—2030年）：
1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。
2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。人工智能心得总结
3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。
4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。
5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。
四、升华阶段（2030—2040年）：
1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。
2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。
3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。
4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。 人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。 网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。
虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力， 让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。
人工智能心得总结
完成总结报告
项目名称：数独游戏设计与实现
组 员：王郑合 20_204081
二〇一五年十一月二十四日
1 问题描述
1.1 问题说明
数独游戏起源于瑞士，由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明，是一种数字拼图游戏，其游戏规则是：
①在9×9的大九宫格内，已给定若干数字，其他宫位留白，玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。
②必须满足的条件：每一行与每一列都有1到9的数字，每个小九宫格里也有1到9的数字，并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次，既不能重复也不能少。
③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索，推算解答出来。
1.2 数独求解描述
由于数独游戏的推广与普及，在当今世界上有着大量的数独爱好者，本项目的目的就是按照数独的游戏规则，通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究，利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。
1.3 数独出题描述
数独游戏挑战者的水平各异，对数独题目的难度要求各不相同，所以本项目致力于设计一种算法，使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题，以满足不同水平游戏者的需求。同时，该算法还要考虑到三个方面要求：可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。
2 功能分析
2.1 数独求解
数独虽然号称是数学问题, 但在求解时几乎用不上数学运算方法，事实上它更像是一种思维方式。数独游戏开始后，要想在空格中填入正确的数字，先要根据数独游戏规则对1-9分别进行逻辑判断，然后选择正确的数字填入空格。另外，由于某个格子填入数据时，有可能还要对原来已填入的数据进行修正，所以可以考虑使用递推和回溯搜索来求解数独问题。
2.2 数独出题
出题时，要能保证算法生成的数独题具有可变化的难度和唯一解,该算法内部应该包含有对数独题的求解和评级功能。本项目使用了一种基于“挖洞”思想的数独题生成算法，将该算法的设计工作分为评级、求解和生成三部分工作。利用随机数出现的概率不同来确定不同的难度，通过避免重填一个被“挖去”的格子，或者回溯到一个曾经无法“挖去”的格子，来降低算法的复杂性。
2.3 题目保存
当用户需要退出却仍没有完成数独题目的解答时，可以选择是否保存当前的求解进度。如果需要，本系统会帮助用户将目前未完成的数独题目的解答进度保存起来，以便用户下次使用本系统时，可以继续解答上次未完成的题目。
2.4 题目读取
用户可以在程序开始运行后，选则读取一道之前保存起来的题目进行解答，被读取的题目将会显示到程序界面上。
3 系统设计
3.1 功能结构图
本程序主要有数独求解和数独出题两个功能，数独求解包括题目检验、解题和输入输出，数独出题包括答案检验、难度选择、出题和输入输出。
3.2 业务流程图
3.3 类图
