第一篇：人工智能考試復習版

第一章 概述

1.人工智能主要研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能,實現機器智能。人工智能的長期目標是實現人類水平的人工智能。人工智能尚缺乏必要的理論。在一些關鍵技術方面,諸如機器學習、非單調推理、常識性知識表示、不確定推理等尚未取得突破性的進展。人工智能對全局性判斷模糊信息處理、多粒度視覺信息的處理是極為困難的。人工智能還處于智能學科研究的早期階段, 必須開展智能科學的研究。智能科學研究智能的基本理論和實現技術，是由腦科學、認知科學、人工智能等學科構成的交叉學科。

2.認知是和情感、動機、意志等相對的理智或認識過程。認知科學是研究人類感知和思維信息處理過程的科學,包括從感覺的輸入到復雜問題求解, 從人類個體到人類社會的智能活動,以及人類智能和機器智能的性質。

3.人工智能的五個基本問題(1)知識與概念化是否是人工智能的核心(2)認知能力能否與載體分開來研究（3)認知的軌跡是否可用類自然語言來描述(4)學習能力能否與認知分開來研究？(5)所有的認知是否有一種統一的結構

4.思維是客觀現實的反映過程，是具有意識的人腦對于客觀現實的本質屬性、內部規律性的自覺的、間接的和概括的反映。

5.智能是個體認識客觀事物和運用知識解決問題的能力。

符號智能：以知識為基礎，通過推理進行問題求解。也即所謂的傳統人工智能。

計算智能：以數據為基礎，通過訓練建立聯系，進行問題求解。人工神經網絡、遺傳算法、模糊系統、進化程序設計、人工生命等都可以包括在計算智能。

6.人工智能的研究方法：①邏輯學派②認知學派③行為學派

7.推理：從一個或幾個已知的判斷(前提)邏輯地推論出一個新的判斷(結論)的思維形式。非單調推理：指的是一個正確的公理加到理論中,反而會使預先所得到的一些結論變得無效了。非單調推理過程：建立假設, 進行標準邏輯意義下的推理,若發現不一致, 進行回溯, 以便消除不一致, 再建立新的假設。定性推理：把物理系統或物理過程細分為子系統或子過程,對于每個子系統或子過程以及它們之間的相互作用或影響都建立起結構描述, 通過局部因果性的傳播和行為合成獲得實際物理系統的行為描述和功能描述。

8.學習的基本機制是設法把在一種情況下是成功的表現行為轉移到另一類似的新情況中去。學習是獲取知識、積累經驗、改進性能、發現規律、適應環境的過程。知識、知識表示及運用知識的推理算法是人工智能的核心,而機器學習則是關鍵問題。

9.機器學習的研究四個階段：

無知識的學習： 主要研究神經元模型和基于決策論方法的自適應和自組織系統。

符號概念獲取：給定某一類別的若干正例和反例，從中獲得該類別的一般定義。

實例學習：從實例學習結構描述。

有知識的學習：把大量知識引入學習系統做為背景知識

機器學習的風范：

?歸納學習：研究一般性概念的描述和概念聚類；?分析學習：在領域知識指導下進行實例學習,包括基于解釋的學習、知識塊學習等。?發現學習：根據實驗數據或模型重新發現新的定律的方法。④遺傳學習：模擬生物繁衍的變異和自然選擇，把概念的各種變體當作物種的個體,根據客觀功能測試概念的誘發變化和重組合并,決定哪種情況應在基因組合中予以保留。⑤連接學習是神經網絡通過典型實例的訓練, 識別輸入模式的不同類別。

10.分布式人工智能：研究在邏輯上或物理上分散的智能動作者如何協調其智能行為，即協調它們的知識、技能和規劃, 求解單目標或多目標問題，為設計和建立大型復雜的智能系統或計算機支持協同工作提供有效途徑。

