人工智能是一个涉及多学科知识的领域，包括计算机科学、数学、物理、生物学等等。这个领域的发展已经深刻地改变了我们的日常生活。举例来说，虽然自动化工业并不是最近才出现的，但是随着人工智能技术的发展，我们已经看到了越来越多的自动化生产线和机器人，它们被广泛应用在汽车制造和航空航天等领域。
二、人工智能技术发展的影响
人工智能技术的重要性在于它可以让机器像人类一样思考、理解、学习和表现，从而更好地理解和解决问题。它已经被广泛应用于医学、金融、交通和军事等领域。这些应用能够大大提高生产力和效率，降低风险和成本，进而为社会创造更多的财富和就业机会。
三、人工智能的发展也伴随着一些挑战
五、人工智能技术给人类带来的机遇
人工智能的极速发展带来了很多机遇和动力。我们应该不断地开拓和创新，让人工智能更好地服务于人类，让科技变得更加人性化。无论在哪个领域，我们都需要拥抱和引领这场技术变革，从而为人民谋利益、为社会创造价值。
第一段：引言（200字）
第二段：人工智能的劳动利益（250字）
第三段：人工智能的劳动挑战（300字）
然而，人工智能的快速发展也带来了一些劳动挑战。首先是技能更新的问题。随着人工智能技术的加速发展，部分传统岗位会面临被取代的风险，人们需要不断学习新的技能来适应新兴行业的需求。其次，人工智能在一些职位上的使用可能导致低技能岗位的就业机会减少，这意味着可能会出现一些社会问题。此外，人工智能在取代一些工作的同时也会带来新的劳动强度，对劳动者的身体和心理健康提出更高的要求。在面对这些挑战时，我们需要高度重视劳动者的培训和福利保障，以确保人工智能劳动的可持续性。
第四段：人工智能与人类的合作（250字）
尽管人工智能在某些领域已经展示出较高的智能和效率，但它并不能完全取代人类。人类具有独特的思考能力、创造力和社交能力，这些无法被人工智能所替代。对于许多工作而言，人工智能只是人类的一个有力工具。因此，人们应该积极与人工智能合作，从而使两者相互补充、共同进步。我们需要发挥人类自身的优势，将其与人工智能的高效、智能特点结合起来，创造出更加智能化和高质量的工作。
第五段：个人体会和展望（200字）
１、促进教育方式的变革，培养学生的综合能力
在机器人教育中，课堂以学生为中心，教师作为指导者提供学习材料和建议，学生必须自己去学习知识，构建知识体系，提出自己的解决方案，从而有效培养了动手能力、学生创新思维能力。
２、有效激发学习兴趣、动机“寓教于乐”是我们教育追求的目标。这也是当前教育游戏成为当前研究热点一个原因。学习兴趣是学生的学习成功重要因素。机器人教育可以通过比赛形式，得到周围环境的认可和赞赏，能够激发学生学习的兴趣，激发学生的斗志和拼博精神。
３、培养学生的团队协作能力
机器人教育中大多以小组形式开始，机器人的学习、竞赛实际上是一个团体学习的过程。它需要学习者团结协作，包容小组其他成员的缺点和不足，能够与他人进行有效沟通与交流。在实践锻炼中提高自己的团队协作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、扩大知识面，转换思维方式
考虑到中小学生和机器人课程的特点，为培养学生的综合设计能力和创新能力，本人认为机器人教学应该在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式，走出一条新的路子来。
教育机器人活动受到越来越多的师生欢迎，教育机器人必将为我国的素质教育做出应有的贡献，教育机器人的前途是光明的。
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2.1逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的`突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
1.了解什么是人工智能
2.学习和理解数学与统计学
其次，有关人工智能的学习就要离不开数学和统计学的知识，这是非常重要的基础。对于这两门学科，我没有选择跳过，而是努力学习了解。比如，对线性代数、微积分等基础数学知识的掌握程度，将影响到人工智能应用和算法的深入理解。此外，对于各种算法和模型的学习，如朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络等，都需要对于概率论、统计学和线性代数有足够的理解。
3.利用工具学习人工智能
4.科学思维、实践能力的提高
在单独掌握上述的知识和技能之后，我们必须考虑更进一步的问题。科学思维和实践能力至关重要，这将有助于我们正确地使用这些工具和技术，从而克服在使用人工智能时会遇到的问题。科学思维能够帮助我们更好的理解问题的实质，实践能力则能够带我们走得更为深入。
5.实践经验与思考的后续
综上所述，学习人工智能不是一件简单的事情，除常识的努力和不懈的追求外，我们还需要坚定的信心和不断的实践。在这个变化迅速的时代，学习人工智能确实是我们缺少的东西。