SudokuDlg类：程序的界面类。 Solve类：实现数独题目求解功能。 Make类：实现数独题目出题功能。 Pre类：对数据进行预处理。
3.4 界面设计
人工智能心得总结
形象思维、抽象思维、灵感思维 人工智能的核心内容：搜索技术、推理技术、知识表示、人工智能语言 应用领域：专家系统、知识库系统、决策支持系统、自然语言理解、智能机器人、模式识别 知识表示方法：谓词逻辑表示法、语义网络表示法（结构性好、明确简洁、直观，推理规则不明显，表达范围有限）、产生式规则表示法（格式固定、形式单一、规则间相互独立、模块性好、自然性好、求解效率低，专家系统首选）、框架表示法（对事物描述有层次，适应性强、结构性好、推理方式灵活，能把陈述性知识和过程性知识相结合，但缺乏形式理论）、概念从属表示法、剧本表示法（开场条件、角色、道具、场景、结果组成，呆板，知识表示范围窄）
逆否律: X1→
X2
X2 →┐X1
深度优先：深度深的节点排在OPEN表的前面，深度浅的节点排在后面
定理1：隐含图为有限（无限）时，如果从初始结点到目标结点存在一条路径，则算法A（A*）一定成功结束。引理：A*结束前，OPEN表中必存在f（n）≤f*（s）的节点。
OPEN表上任一具有f（n） A*选作扩展的任意结点n，有f（n）≤f*（s）。 定理6：若h（n）满足单调限制，则由A*所扩展的结点序列，其f值是非递减的。 A*算法应用举例 （1）八数码问题 h(n)=0,h(n)w(n)—不在位将牌个数,h(n)=p(n)—将牌与其目标位之间的距离 （2）传教士与野人问题 N个传教士与N个野人 h(n)=M+C-2B，船在左岸B=1，在右岸B=0 （3）迷宫问题 h(n)=|Xg-xn|+|Yg-yn|,取g(n)=d(n)有f(n)=d(n)+h(n) 影响算法A启发能力的3个重要因素：路径耗散值、扩展结点数、计算h所需要的工作量 子句：例如~p∨q∨s是子句，子句集：将合取范式中的合取符号换成逗号 归结式：有子句：C1=P∨C1’,C2=~P∨C2’ ,存在互补对，可得归结式C12=C1∨C2 例： P[x,f(A)] V P{x,f(y)] V Q(y)和 ┐P[z,f(A)] V ┐Q(z) 取 {li}={P[x,f(A)]} {mi}={┐P[z,f(A)]}，s={z/x} 得 P[z,f(y)] V ┐Q(z) V Q(y) 取 {li}={P[x,f(A)],P{x,f(y)]}，{mi}={┐P[z,f(A)]}，s={z/x,A/y} 得 Q(A) V ┐Q(z) 题型1：将下式化为Skolem标准型 消去蕴含符号、~深入到量词内部、变元易名、存在量词左移，直到所有量词移到前面，由此得到前束范式，再消去存在量词，略去任意量词 题型2：用归结原理证明公式 将代证明的公式转化为代归结命题公式如：（p→q）→(~q→~p)=>（p→q） 分别将公式前项化为合取范式，结论求反的后项化为合取范式，两项合并后化为合取范式，求子句集，对子句集中的字句进行归结 题型3：命题逻辑的归结过程 1.建立待归结命题公式 2.求合取范式 3.建立子句集 4.对子句集中的子句用归结规则（归结式作为新子句加入子句集进行归结，得到空子句，停止） 题型4：谓词逻辑的归结过程 1.写出谓词关系式2.用反演法写出谓词表达式3.化为Skolem标准型4.求取子句集S5.对S中可归结的子句进行归结6.归结式放入S中，反复归结过程7.得到空子句8.命题得证 爬山法算法 过程Hill-Climing 1.n=s; 2.LOOP: IF GOAL(n) THEN EXIT(SUCCESS); 3. EXPAND(n){mi},计算h(mi), nextn = m; //min h(mi)的结点, h(n)表示山顶与当前 位置n的高度差 4. IF h(n) < h(nextn) THEN EXIT(FAIL); 5. n = nextn; 6.GO LOOP; 可分解产生式系统 (1) DATA 初始数据库 (2) {Di} DATA 的分解式；每个Di元素都看成单独的数据库 (3) until {Di}的所有元素都满足结束条件,do： (4) begin (5) 从{Di}中选一个不满足结束条件的D* (6) 从{Di}中删去D* (7) 在规则集中选择一条可应用于D*的规则R (8) D R应用到D*得到的结果 (9) {di} D的分解式 (10) 在{Di}上添加di (11) end 回溯策略 递归程序BACKTRACK(DATA) 1.if TERM(DATA),return NIL//谓词Termination判断DATA是否满足结束条件 2.if DEADEND(DATA),return FAIL//DEADEND判断从DATA表示的状态是否能继续下去 3.RULESAPPRULES(DATA)//APPRULES是一个函数,返回适用于DATA的规则表 4.LOOP: if NULL(RULES), return FAIL//谓词NULL判断RULES是否空表 5. RFIRST(RULES)//挑选出规则表中第一条规则 6. RULESTAIL(RULES)//把规则表中地第一条规则删去 7. RDATAR(DATA)//把规则R用于DATA产生一个新的DATA 8. PATHBACKTRACK(RDATA)//在新的DATA上递归地调用BACKTRACK 9. if PATH=FAIL,go LOOP//判断是否失败，转移到另一规则进行测试 10.return CONS(R,PATH)//把试探成功的规则串成一个表 图搜索过程 过程:GRAPHSEARCH 1.Gs, OPEN(s)；建立一个搜索图G,它只含有起始结点s。