人工智能学习心得

人工智能学习经验目录第一：人工智能学习经验第二：人工智能学习论文第三：人工智能学习报告第四篇：对人工智能学习的感想第五：人工智能学习正文第一：人工智能学习经验人工智能学习经验对人工智能的理解通过这学期的学习，我对人工智能有了感性的知识。个人觉得人工智能是一门极具挑战性的科学，做这件事的人应该知道计算机知识、心理学和哲学。人工智能包含了非常广泛的科学，由机器学习、计算机视觉等多种领域组成，一般来说，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够进行通常需要人类智能的复杂工作。人工智能的定义可以分为“人工”和“智能”两部分。“被动”更能理解，争议不大。有时我们必须考虑人类的能力或人类的智力是否高到制造人工智能的程度等。但一般来说，“人工系统”是一般意义上的人工系统。关于智力是什么，有很多问题。这包括意识、自我、思维等其他问题。人所知道的唯一智能是人本身的智能，这是普遍公认的观点。但是，我们对自己的智能的理解非常有限，对构成人的智能的必要要素的了解也很有限，所以很难定义什么是“人工”制造的“智能”。对人工智能的一个广泛接受的定义是人工智能是计算机科学、逻辑、认知科学交叉形成的科学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：20世纪50年代人工智能的兴起和忽视人工智能的概念首次提出后，机器整理证明、跳棋程序、共同问题s解决程序、lisp表处理语言等令人瞩目的成果相继出现。但是由于消化法推理能力的限制和机器翻译等的失败，人工智能陷入了低谷。第二阶段：从60年代后期到70年代，专家系统登场，实现了人工智能研究的新高潮。dendral chemical mass spectrometry analysis系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior勘探系统、hearsay-ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，并将人工智能引向了实用化。1969年，国际人工智能联合会议成立了第三阶段：在80年代，随着第五代计算机的开发，人工智能得到了很大的发展。日本于1982年启动了“第五代计算机开发计划”，即“知识信息处理计算机系统kips”，目的是使逻辑推理与数值运算一样快地实现。这个计划最终失败了，但其进行掀起了研究人工智能的热潮。第四阶段：20世纪80年代末，神经网络的快速发展。1987年，美国举行了第一次神经网络国际会议，宣布了该新学科的诞生。此后，随着对各国神经网络的投资逐渐增加，神经网络发展迅速。第五阶段：90年代，人工智能出现了新的研究高潮由于网络技术特别是国际互联的技术发展，人工智能开始从单个智能主题研究转向基于网络环境的分布式人工智能研究。研究基于同一目标的分布式问题解决，以及多个智能体的多目标问题解决，人工智能更实用。另一方面，由于霍布斯菲尔德多层神经网络模型的提出，人工神经网络研究和应用活跃了起来。人工智能已经深入到社会生活的各个领域。人工智能对世界的影响和对未来的想象最近看了电影黑客帝国系列，对科幻生活产生了很大的兴趣，我怀疑现在的世界是否像电影里一样。会否发生人工智能的神话在现在社会里？我认为，在黑客帝国的世界里，程序员成为耶稣，控制了全世界，黑客帝国成为经典，不是因为飞翔的超级角色，而是因为独自一人暴露了与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年后智能机器会统治世界？人类走向信息时代，信息化是当前时代的主要旋律。信息抽象是由知识决定的，知识构成了智力的基础。因此，从信息化到知识化、智能化，将成为人类社会的发展趋势。人工智能已经广泛而深入地结合到科学技术的各个领域和社会的各个领域，她的概念、方法和技术在所有行业中广泛普及。在我们周围智能的例子也不常见。人工智能在军事、工业、医学领域的应用已经显示出明显的经济效益潜力和提高人们生活水平的最大便利和先进性质。智力是一个广泛的概念。智力是人类所具有的特征之一。但是科学界对什么是人类的智力(或智力)还没有给出满意的定义。