11.知識系統包括：專家系統、知識庫系統、智能決策系統等。

?專家系統：專家系統是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統。這類計算機程序包括兩部分: 知識庫, 它表示和存儲由任務所指定領域知識的一組數據結構集合，包含有關領域的事實和專家水平的啟發式知識。推理機, 它是構造推理路徑的一組推理方法集合,以便導致問題求解、假設的形成、目標的滿足等。由于推理采用的機理、概念不同，推理機形成多種范型的格局。?知識庫系統：把知識以一定的結構存入計算機, 進行知識的管理和問題求解, 實現知識的共享。?決策支持系統是計算機科學（包括人工智能）、行為科學和系統科學相結合的產物，是以支持半結構化和非結構化決策過程為特征的一類計算機輔助決策系統，用于支持高級管理人員進行戰略規劃和宏觀決策。其組成 ：數據庫管理子系統、模型庫管理子系統、方法庫管理子系統、知識庫管理子系統、會話子系統。

第二章 問題求解

1.搜索（Search），即尋找，設法在龐大狀態空間圖中找到目標?；舅阉魇且环N沒有任何經驗和知識起作用的、由某種規則所確定的非智能性的搜索；啟發式搜索（Heuristic Search）：其特點在于是一種有準備的、追求效率而有的放矢的智能搜索，它要求依據某種知識及信息的指導，通過逐一狀態比較而找到符合規定條件的目標狀態解。

2.信息空間：全信息環境Ee 已知與問題的解有關的全部信息，其搜索的目標和任務是：運用知識和經驗，設法找到最佳路徑，以便取得理想搜索效果。部分已知信息環境Ep：當只有部分信息已知，這時其目標和任務是：充分利用已知信息，把未知的信息不利影響設法降到最低程度，盡可能按照最佳搜索路徑取得理想搜索效果?；蛘咴O法彌補信息損失，發揮已知信息作用，揚長避短，制定策略來克敵制勝。未知信息環境En：對于未知信息環境的問題求解，首先要設法變En為部分已知信息環境Ep來解決。

3.圖的顯式存儲：所謂圖的顯式存儲，即把問題的全部狀態空間圖直接都存于計算機中的方式。諸如一般計算機文件、程序文件和庫文件的存儲等，均為圖的顯式存儲方式。

4.圖的隱式存儲：僅在計算機中存儲關于要求解問題的相關各種知識，只在必要時再由相關的信息和知識逐步生成狀態空間圖的方式稱為圖的隱式存儲。

5.搜索求解可總結為如下的思路和步驟：（1）設定狀態變量及確定值域；（2）確定狀態組，分別列出初始狀態集和目標狀態集；（3）定義并確定操作集；（4）估計全部狀態空間數，并盡可能列出全部狀態空間或予以描述之；（5）當狀態數量不是很大時，按問題的有序元組畫出狀態空間圖，依照狀態空間圖搜索求解。

6.廣度優先算法步驟：(1)初始結點S加入到隊列OPEN的尾部；(2)若OPEN為空，則搜索失敗，問題無解；(3)取出OPEN隊頭的結點n，并放入CLOSE隊列中；(4)若n是目標結點D，則搜索成功，問題有解；(5)若n是葉結點，則轉(2)；(6)擴展n結點(即找出它的所有直接后繼)，并把它的諸子結點依次加入OPEN隊尾，修改這些子結點的返回指針，使其指向結點n。轉(2)。

7.深度優先算法步驟：(1)初始結點S放入堆棧OPEN中；(2)若OPEN為空，則搜索失敗，問題無解；(3)彈出OPEN表中最頂端結點放到CLOSE表中，并給出順序編號n；(4)若n為目標結點D，則搜索成功，問題有解；(5)若n無子結點，轉(2)；(6)擴展n結點，將其所有子結點配上返回n的指針，并按次序壓入OPEN堆棧，轉(2)。

8有界深度優先算法步驟：(1)初始結點S放入堆棧OPEN中；(2)若OPEN為空，則搜索失敗，問題無解；(3)彈出OPEN中棧頂結點n，放入CLOSE表中，并給出順序編號n；(4)若n為目標結點D，則搜索成功，問題有解；(5)若n的深度d(n)=d，則轉(2)；(6)若n無子結點，即不可擴展，轉(2)；(7)擴展結點n，將其所有子結點配上返回n的指針，并壓入OPEN堆棧，轉(2)