建立一个OPEN表,它只含有起始结点s,用于存放未被扩展的结点 2.CLOSED()； 3.LOOP: if OPEN=(), then return FAIL 4.nFIRST(OPEN), OPENTAIL(OPEN), CLOSEDCONS(n,CLOSED) 5.if n, then return [s...n] 6.Mexpand(n), G'G, G{M,G} //扩展n,建立集M使M仅含有n的后继者而不含有n的祖先, 并把M中的结点加入到G中。 7.对M中所有结点m: if mG’, then 建立指针mn, OPENCONS(m,OPEN) if mG’, then 决定是否应改变指针mn if mCLOSED, then 决定是否应改变m的后代的指针 8.对OPEN表中的结点重新排序；这种排序可以是任意的,也可以是启发式的 9.go LOOP 深度优先搜索 过程 DEPTH-FIRST-SEARCH 1.Gs, OPEN(s)； 2.CLOSED()； 3.LOOP: if OPEN=(), then return FAIL； 4.nFIRST(OPEN),OPENTAIL(OPEN), CLOSEDCONS(n,CLOSED)； 5.if n, then return [s...n]； 6.Mexpand(n), G'G, G{M,G}； 7.ADD(M,OPEN)；标记M到n的指针； 8.go LOOP 宽度优先搜索 过程 BREADTH-FIRST-SEARCH 1.Gs, OPEN(s)； 2.CLOSED()； 3.LOOP: if OPEN=(), then return FAIL； 4.nFIRST(OPEN),OPENTAIL(OPEN), CLOSEDCONS(n,CLOSED)； 5.if n, then return [s...n]； 6.Mexpand(n), G'G, G{M,G}； 7.ADD(OPEN，M)；标记M到n的指针； 8.go LOOP 与或图的AO*算法 1.G={s},q(s)=h(s),if s then SOLVED(s)T 2.until SOLVED(s), do 3. begin 4. 计算局部解图G‘(从s跟踪标记的连接符) 5. 选出一个非终叶结点nG' 6. Pexpand(n),if P= then q(n) else pP if pG then q(p)h(p) if p then SOLVED(p)T,G{G,P} //扩展结点n，产生它的所有后继结点并把它们接入G，若不在G中，则赋值h(p) 7. S{n} 8. until S=, do 9. begin 10. 从S中移出一个结点m, 该结点在G中的所有后代都不在S中 11. q'(m)q(m) qi(m)=ci+q(n1i)+...+q(nki) q(m)=mini qi(m) 标记对应于q(m)的连接符r,抹掉不同的连接符标记 if j SOLVED(njr)=T then SOLVED(m)T 12. if SOLVED(m) ∨ q(m) q'(m) then 将向m发出标记的连接符的那些父结点加入到S中 13. end 14. end 控制策略 （1）CLAUSES = S （2）until NIL∈CLAUSES，do （3）begin （4） 在CLAUSES中选择两个不同的可归结的子句Ci和Cj （5） 计算Ci和Cj的归结式rij （6） CLAUSES = CLAUSES∨{rij} （7）end mgu 递归程序UNIFY(E1,E2) 1. if atom(E2) then 交换E1,E2 2. if atom(E1) then 3. begin 4. if E1=E2, then return NIL 5. if E1为变量 then 6. begin 7. if E2中有E1, then return FAIL //x 8. else return {E2/E1} 9. end 10. if E2为变量 then return {E1/E2} 11. else return FAIL 12. end //E1和E2都是表 13. F1(CAR E1), T1(CDR E1) //CAR->FIRST 14. F2(CAR E2), T2(CDR E2) //CDR->TAIL 15. Z1UNIFY(F1,F2) 16. if Z1=FAIL then return FAIL 17. G1T1.Z1 //Z1作用于T1 18. G2T2.Z1 //Z1作用于T2 19. Z2UNIFY(G1,G2) 20. if Z2=FAIL then return FAIL 21. return Z1.Z2 //返回Z1,Z2的合成 f(x) 人工智能心得总结 《人工智能》学习报告 深圳大学机电与控制工程学院 彭建柳 学号：0943010210 1. 