2016年10月，全球最大代工厂富士康“机器换人”计划加速，每年有上万机器人投入使用，其江苏昆山市的工厂已裁减6万员工。正在举行的全国两会上，一些代表委员对有着近3亿人的农民工群体未来的走向，不无担忧。他们提醒说，“机器换人”，可能会导致农民工未来的就业压力不断加大。(2017/3/10《工人日报》)
人类进入信息化时代，随之而来的将是智能化时代，或者称着机器人时代。目前“机器换人”计划加速，大量的机器人投入使用，让人们从脏、热、累、有毒有害、机械重复的工作中解放出来，将使生产效率和产品质量大大提高，同时能大幅降低生产成本，带来社会的进步。中国制造正在向中高端迈进，只有接纳机器人，才能提高企业和产品的国际竞争力。机器人时代不论你喜欢不喜欢都将如期而至。
“机器换人”来了，预示着一场工业革命已经来临，生产方式、企业管理和用工制度等都将发生一系列的变化，一些企业因为引入机器人而不得不大量裁员，一部分工人特别是农民工因此失去工作的机会，一些年龄大的农民工要想再就业就比较困难，一旦失去工作机会也将丢掉手中的饭碗。
“机器换人”来了，喜忧参半。要有忧患意识，要有危机感，紧迫感，早做安排，提前做好准备。在今年的两会上，全国人大财政经济委员会副主任委员辜胜阻给出细致的建议，要在普惠性前提下，为农民工提供一个有弹性、多层次、多选择、多模式的持续进修机制。即政府和企业要为农民工提供进修培训的机会，掌握一定的职业技能，以应对新的就业市场。
全国人大代表曹晶认为，应当从职业学校到企业打造出一条终身学习提升的通道，或出台技能津贴指导意见，督促人社部门和企业共同落实。同时，通过立法确定企业必须承担职业教育的义务。教育和培训不可能是一步到位，“授人以鱼不如授人以渔。”以终身学习适应万变的社会和就业市场。
机器人来了，政府和企业要加大职工培训的力度，职工自身也必须自我加压，积极参与学习和培训，学到一技之长，学到再就业的本领，不会因为企业裁员而失去工作的机会。机器人来了，用工总量或会减少，政府和企业还应拓宽就业渠道，增加就业岗位保就业，同时完善失业保险制度。个人也应积极主动创造劳动机会。就业是最大的民生，失去就业机会也将无法保证生活质量。机器人来了，不可以坐等，要积极应对。
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）作为一项前沿科技，已经在各个领域取得了显著的成就。在AI技术中，人工智能芯片起着至关重要的作用。作为AI技术的核心组成部分，人工智能芯片具备高效处理和学习能力，成为推动AI发展的关键驱动力。通过对人工智能芯片的研究和使用，我深切体会到了它的重要性和潜力。下面将就人工智能芯片心得体会进行探讨。
首先，人工智能芯片具备高效处理能力，能够更快速地处理海量数据和复杂计算任务。传统的中央处理器（CPU）在面对大规模的计算需求时，往往速度较慢，容易出现瓶颈。而人工智能芯片采用了并行计算的方式，能够同时处理多个任务，提高计算效率。在大数据应用、图像和语音识别等领域，人工智能芯片的高效处理能力，为加速数据的分析和应用提供了坚实的支持。
其次，人工智能芯片具备强大的学习能力，能够通过算法和训练不断优化自身的性能。与传统芯片相比，人工智能芯片采用了深度学习算法，通过大量实例的学习和训练，能够自主提取特征和识别模式。这种学习能力使得人工智能芯片在人脸识别、自然语言处理等任务中具备更高的准确性和鲁棒性。通过不断的学习，人工智能芯片能够不断优化自身的性能，逐渐实现人类智能的超越。
尽管存在挑战，人工智能芯片仍然无可争议地推动了人工智能技术的快速发展。从其高效处理和学习能力到良好的节能特性，人工智能芯片为各个领域的AI应用提供了坚实的支持。通过不断优化和创新，人工智能芯片的性能将进一步提升，将为AI技术的广泛应用提供更大的空间。
首先，对于人工智能的认识是非常重要的。在小学里，我们学到了人工智能是一种模拟人类智能的能力的技术，它通过机器学习和模式识别等方法，让计算机能够像人一样思考和决策。这一概念的理解给了我很大的信心，明白了人工智能不是一些遥不可及的高深科技，而是我们可以学习和掌握的。
其次，人工智能的应用广泛而又实用。我们了解到，人工智能在各个领域都有应用，比如医疗、交通、教育等等。对于小学生来说，最直观的就是在我们的日常生活中使用的语音助手和智能家居。这些应用让我意识到了人工智能是如何改变我们的生活和工作的，也激发了我对于人工智能未来发展的探索和兴趣。
再者，人工智能的学习可以培养我们的创造力和解决问题的能力。人工智能涉及到很多的编程和算法，通过学习人工智能的基础知识，我们可以锻炼我们的逻辑思维和问题解决能力。例如，在人工智能的编程实践中，我们需要考虑如何设计一个算法让计算机自动聚类或分类，这个过程需要我们运用创造力和解决问题的能力，培养了我们的思维能力。
此外，人工智能的学习还可以帮助我们更好地理解和应对信息时代的挑战。在信息时代，我们面临着大量的信息和媒体诱惑，有时难以分辨真伪。通过学习人工智能，我们可以了解到人工智能如何进行数据分析和判断，帮助我们更好地思考和判断信息的可信度，避免被虚假信息误导。
最后，学习人工智能也培养了我们团队合作和沟通的能力。人工智能的学习往往需要合作来完成一个项目，我们需要和同学们一起讨论和分工，共同解决问题。通过这个过程，我们学会了互相倾听和尊重他人的意见，也提高了我们的团队合作和沟通能力。