9.所謂啟發式搜索策略,即利用與問題解有關的啟發信息來作引導的搜索策略。啟發式搜索的主要特點是：由于充分考慮到問題求解所應用到的各種啟發信息及知識，包括利用常識性推

理和專家經驗等信息與知識，啟發式搜索能夠動態地確定操作排序，優先調用較合適的操作規則，擴展、比較并選擇最有希望的節點，使搜索盡可能以最快的速度，最短的距離，最小的代價，朝著最有利于達到目標節點的方向推進。

強化學習

1.所謂強化學習是指從環境狀態到行為映射的學習，以使系統行為從環境中獲得的累積獎勵值最大。試錯搜索和延期強化是強化學習中兩個最重要的特性。

第五講

1.學習：如果一個計算機程序要完成某類任務T，其完成任務的性能可以用P衡量，該程序根據經驗E改進P，則稱該程序針對任務T以性能P衡量從經驗E中學習

有：歸納學習、計算學習、集體學習、強化學習

2.學習的三種類型：有監督學習；無監督學習；強化學習

3.決策樹學習包括2個步驟：從實例中歸納出決策樹(建立決策樹)；利用決策樹對新實例進行分類判斷

4.當出現下述情況時，決策樹算法的性能會下降：數據中含有噪聲；訓練樣例的數量太少

5.集體學習是從假設空間中選擇一個作為整體的假設集合稱為集體，將它們對新實例的分類預測進行合成，然后再輸出結果

第三講 邏輯、推理與知識

1.邏輯就是人們用以處理問題而抽象的一種思維規則或計算方法。

2.在謂詞邏輯演算中，最重要有三大類：命題邏輯演算、一階謂詞邏輯演算和二階謂詞演算

3.推理：約束推理、定性推理、基于范例的推理

4.知識按問題求解要求分為： 敘述型知識、過程型知識、控制型知識。

知識按其作用分為：描述性知識、判斷性知識、過程性知識。

知識按其描述對象分為： 對象級知識、元知識。

第六講 計算智能（人工神經網絡、進化計算、群智能算法）

1.根據連接的拓撲結構不同，神經網絡可分為四大類：分層前向網絡、反饋前向網絡、互連前向網絡、廣泛互連網絡。

2.神經網絡的學習方式包括三種，有導師學習、強化學習和無導師學習。

3.進化計算：即建立在進化理論基礎上的計算，它是仿照生物生命發展過程而建立起來的計算理論。進化計算研究內容：包括遺傳算法（研究核心）、進化策略、進化規劃、進化編程；

4.遺傳算法原理：遺傳算法基于達爾文進化論的觀點，依照適者生存，優勝劣汰等自然進化法則，通過計算機來模擬生命進化的機制，進行智能優化計算和問題搜索求解。

5.遺傳算法目的：一方面是通過它的研究來進一步解釋自然界的適應過程；另一方面是為了將自然生物系統的重要機理運用到人工系統的設計中。

6.遺傳算法實現：這是一個自適應地逐漸找到最優解的組織實現過程。

7.實現遺傳算法過程包括編碼;確定種群;遺傳操作;優勝劣汰等運算過程.8.群智能定義：任何一種由昆蟲群體或其它動物社會行為機制而激發設計出的算法或分布式解決問題的策略均屬于群智能

9.學習(亦稱訓練)是神經網絡的最重要特征之一。

貝葉斯技術

1.貝葉斯網絡是用來表示變量間連接概率的圖形模式，它提供了一種自然的表示因果信息的方法，用來發現數據間的潛在關系

模糊數學

用數學的眼光看世界，可把身邊的現象劃分為：確定性現象、隨機現象、模糊現象

第二篇：人工智能考試簡答題總結

1.請至少列舉3位20世紀圖靈獎獲得者中的人工智能學者。，簡述圖靈測試的過程。批判

地用圖靈測試來判定非人機器是否能思考進行評價，至少提出一種不同觀點。

答(1):Marvin Minsky, John McCarthy ,Herbert Simon, Allen Newell, Raj Reddy

(2)人工智能之父：John McCarthy

(3)國際人工智能聯合會議的英文全稱與簡稱：International Joint Conference on AI: IJCAI 是一種測試機器是不是具備人類智能的方法。被測試的有一個人，另一個是聲稱自己有人類智力的機器。一種測試機器是不是具備人類智能的方法。