引言 人工智能(Artificial Intelligence，AI)，曾经有一部电影，著名导演斯蒂文•斯皮尔伯格的科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。 一直以来，关于人工智能的理论，我一直认为是科学的前沿，理解起来较为飘渺。但是，从本学期《人工智能》课程的学习中，本人较系统的接触到了关于人工智能的理论，从有限的课程中，通过老师的详细介绍和查阅人工智能方面的书籍，学习了关于人工智能几个主要方面的知识，如模糊控制、专家系统、神经网络等。下面是本人关于人工智能理论的一些基本认识。 2. 人工智能的形成与发展 说到人工智能，首先先认识下自动控制理论，自动控制理论从形成到发展至今，已经经历了六十多年的历程，其主要分为三个阶段： 第一阶段是40年代兴起的以调节原理为标志，称为经典控制理论阶段； 第二阶段是以60年代兴起的以状态空间为标志，称为现代控制理论阶段； 第三阶段是80年代兴起的智能控制理论阶段 智能控制是在控制论人工智能系统论和信息论等多学科的高度综合与集成，是一门新兴的交叉前沿学科。智能控制技术，即是在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任 务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。 随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支(如系统工程、系统学、运筹学、信息论)结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。 3. 模糊控制 在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。通过课堂中，导师生动的讲解，以及引用到生活当中鲜活的例子，如冰箱温度的模糊控制，智能汽车的行驶路线控制等等，充分的认识到，模糊控制在当今社会的应用已经很广泛，只是理论知识的缺乏而感觉不到它们的存在。 一般控制架构包括：定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化，详细如下： (1) 定义变量：也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差E与输出误差之变化率CE，而控制变量 则为下一个状态之输入U。其中E、CE、U统称为模糊变量。 (2) 模糊化（fuzzify）：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值（linguisitc value）求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合（fuzzy subsets）。 (3) 知识库：包括数据库（data base）与规则库（rule base）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。 (4) 逻辑判断：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。 (5) 解模糊化（defuzzify）：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。 模糊控制很重要的一点就是模糊规则的制定，其规则制定的来源主要由专家的经验和知识、操作员的操作模式、自学习提供。模糊规则的形式则分为状态评估和目标评估两种。但都是以模糊控制为基础，达到自动控制的目的。 4. 专家系统 专家系统(expert system)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之 一。运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。 专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和 环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。 对专家系统可以按不同的方法分类。通常，可以按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见的有解释型、预测型、诊断型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。 简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 5. 神经网络 由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。