总之，小学人工智能的学习给了我很多的启发和体会。通过学习人工智能的概念和应用，我认识到了人工智能的重要性和广泛应用。同时，人工智能的学习也培养了我的创造力和问题解决能力，帮助我更好地理解和应对信息时代的挑战。人工智能的学习不仅是技术的学习，更是思维方式和能力的培养，对于我们未来的发展非常有益。希望未来能有更多的小学生参与到人工智能的学习中来，共同探索和应用这个科技领域的无限可能。
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19**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。
19**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
在当前社会中的呢
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。
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：
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。
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。
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。
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。
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。
人工智能总结与感悟
人工智能的简短心得
最后，人工智能芯片具有较高的灵活性和可定制性。人工智能应用的场景与需求多种多样，因此对硬件设备的灵活性和可定制性要求较高。人工智能芯片通过采用可编程的架构和多种接口，能够满足不同应用场景下的需求。在我的体验中，人工智能芯片不仅可以通过软件开发进行功能扩展和定制，而且还可以通过硬件接口与其他设备进行对接，实现更广泛的应用。这种灵活性和可定制性能够满足人工智能应用的多样化需求，为人工智能技术的发展提供更加广阔的空间。
综上所述，人工智能芯片凭借其强大的计算能力、较低的功耗和能耗、较高的稳定性和可靠性以及较高的灵活性和可定制性，成为推动人工智能应用发展的重要驱动力。在未来的人工智能应用中，人工智能芯片将扮演越来越重要的角色，给人类带来更多的便利和创新。我相信，随着技术的不断进步和创新，未来人工智能芯片将发挥更强大的作用，为人工智能技术的发展带来新的突破。
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19xx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。
19xx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。
第二篇:人工智能心得总结人工智能心得体会
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、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、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
1、分布式人工智能与艾真体
分布式人工智能(distributedai，dai)是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统(multiagentsystem，mas)两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动
态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算
计算智能(putingintelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。
直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、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，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的
coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命
人工生命(artificiallife，alife)的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿(langton)于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