寫出圖搜索過程的A算法。

分別指出一般情況下A*和AO*算法是否可采納，若不是，給出可采納的條件。

答：對于某些問題，我們可以使用與問題有關的信息幫助減少搜索量，這種信息叫做

啟發信息。

A算法（GraphSearch圖搜索算法）：

1．G←{s}，OPEN ←（s）．

2．CLOSED ←NIL．

3．LOOP：IF OPEN=NIL,THEN FAIL．

4．n ← FIRST(OPEN)，OPEN ←TAIL(OPEN),CONS(n, CLOSED)．

5．IF TERM(n)，THEN 成功結束

（解路徑可通過追溯G中從n到s的指針獲得）。

6．擴展節點n，令M={m︱m是n的子節點，且m不是n的祖先}，G ←G ∪M

7．（設置指針，調整指針）對于m?M,(1)若m?CLOSED, m?OPEN, 建立m到n的指針，并CONS(m, OPEN).(2)(a)m?OPEN, 考慮是否修改m的指針.(b)m?CLOSED,考慮是否修改m及在G中后裔的指針。

8．重排OPEN表中的節點（按某一任意確定的方式或者根據探索信息）。

9．GO LOOP

一般情況下，A*算法可采納的，即如果解路徑存在，A*算法一定能找到最佳解路徑而

終止；

AO*算法：如果一個與或圖存在解圖，如果對于圖中所有的節點n都有h(n)<=h*(n),并

且啟發函數h滿足單調限制，則AO*算法必然終止于找出最佳解圖。

3.命題邏輯中，常用哪兩種公式凡是？一階邏輯中，常用哪兩種公式范式？

答：命題邏輯中是吸取范式和和取范式。一階邏輯中中：前束范式，Skolem范式

4.敘述一階邏輯解釋的定義；什么叫子句集S的Herbrand解釋？在語義上證明子句集恒

假時，僅考慮該子句集的Herbrand解釋是否夠用？為什么？

答：（1）謂詞邏輯中公式G的一個解釋I，是由非空區域D和對G中常量符號，函數符號，謂詞符號以下列規則進行的一組指定組成：

1.對每個常量符號，指定D中一個元素；

2.對每個n元函數符號，指定一個函數，即指

定Dn到D的一個映射；

3.對每個n元謂詞符號，指定一個謂詞，即指

定Dn到{T，F}的一個映射。

（2）定義（Herbrand域）設S為子句集，令H0是出現于子句集S的常量符號集。如果S中無常量符號出現，則H0由一個常量符號a組成。

5.2.3.4.對于i＝1，2，…，令Hi = Hi-1?｛所有形如f(t1，…，tn)的項｝ 其中f(t1，…，tn)是出現在S中的所有n元函數符號，tj? Hi-1，j＝1，…，n． 稱Hi為S的i級常量集，H?稱為S的Herbrand域，簡稱S的H域。(3)在語義上證明子句集恒假時，僅考慮該子句集的Herbrand解釋是夠用的，因為 因為子句集S恒假，當且僅當S被其所有的H解釋弄假什么是可分解的產生式系統？產生是系統求解的一般步驟，控制策略可以在哪些步驟中使用。答：能夠把產生式系統綜合數據庫的狀態描述分解為若干組成部分，產生式規則可以分別用在各組成部分上，并且整個系統的終止條件可以用各組成部分的終止條件表示出來的產生式系統，稱為可分解的產生式系統。Procedure SPLIT 1.DATA ← 初始狀態描述 2.{Di} ← DATA的分解結果；每個Di看成是獨立的狀態描述 3.until 對所有的Di ?{Di}，Di都滿足終止條件，do: 4.begin5.在{Di}中選擇一個不滿足終止條件的D* 6.從{Di}中刪除D* 7.從規則集合中選出一個可應用于D*的規則R 8.D ← 把R應用于D*的結果 9.{di} ← D的分解結果 10.把{di}加入{Di}中 11.EndSPLIT的控制策略：在步驟5中如何選取D*，在步驟7如何選取R。搜索算法的可采納性定義，并分別指出一般情況下A*算法。AO*算法是否可采納，若不是，給出可采納性的條件。(1)如果一個搜索算法對于任何具有解路徑的圖都能找到一條最佳路徑，則稱此算法為可采納的。(2)A*算法是可采納的（如果解路徑存在，A*一定由于找到最佳解路徑而結束）AO*算法不可采納，采納的條件：如果一個AND/OR圖存在解圖，如果對于圖中所有節點n都有h(n)<= h*(n),并且啟發函數h滿足單調限制，則AO*算法必然終止于找到最佳解圖。博弈樹搜索極小極大（MINMAX過程），并寫出減枝規則