目前使用得最广泛的是T.Koholen的定义，即“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。” 人工神经网络是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 6. 小结 关于人工智能的学习，我现在所学习到的仅仅是皮毛。但对于一个刚刚接触人工智能学习的学生，了解如模糊控制、专家系统、神经网络等人工智能的知识入门尤为重要，为将来进一步学习人工智能的理论打下基础，并将理论应用于生活和工作当中，这才是学习的最终目的。 参考文献： 《人工智能控制》作者：蔡自兴，出 版 社：化学工业出版社， 20_-7-1 人工智能心得总结 《人工智能及其应用》课程总结 20世纪40年代，计算机的发明揭开了人类发展的新篇章，使得人类追寻已久的脑力劳动机械化问题获得了解决的方法和途径。计算机能够代替人类大脑进行复杂的计算，并且能够根据计算对某些问题做出判断，从某种程度上代替了人脑的部分功能。而随着计算机计算机技术的发展，20世纪50年代人工智能(AI)这一新的学科门类的诞生，对人类的发展和进步有着重大的意义。 人工智能是指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可用某种智能化的机器来予以人工的实现。诸如机器编译、机器诊断、机器推理以及各种专家系统。随着人工智能技术的发展，引起了众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，并且发展出了若干个研究子学科，如计算机科学、哲学、生理学、社会学、生物学、信息学和计算机数学等，人工智能成为一门广泛的交叉和前沿学科。因此，《人工智能及其应用》课程的学习，对于计算机应用研究技术、机械技术以及本人的专业——农业机械工程的学习和科研工作中，具有十分重要的作用。《人工智能及其应用》课程所讲授的知识涵盖面广、内容较多，其中许多章节所设计的知识都可以单独作为一门课程学习。因此，通过本学期对《人工智能及其应用》课程的学习，我重点总结一下主要学习和掌握的几方面知识： 1．人工智能的研究与应用领域。在人工智能这门学科中，包含有多个研究领域，每个研究领域都有其特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语，它们包括：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。通过对这些研究领域的研究和应用介绍，我发现其中专家系统、机器学习、神经网络、模式识别、机器视觉和数据挖掘等方面的知识，是我所研究的专业领域和课题中，使用计算机软件进行数据处理和自动判别所需要的知识，对我课题的研究和完成将会有很大帮助。 2．知识表示与推理。本部分研究了传统人工智能的知识表示方法、搜索技术和知识推理。以符号和逻辑为基础的传统人工智能问题求解是通过知识表示和 知识推理来实现的。知识表示的方法有很多，包括图示法、公式法、结构化方法、陈述式表示、过程式表示、状态空间法和问题归约法等。表示问题是为了进一步求解问题，从问题表示到问题的解决有一个求解的过程，也就是搜索过程。因此，学习了图搜索策略和A*算法的方法和步骤。学习了消解原理这一用于一定的子句公式的重要推理规则，包括消解推理规则、含有变量的消解式、消解反演求解过程等。并且学习了规则演绎系统和产生式系统。它们是解决比较复杂的系统和问题的较为先进的推理技术和系统求解方法，能够解决搜索推理方法难以解决的一些问题。 3．计算智能。包括人工神经网络计算、模糊计算、粗糙集理论、遗传算法、进化策略、进化编程、人工生命、粒群优化、蚁群算法、自然计算和免疫计算。其中每一部分都可以作为单独的一门课程和知识进行深入的学习和研究。其中，我结合课程内容，重点学习和研究了人工神经网络。人工神经网络是模拟生物神经元的特性而产生的，是基于生物神经元特性的互联模型制造的算法及机器。包括有以下几个重要特性：并行分布处理、非线性映射、通过训练进行学习、适应与集成、硬件实现性。在本部分学习了神经网络是由基本处理单元——神经元及其互联方法构成的。其网络基本结构分为两类：递归网络和前馈网络。人工神经网络的主要学习算法有：有师学习、无师学习和强化学习三种。具体学习了自适应谐振理论网络、学习矢量量化网络、Kohonen网络、Hopfield网络，并且学习了基于神经网络的知识表示方法和推理方法。通过这部分的学习，了解了神经网络的应用方法和应用领域，由于其学习和适应、自组织、函数逼近和大规模并行处理等能力，因而在模式识别、信号处理、系统辨识和优化等方面有着广泛的应用。 4．机器学习。机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并实现现有知识的学问。在此部分，主要学习了机器学习的主要策略、系统的基本结构和各种机器学习算法，包括：机械学习、归纳学习、类比学习、解释学习、神经学习和知识发现。而其中的一些学习方法又与以前学习章节中的内容有所交叉，如神经学习和人工神经网络。介绍了各种学习方法的定义、结构、基本计算方法和流程等知识。机器学习广泛的应用于图像处理、模式识别、机器人动力学与控制、自动控制、自然语言理解、语音识别、信号处理和专家系统等领域。 