(1)了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。
(2)较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。
(3)掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
(4)掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
(6)基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
对现代社会的影响有多大工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策;应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能如何看待具有智能的机器会不会有一天机器的智能将超过人的智能问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
(1)能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成
果中人工智能那些知识被应用。
(2)多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》
系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
(3)条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的
作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。
(4)课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些
新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。
第三篇:人工智能心得总结人工智能心得体会
首先，人工智能为我们的学习提供了很多便利。在我上小学的时候，老师常常用电子白板来给我们讲课，这样我们可以直观地看到老师所讲的内容。而且，电子白板上还具备一些新奇的功能，比如可以用手指触碰屏幕，进行写字和画画等操作。这样，我们就可以更加积极地参与到教学中来，提高了学习的效果。
然而，我们也要认识到人工智能的局限性。虽然人工智能可以帮助我们完成一些简单的任务，但它并不能代替人类的创造力和思考能力。比如，人工智能可以通过算法分析大量的数据，对某些问题进行预测和判断，但它没有情感和主观意识，无法像人类一样去理解和处理复杂的情感问题。所以，我们不能过分依赖人工智能，还是要培养自己的思考能力和创造力。
同时，我们要提高对人工智能的认知和意识。人工智能的发展和应用已经越来越广泛，它对我们的生活和工作方式都产生了深远的影响。所以，我们要及时了解和学习有关人工智能的知识，了解它的优势和局限性，以便更好地应对人工智能时代的挑战和机遇。
总之，在接触人工智能的过程中，我深刻地体会到了它的重要性和便利性。它为我们提供了更加便捷的学习和生活方式，但同时也需要我们保持警惕，不可过分依赖。只有通过增强对人工智能的认知和意识，我们才能更好地应对未来的发展和变革。所以，我希望未来能够有更多的机会接触和学习有关人工智能的知识，以便为人工智能时代做好充分的准备。
在新事物出现的初期往往会因为各种的原因而不被人们所接受，随着人工智能尤其是机器人在人类生产生活中的广泛应用，智能体的在各方面的缺陷也逐步暴露出来。毋庸置疑，从人工智能体本身的存在的问题，以及面对外界的破坏都是被大众所质疑的。在对人工智能的研究进路上，本文将从现代美术运动的视角来分析，并否定人工智能的存在。
不具备人类的理性本质特征
不具备人类思维所特有的社会性和主观能动性
同时，人工智能的某些方面和程度上要强于人类本身，如果不能很好的控制和引导这种技术，那么在一定的条件和情况下，存在危害人类本身的现象，就好比现在用于军事用途的攻击型无人机，以及用于破坏的网络病毒，这些都是人工智能的产物，却被某些别有用心的人所利用，用来造成损害和危害人类本身的事情和行为。而且在大量使用人工智能的全球趋势下，在不发达、欠发达地区将会威胁或剥夺其就业，同样影响着这些劳动者的工作生活，在这种情况下，会拉大贫富差距，造成穷者与富者的对立。在发达高科技地区占有主导地位的人工智能的发展，依然存在许多的弊端以及许多不合理，不公正的现象。我们不能因为它的强大和便利就忽视了人工智能本身存在的问题和缺陷。
人工智能体面对的伦理困境