从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，从心理学角度定义为“抽象思维的能力”，用同义词定义为“获得能力的能力”，或者是“在智力测试中测量的”的意思。这些不能准确地说明人工智能的确切含义。虽然很难下定义，但是人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，研究人工智能也有助于探索人类智能的奥秘。因此，所有人工智能技术的进步将迈出计算机科学的一大步。如果将现有的计算机技术、人工智能技术和自然科学的一些相关领域结合起来，并有一定的理论依据，计算机将有新的发展方向。个人研究人工智能的目的是制造具有智能的机器，另一方面要掌握人类智能的本质，因此人工智能既属于工程领域，也属于科学领域。通过人工智能的研究和开发，可以部分替代或扩大人类的智能，使计算机更好地造福人类。人工智能研究的最新目标；现有的计算机不仅对一般的数值计算或非数字信息进行数据处理，还利用知识处理问题，模拟人类智能动作的一部分。根据这个目标，基于当前计算机特性研究和实现智能的相关理论、技术和方法，构建相应的智能系统。这包括目前研发中的专家系统、机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展和技术的进步，人工智能的发展谁也想象不到。通过对人工智能的学习，与听到的东西相结合，对未来人工智能的发展进行了以下拙劣的推测。第一，整合阶段(xx-xx年):1、在一些城市，立法机关主要采用人工智能专家系统，制定新法。2、人们可以使用语言操作和控制智能计算机、互联网、广播、电视、手机等，远程医疗和远程医疗等远程服务更加完善。3.智能计算机和互联网在教育中发挥了重要作用，远程教育非常普及。4、随着信息技术、生物技术、纳米技术的发展，人工智能科学越来越完善。5、植入芯片的很多人体形成了人体通信网(以后不需要移植任何芯片)。例如，将小型超级计算机植入大脑，人们就可以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害。7、随着人工智能的快速发展，新法不仅可以用于更好地保护人类健康，还可以大大提高整个社会的文明水平。例如，法律可以保护人们不受电磁烟雾的影响，限制家庭机器人的使用，更有效地保护数据，禁止在一些文化和艺术领域(如电视名人合成)使用计算机合成技术，禁止编写自我保护意识计算机程序。三、自我发展阶段(xx-xx):1、智能计算机和互联网可以自己修理，也可以自己做科学研究，还可以自己生产产品。将智能提升到更高水平的新材料的出现。3.是实现人类、计算机、鲸鱼动物之间直接通信的可移植芯片，在以后的开发过程中，不用移植芯片也能实现这一功能。4、制定了限制“机器人法”等机器人动作的新法律，使人们从机器人中获得自由。5、高级智能技术能使火星的表面环境适合人类居住和开发。四、升华阶段(xx-xx年):1、信息化的世界进一步发展为全息模型的世界。2、人工智能从环境中收集全息信息，使某个地方的人更容易理解和了解其他地方的情况。3、人们将对目前无法解释的一些自然现象有更明确的理解和更好的解释，并将这些全新的知识应用到医疗、健康、安全等方面。4、人工智能可以模仿人类的智能，因此出现了限制这种行为的相关法律。人工智能在一个大的发展阶段，必将主导其他计算机技术的发展。互联网将使虚拟世界无限，届时不离开家将成为习惯。人工智能必将对人类的发展起到决定性的作用。其中多少不知道以后会实现，但也是通过对人工智能的学习得出的结论。人工智能的繁荣和光明的前景展现了迷人的魅力。让我们一起期待未来的世界，一个全新的人工智能世界。第二：人工智能学习论文XX7932钱雪金人工智能研究的最新进展一、研究领域大多数不同的领域都有几个不同的研究领域，每个领域都有自己的兴趣研究主题、研究技术和术语。人工智能包括自然语言处理、自动整理证明、自动编程、智能搜索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、代理、计算智能、故障诊断、人工生命、人工智能方法、人工智能在过去的50多年里，建立了具有人工智能的计算机系统。例如，可以解微分方程的人、国际象棋、设计分析集成电路、合成人类自然语言、信息搜索、疾病诊断和控制航天器、地面移动机器人和水下机器人的不同级别的人工智能计算机系统。人工智能是一门外向的学科。