通过对《人工智能及其应用》课程的学习，使我学习了人工智能的各种基本算法和思想，了解了各种方法的应用领域和适用范围。由于我的研究课题中，也需要对采集的数据进行处理和做出判断，因此必然涉及人工智能的相关知识。课程包含内容很多，涵盖的领域非常广泛，虽然学习深度有限，但是正是对人工智能知识的广泛了解，才能扩展我的研究思路，选定方向和研究算法，进行更深层次的研究。 人工智能心得总结 一、职位描述负责游戏产品的人工智能算法研究和实现；负责模式识加算法研究及实现；负责及游戏产品程序设计开发。大学本科及以上学历，模式识别、人工智能相关专业优先；精通C、C++，熟悉linux或windows相关编程；熟悉各种常用设计模式，并拥有设计模式的应用经验；对人工智能相关算法或模式识别算法有研究及应用经验，或对人工智能相关算法或模式识别方向有浓厚兴趣。二、职位描述岗位职责：1、在对具体算法深入理解的基础上进行性能调优。2、设计性能测试的工具链并制定算法性能评估的标准流程。职位要求：1、本科以上学历，计算机相关专业，有2年以上高性能运算（HPC）开发工作经验。2、良好的C/C++基础。3、熟悉CPU性能调优的原理及概念（如流水线，缓存，指令宽度，SIMD等）。4、对并行运算原理及基本概念（如访存开销，数据依赖等）有深刻的理解。5、熟悉常用并行运算/高性能运算框架及类库（如Intel TBB/OpenMP/BLAS/MKL/MPI等）。6、良好的推动能力和沟通能力。具有以下条件者优先：1、良好的汇编基础。2、熟悉常见处理器的加速指令集（如x86 SSE, Arm Neon等）。3、熟悉常见性能优化工具，如cachegrind等。4、嵌入式应用性能优化经验。格灵深瞳是一家专注于计算机视觉以及人工智能的科技公司。我们致力于让计算机像人一样主动获取视觉信息并进行精确的实时分析，释放人工智能最大的潜能为人服务。作为一家初创公司，我们在迅速成长并面临着前所未有的机遇！· 巨大的市场潜力：计算机视觉及人工智能可广泛应用于各个领域，仅中国安防监控市场在20_年已达到4000亿RMB的规模，这为智能安防监控提供了巨大的发展空间。· 全球领先的技术：采用世界上最先进的视觉处理技术，这些技术正在被无人驾驶汽车和Kinect这样的产品应用着；极高的技术壁垒帮助我们异军突起。· 客户的热烈反馈：目前我们已经收到了来自银行、零售、交通、物流及工业企业的强烈诉求；我们欣喜的看到，计算机视觉及人工智能技术可以为人们带来无限变化。· 投资人的青睐：格灵深瞳在成立不久就获得真格基金和联创策源的A轮投资，并于20_年5月获得数千万美元B轮投资。三、职位描述岗位职责:-负责百度轻应用知识库研究与开发 -负责轻应用检索效果优化 -负责用户需求分析、挖掘 -设计和开发通用、高效的机器学习系统 任职资格:-互联网/软件行业2年以上工作经验，热爱互联网，对搜索技术、探索未知领域有浓厚的兴趣 -优秀的分析问题 和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情 -具有以下任一或以上领域相关的理论背景：机器学习/数据挖掘/信息检索/自然语言处理/统计学习/人工智能 -具有良好的沟通能力，和良好的团队合作精神 -精通C/C++、PHP、Python、shell等语言优先 -具有知识图谱构建、机器学习、自然语言处理、人工智能研发和应用经验者优先 -具有海量数据挖掘、分布式计算或高性能并行计算应用经验者优先四、职位要求 专业要求：不限 [招聘部门:数据类]职位职能1. 通过海量商业数据，复杂网络分析实施用户画像、行业研究、卖家分析、商品挖掘等项目。 2. 应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习方法建立数据模型解决实际问题，并研发创新方法以解决常规算法不能解决的问题。 3. 与业务部门开展广泛沟通，快速、灵活地发布各类业务应用，提高业务运营效率。职位描述1） 计算机（机器学习、人工智能等方向）、数学、统计或相关专业本科及以上学历。 (三年以上工作经验，博士一年以上工作经验，特别优秀者除外)。 2） 熟悉时间序列模型、回归分析模型、聚类挖掘、关联规则挖掘等数据统计模型和挖掘技术，并有独立完整的建模实践经验。 3） 扎实的编程基础，精通至少一门编程语言。熟悉Python，R语言优先。 5） 拥有海量数据处理经验者，熟悉Hadoop,spark，MPI框架者优先。 6） 具有良好的商业敏感度和优秀的数据分析技能。 能够开发创新而实际的分析方法以解决复杂的商业问题。 7） 数字敏感度高，具备较强的分析总结能力，具备良好的数据呈现能力，包括PPT展示和讲解能力。擅长与商业伙伴的交流沟通，具有优秀的报告讲解能力及沟通能力。 8） 能够积极创新， 乐于面对挑战， 负责敬业。 9） 优秀的团队合作精神；诚实， 勤奋， 严谨。五、职位描述1. 应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习方法建立数据模型解决实际问题，并研发创新方法以解决常规算法不能解决的问题。2. 通过海量商业数据，复杂网络分析实施用户画像、行业研究、卖家分析、商品挖掘等项目。