莫里斯曾强调：“我所理解的真正的艺术就是人在劳动中的愉快的表现。”他无疑是为劳动人民考虑，即工作需要有乐趣，然而机械的使用正恰恰破坏了这种愉悦的平衡。同样，罗斯金也提到过“不管怎么说，有一件事我们是能够办到的：不使用机器制造的装饰物和铸造品。……这些东西不能使我们更幸福，也不能使我们更聪明，它们既不能增加我们的鉴别能力，也不能扩大我们的娱乐范围。它们只会使我们的理解力更肤浅、心灵更冷漠、理智更脆弱。但这不能怪它们，因为我们到这个世界上来不是为了创造那些容不下我们心灵的东西。”罗斯金的这段话坚决反对机器生产，提倡拒绝使用机器制造品。认为机器象征了死亡，而手工制作痕迹却象征了生命。莫里斯从罗斯金那里继承了反对机器生产的思想，敌视机器生产，坚信手工艺是人类最完美的生产手段。
人工智能也同样破坏了现代社会的伦理道德，首先，人工智能可能会协助人类做某些事情，但是设计总是有缺陷的，如果出现了缺陷，它就可能会损害人类的利益;其次，人工智能不具有思考和学习能力，如果具有了，那人类还能否驾驭智能就好比高速发展的现代化工业一样，在创造经济效益的同时，也在消耗着不可再生资源和污染着环境。在高速发展的科技面前，人们使用人工智能这项现代化发展所带来的技术，人工智能的发展速度快，改变世界的力度和能力也快于人类对于这项技术的普及和认识，有很多的缺陷和漏洞都被有意或者无意的忽略和过失了，直到出现问题的时候，人们才了解和认识到严重性，有些过错能够挽回，但有些却不能，所以在一定程度上的反对是可取可行的。正如，计算机科学家rosalindpicard指出“机器的自由化程度越高，就越需要道德”。因此，智能体的道德张力正在逐步加重。
对环境及人类带来的致命伤害
南北极冰融化，海水淹没城市，气候变幻莫测，饥荒肆虐蔓延……一个正在崩塌的家园.........工业化生产所带给环境的破坏和污染在短短一百年里就已见端倪，18世纪兴起的工业革命，埋下了人类生存和发展的潜在威胁。西方国家首先步入工业化进程，最早享受到工业化带来的繁荣，也最早品尝到工业化带来的苦果。二十世纪五十年代开始，“环境公害事件”层出不穷，导致成千上万人生命受到威胁，甚至有不少人丧生。当前世界环境问题主要包括气候变化，臭氧层破坏、森林破坏与生物多样性减少、大气及酸雨污染、土地荒漠化、国际水域与海洋污染、有毒化学品污染和有害废物越境转移等。
然而，对于人工智能对未来的影响我们现在还无法得出正确的评估。但是，人工智能的反对者埃里克布林约尔松就很担忧机器人职业化和人工智能带来的隐患，即使不去考虑高级人工智能对劳动力市场的影响，功能强大的智能机器也会威胁人类的生活，与人类争夺有限的资源。同样，电影《终结者》让我们看到了在未来的世界，天下已经由机器人来操控。机器人想完全占有这个世界，把人类赶尽杀绝。这场斗争的过程是激烈的，虽然这只是一部科幻片，却又不得不让我们陷入思考之中。“i’llbeback。”是使《终结者》能够延续的一句经典台词，同时它更是对人类的一句警语。无论是t-800，还是t-850，甚至是更先进的t-1000和t-x。当人类的科技发展到超越自身所能掌握的高度，危机就将降临。因此，《终结者》作为警醒世人认识到这一危机的影片――特别是它提出了人类所创造的智能体(机械人、克隆人、虚拟的电脑世界……)，终将摆脱人类控制而反之与人.........
结语
在人工智能体道德发展的过程中，我们不仅仅要看到人工智能所带给我们的便利，更要看到人工智能所具有的不完全性的特征，以及对外界事物的破坏。正如，日本创造学家高桥浩说，“对于任何新的事物，我们都要去觉察不正常的状况，觉察不调和，觉察缺点不和谐发现性;……”人工智能的研究是一项极富挑战性的工作，不论是它的复杂性和学科交叉性，还是它那些带有根本性的思考和创新，其实都是人类对自身的不断认识和挑战。
由此，我们要用我们潜在的感受性作用搜索不寻常状态，在反对和支持中寻求更好的发展。
首先，小学人工智能课程让我对人工智能有了全新的认识。在课堂上，老师引导我们了解了人工智能的定义和工作原理。通过实际操作，我了解到人工智能是通过计算机模拟人类的思维和行为，对数据进行分析和处理，以解决实际问题。这让我惊叹于人工智能的巨大潜力，我开始对人工智能充满了好奇与热情。
其次，小学人工智能课程培养了我创新思维和解决问题的能力。在课堂上，老师通过一些有趣的案例和实际问题，引导我们学习如何利用人工智能技术来解决困扰人们的难题。在这个过程中，我学会了提出问题、分析问题、寻找解决方案，并利用人工智能工具进行实际操作和验证。这让我逐渐形成了一种独立思考和解决问题的能力，为我今后的学习和生活打下了坚实的基础。
此外，小学人工智能课程开阔了我的眼界。通过学习人工智能的发展历程和应用领域，我意识到人工智能已渗透到各个方面的生活和工作中。例如，人工智能可以在医疗领域辅助诊断疾病，可以在农业领域提高农作物的生产效率，还可以在城市交通中实现智能化管理。这让我对未来的世界充满了期待，也激发了我对人工智能领域的兴趣。
综上所述，小学人工智能课程是我成长过程中的重要组成部分。通过这门课程，我不仅对人工智能有了更深入的了解，还培养了创新思维、解决问题的能力，开拓了眼界，并学会了团队合作和沟通。这些将成为我未来发展道路上的宝贵财富，并让我更加期待和充满信心地迎接人工智能的未来。希望未来的小学人工智能课程能够更加全面地培养学生的综合素质，让更多的孩子在人工智能领域有所建树。