研究它的人不仅需要知道人工智能的知识，还需要比较坚实的数学基础，哲学和生物学基础。只有这样，一无所知的机器才能模拟人的思维。人工智能的研究领域本来就很广泛，一般指向应用，可以说在什么地方工作的人可以用在什么地方。人工智能最根本的目的还是模拟人类的思维。在各种活动中参考人类的功能，获得人工智能的领域只是代替人的活动。有人在某个领域进行的智力活动，某个领域就是人工智能研究的领域。人工智能旨在发挥机器的优点，帮助人类的智力活动。人工智能研究的目的是模拟人类神经系统的功能。其次，各领域国内外研究现状(进展成果)近年来，人工智能的研究和应用在传统人工智能的扩展和扩展中出现了很多新领域。新世纪开始时，这种新的研究已经引起了人们更加密切的关注。这些新领域包括分布式人工智能、itence(代理)、计算智能和进化计算、数据挖掘和知识发现、人工生命等，下面一一进行粗略介绍。1、分布式人工智能和艾森豪威尔分布式人工智能(Dai)是分布式计算和人工智能相结合的结果。Dai系统是控制系统质量的标准，具有健壮性和互操作性。这意味着不同的异构系统能够在快速变化的环境中交换和协作信息分布式人工智能的研究目标是建立能够说明自然界和社会系统的准确概念模型。Dai的智能只能在组协作中实现，而不能在独立的概念中实现，因此分布式问题解决和多代理系统(MAS)等item之间的合作与对话是主要研究问题。分布式故障诊断将特定的解决问题分为相互协作和共享知识的多个模块或节点。多义性系统研究计划、知识、技术、动作等多义性之间的智能动作协调。这两个研究领域都研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题解决往往包括全局概念模型、问题和成功标准，而MAS则包括多个本地概念模型、问题和成功标准。Mas更好地实现了具有更大灵活性和适应性的人类社会智能，更适合于开放性和移动性人工智能以及控制计算机科学和工程的研究热点的世界环境。目前，isen和MAS的研究包括理论、体系结构、语言、协作和协调、通信和交互技术，以及MAS学习和应用。Mas应用于自动驾驶、机器人导航、机场管理、电源管理和信息检索。2、计算智能和进化计算计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中神经系统酸和模糊计算已经有很长的研究历史，而进化计算是更新的研究领域。这里只讨论进化计算。进化计算是根据达尔文的进化设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，包括遗传算法、进化策略和进化计划(他们遵循同样的指导思想，但彼此之间有一些差异。同时，进化计算的研究集中在学科的交叉和广泛的应用背景上，因此引入了很多难以相互分类的新方法和特征，这些都被称为进化计算方法。目前，进化计算广泛应用于并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于isen的模拟、细胞自动机等许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域达尔文的进化是一种强大的搜索和优化机制，它对计算机科学，尤其是人工智能的发展产生了重大影响。大多数有机体通过自然选择和性生殖进化。自然选择决定了群体中的哪些个体能够生存和繁殖，性生殖保证了后代基因中的杂交和重组。自然选择的原则是适者生存，即物自然选择，适者生存。直到几年前，还没有在遗传算法、进化计划、进化战略三个领域进行研究，发现它们的共同理论基础是生物进化。因此，这三种方法统称为进化运算，相应的算法称为进化算法。3、数据挖掘和知识发现知识获取是知识信息处理的核心问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一些进展。利用样本归纳学习或与神经计算相结合，掌握知识的几种实验系统。数据挖掘及知识发现是90年代初期新兴起的活跃研究领域。基于数据库实现的知识发现系统综合应用统计、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量数据中提取抽象知识，揭示这些数据背后隐含的客观世界的本质关系和本质规律，实现知识的自动获取。这是具有挑战性和广泛应用前景的研究课题。从数据库中获取知识，即从数据中挖掘和