3. 与业务部门开展广泛沟通，快速、灵活地发布各类业务应用，提高业务运营效率。1） 计算机（机器学习、人工智能等方向）、数学、统计或相关专业本科及以上学历。 (三年以上工作经验，博士一年以上工作经验，特别优秀者除外)。2） 熟悉时间序列模型、回归分析模型、聚类挖掘、关联规则挖掘等数据统计模型和挖掘技术，并有独立完整的建模实践经验。3） 扎实的编程基础，精通至少一门编程语言。熟悉Python，R语 言优先。5） 拥有海量数据处理经验者，熟悉Hadoop,spark，MPI框架者优先。6） 具有良好的商业敏感度和优秀的数据分析技能。 能够开发创新而实际的分析方法以解决复杂的商业问题。7） 数字敏感度高，具备较强的分析总结能力，具备良好的数据呈现能力，包括PPT展示和讲解能力。擅长与商业伙伴的交流沟通，具有优秀的报告讲解能力及沟通能力。8） 能够积极创新， 乐于面对挑战， 负责敬业。9） 优秀的团队合作精神；诚实， 勤奋， 严谨。所谓“有实际开发工作经验”是指你目前已经具备下列能力：1）你已经认为C++和汇编语言都是很简单的语言，并能够自如地运用；2）你能够在30分钟之内想到正确的五子棋AI算法设计思路和方向；3）你完全理解STL为什么这么重要；4）你能够独立地解决所有的编译与链接问题，哪怕你从来没有遇到的问题，你也不需要询问任何人；5）英文网站是你的首要信息来源；6）能够读懂英语写成的国际标准，比如NTFS磁盘格式标准。7）你经常站在集合论的角度思考算法问题；8）能够理解一个简单的驱动程序，能够理解一个简单3D交互程序；9）你能够认识到线性代数和概率论在实际编程工作中的极端重要性；10）你完全理解COM的设计思想，尤其能够理解COM为什么要设计成这样；11）当我说到虚函数的重要作用时，你不会急着去找书来翻；12）你能够说出C++为什么比其他语言优秀的理由，记住这种理由应该来自于你的开发体会，而不是因为其他人都这么说。此外还有很多判断标准，但如果你同时具备5条以上，可以认为你已经具备相应的开发经验了。在这种状态下读研，你将取得读研效益的最大值。C、C++、linixLinux下的C编程软件设计师考试 人工智能心得总结 第一章1.人工智能: 是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支2.近期目标：研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术3.应用: 博弈,定理证明, 机器翻译, 专家系统, 模式识别, 机器人学, 智能控制, 神经生理学第二章1.知识的种类: 事实性知识, 过程性知识, 行为性知识, 元知识2.知识的要素: 事实,规则,控制,元知识3.知识的表示: 谓词逻辑, 产生式规则, 语义网络, 框架表示4.谓词一般表达式: P(x1,x2,?,xn)5.谓词逻辑表示法: 定义谓词, 用连词或量词把谓词公式连接起来, 从外到里层层细化6.推理机: 规则解释程序, 控制系统规则库与数据库,负责整个产生式系统的运行,决定问题求解过程的推理路线. 主要工作: 匹配器,冲突消解器,解释器6.语义网络: A-kind-of A-member-of Is-a Part-of Have Can7.多元关系的语义网络表示: 添加关系结点, 动作结点, 事件结点, 情况结点8.框架表示: 框架名, 槽名, 侧面, 值(1)横向联系: 一个框架的槽值或者侧面值可以是另外一个框架的名字(2)纵向联系: 具有集成关系的框架之间构成纵向联系, 下层框架可以继承上层框架的槽值.第三章1.状态空间法: (1) 选择状态, 描述操作 (2)定义初始状态集合, 目标状态集合, 及操作符集合例: 2层汉诺塔 A(1,3)---B(1,2)---A(3,2) [操作标识有向边 状态标识节点]2.问题归约: (1)问题初始描述 (2) 一套把问题变为子问题的操作符 (3)一套本原问题描述例: 3层汉诺塔 三元组标识状态S=(i,j,k), i,j,k表示A,B,C所在的钢针号3.与或图: 如果一个原问题既需通过分解, 又需通过变换,才能得到本原问题,其归约过程可以用与或图表示4.端节点: 在与或树中, 没有子节点的节点终叶节点: 本原问题所对应的节点终叶节点一定是端节点,但是端节点不一定是终叶节点5.可解节点与不可解节点任何终叶节点都是可解节点 不为终叶节点的端节点是不可解节点“与或” 节点的可解性与子节点的关系6.盲目搜索:(1广度)扩展的子节点放在:Open表的尾部(2深度)扩展的子节点放在:Open表的首部(3)有界深度:根据题目确定dm并调整,(4代价树)g:n2(?)gn1(?c)n1n(2,从Open表的前取从Open表的前取 )?广度:按照代价对Open表中的全部节点,从小到大进行排序??深度:按照代价对Open表中的刚扩展节点,从小到大进行排序选择一个代价最小的节点7.启发式搜索:(1) 度量节点的希望的量度f(n)(2) 有序搜索: 在Open表中选择f最小的节点作为扩展节点 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