答：極小極大過程：

(1)按寬度優先生成0至L層的所有節點

(2)使用靜態估計值函數（e(p)）計算第L層節點的函數值

(3)按照極小極大原則計算各層節點的到推值，直到求出初始節點的倒推為止，實現該倒推的走步就是相對好的走步

α剪枝：

如果一個MIN節點的β值小于或等于他的某一個MAX祖先節點的α值，則剪枝發生在該MIN節點之下；終止這個Min節點之下的搜索過程，這個MIN節點最終的倒推值就確定為這個β值

β剪枝：如果一個MAX節點的α值大于或等于他的某一個MIN祖先節點的β值，則剪枝發生在該MAX節點之下；終止這個MAX節點之下的搜索過程，這個MAX節點最終的倒推值就確定為這個α值

5.謂詞邏輯中，對字句進行歸結推理時，若被歸結子句C1和C2中有相同的變元（變量），請舉例說明一定要改名的原因

C1=P(x)VQ(x),C2=~P(f(x))

C1與C2有相同的變量x，若不改名，歸結時，會出現替換：{f(x)/x}，這是不允許的1.歸結反證系統的產生式系統表示

2.子句集S的Herbrand域和普通解釋的關系

子句集s的H解釋是s的普通解釋，S的普通解釋不一定是s的H解釋：普通解釋不是必須定義在H域上的，即使定義在H域上，也不一定是一個H解釋

3.判斷集合合一

4.C1,C2歸結式

定義設C1, C2是兩個無公共變量的子句(稱為親本子句),L1, L2分別是C1, C2中的兩個文字。

如果L1和～L2有最一般合一?，則子句

(C1?-{L1?})?(C2?-{L2?})

稱為C1和C2的二元歸結式，L1和L2稱為歸結文字

例.設C1=P(x)?Q(x),C2=～P(a)?R(x)

將C2中x改名為y。取L1＝P(x), L2=～P(a),?={a/x},于是(C1?-{L1?})?(C2?-{L2?})

＝({P(a), Q(a)}-{P(a)})?({～P(a), R(y)}-{～P(a)})

={Q(a), R(y)}= Q(a)? R(y)----C1和C2的二元歸結式.5.原子集和封閉語義樹

Davis-Putnam方法證明可滿足（純文字即只有L（~L）；刪除純文字的基字句后為空則S可滿足，否則不滿足；分裂規則，單文字規則L：刪除但文字和包含單文字的基字句，為空則可滿足的，否則刪除~L的文字（注意不是刪除基字句））

1.人工智能的主要研究學派，以及主要研究領域：

（1）符號主義/邏輯主義學派--符號智能

（2）連接主義--計算智能

（3）行為主義--低級智能

2.產生式系統組成部分，產生式系統求解問題的一般步驟

答：（1）綜合數據庫

（2）產生式規則集

（3）控制系統

Procedure PRODUCTION

1.DATA←初始狀態描述

2.until DATA 滿足終止條件，do：

3.begin

4.在規則集合中，選出一條可用于DATA的規則R

5.DATA←把R應用于DATA所得的結果

6.End

4.產生式系統的控制策略有哪幾種方式，簡述各自的優缺點

答：（1）不可撤回的控制策略

優點：空間復雜度很低，速度快。

缺點：爬山函數有多個局部最大值時，會失敗有很多局限性

（2）回溯控制策略

優點：占空間較少，應用最廣。

缺點：時間復雜性一般；如果系統不包括有關解的知識，則規則選取是盲目的，要多次回溯，如果深度限制定的很低，可能找不到解。

（3）圖搜素控制策略

優點：如果有解，一定能找到解

缺點：占空間大，速度較慢

6.與或圖啟發式搜素算法AO*的可采納性條件

1.無信息的圖搜索方法主要有哪兩種？

深度優先搜索和寬度優先搜索

2.影響A算法啟發能力的因素有哪些？

（1）算法A所找到的解路徑的費用

（2）算法A在尋找這條解路徑的過程中所需要擴展的節點數

（3）計算啟發函數所需要的計算量

7.什么叫子句集的Herbrand域？

定義（Herbrand域）設S為子句集，令H0是出現于子句集S的常量符號集。如果S中無常量符號出現，則H0由一個常量符號a組成。

對于i＝1，2，…，令

Hi = Hi-1?｛所有形如f(t1，…，tn)的項｝

其中f(t1，…，tn)是出現在S中的所有n元函數符號，tj? Hi-1，j＝1，…，n．

稱Hi為S的i級常量集，H?稱為S的Herbrand域，簡稱S的H域。

第三篇：人工智能相關材料

應用：

個人助理（智能手機上的語音助理、語音輸入、家庭管家和陪護機器人）產品舉例：微軟小冰、百度度秘、科大訊飛等、Amazon Echo、Google Home等

安防（智能監控、安保機器人）產品舉例：商湯科技、格靈深瞳、神州云海

自駕領域（智能汽車、公共交通、快遞用車、工業應用）產品舉例：Google、Uber、特斯拉、亞馬遜、奔馳、京東等

醫療健康（醫療健康的監測診斷、智能醫療設備）產品舉例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等

電商零售（倉儲物流、智能導購和客服）產品舉例：阿里、京東、亞馬遜

金融（智能投顧、智能客服、安防監控、金融監管）產品舉例：螞蟻金服、交通銀行、大華股份、kensho

教育（智能評測、個性化輔導、兒童陪伴）產品舉例：學吧課堂、科大訊飛、云知聲

發展方向思路：

（一）人工智能新興產業

這部分主要任務是進行人工智能前沿技術布局，推動核心技術產業化，并為人工智能產業發展奠定公共基礎。本部分涉及核心技術研發與產業化、基礎資源公共服務平臺兩大工程。其中，核心技術研發與產業化工程主要涉及三個方面的技術。一是人工智能基礎理論，包括深度學習、類腦智能等。二是人工智能共性技術，包括人工智能領域的芯片、傳感器、操作系統、存儲系統、高端服務器、關鍵網絡設備、網絡安全技術設備、中間件等基礎軟硬件技術。三是人工智能應用技術，包括基于人工智能的計算機視聽覺、生物特征識別、復雜環境識別、新型人機交互、自然語言理解、機器翻譯、智能決策控制、網絡安全等?；A資源公共服務平臺工程主要涉及四個方面的建設內容。一是各種類型人工智能海量訓練資源庫和標準測試數據集建設，包括文獻、語音、圖像、視頻、地圖及行業應用數據等，這些數據集需要面向社會開放，為廣大科研機構和企業進行人工智能研究和開發提供服務。二是基礎資源服務平臺建設，包括滿足深度學習計算需求的新型計算集群共享平臺、云端智能分析處理平臺、算法與技術開放平臺、智能系統安全情報共享平臺等。三是類腦智能基礎服務平臺建設，要能夠模擬真實腦神經系統的認知信息處理過程。四是產業公共服務平臺建設，可以為人工智能創新創業提供相關研發工具、檢驗評測、安全、標準、知識產權、創業咨詢等專業化服務。

（二）重點領域智能應用

這部分主要任務是加快人工智能技術的產業化進程，推動人工智能在家居、汽車、無人系統、安防、制造、教育、環境、交通、商業、健康醫療、網絡安全、社會治理等重要領域開展試點，使得人工智能能夠在第一時間轉化為生產力并惠及民生。本部分以基礎較好的智能家居、智能汽車、智能無人系統、智能安防等領域為主。智能家居示范工程主要支持利用健康醫療、智慧娛樂、家庭安全、環境監測、能源管理等應用技術，進行具有人工智能的酒店、辦公樓、商場、社區、家庭等建設，提升百姓生活品質。智能汽車研發與產業化工程主要面向自動駕駛和安全駕駛，支持智能汽車芯片和車載智能操作系統、高精度地圖及定位、智能感知、智能決策與控制等，支持智能汽車試點。智能無人系統應用工程主要面向無人機、無人船等無人設備，支持與人工智能相關的結構設計、智能材料、自動巡航、遠程遙控、圖像回傳等技術研發，及其在物流、農業、測繪、電力巡線、安全巡邏、應急救援等重要行業領域的創新應用。智能安防推廣工程主要面向與百姓安全息息相關的社會治安、工業安全以及火災、有害氣體、地震、疫情等問題，支持利用圖像精準識別、生物特征識別、編碼識別、智能感知等技術的研發和應用。

（三）智能化終端產品

這部分的主要任務是希望通過合適的終端，實現智能化生產和服務。本部分涉及三大工程。智能終端應用能力提成工程主要是面向具有一定智能計算能力的終端及附屬應用，支持其在智能交互、智能翻譯等云端協同方面及圖像處理、操作系統基礎軟硬件方面進一步改進。智能可穿戴設備發展工程主要支持輕量級操作系統、低功耗高性能芯片、柔性顯示、高密度儲能、快速無線充電、虛擬現實和增強現實等關鍵技術的成果轉化與應用。智能機器人研發與應用工程主要支持智能感知、模式識別、智能分析、智能控制等技術在機器人方面的研發和應用，包括生產用智能工業機器人，救災救援、反恐防暴等特殊領域的智能特種機器人，醫療康復、教育娛樂、家庭服務等領域的智能服務機器人。

（四）標準體系和知識產權

目前人工智能標準領域還處于一片空白狀態，關于人工智能的概念仍然沒有達成一致意見，人工智能也還沒有一個統一的技術體系架構，平臺與應用之間的接口五花八門，而且基本上都是私有協議，網絡、軟硬件、數據、系統、測試評估等方面的研發、應用、服務也無章可循。這直接導致了人工智能領域進入門檻過高，無法形成良性發展的產業生態。因此，建設人工智能領域標準化體系，建立并完善基礎共性、互聯互通、行業應用、網絡安全、隱私保護等技術標準，已經成為擺在眼前的現實問題。當然，標準化工作需要相關各方的積極參與，并積極開展國際合作，才能保證對人工智能產業發展的有效促進，推動標準走出去才能增強國際話語權。另一方面，在我們所處的這個全球經濟一體化時代，專利已經成為發展的硬實力，必須要加快重點技術和應用領域的專利布局，同時加強專利合作，提高知識產權成果轉化效率，積極防控專利風險，增強標準與專利政策的有效銜接，才能保證我國人工智能產業擁有強大的競爭力并得到持續健康發展。

政策：

2015年5月國務院在《中國制造2025》提出“加快發展智能制造裝備和產品”，指出“組織研發具有深度感知、智慧決策、自動執行功能的高檔數控機床、工業機器人、增材制造裝備等智能制造裝備以及智能化生產線，統籌布局和推動智能交通工具、智能工程機械、服務機器人、智能家電、智能照明電器、可穿戴設備等產品研發和產業化?！?/p>

2015年7月4日國務院在《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的知道意見》明確提出人工智能作為11個重點布局的領域之一，促進人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車、機器人等領域的推廣應用。

2016年1月國務院在《“十三五”國家科技創新規劃》提出智能制造和機器人成為“科技創新2030項目”重大工程之一。

2016年3月18日國務院在《國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要（草案）》提出人工智能概念進入“十三五”重大工程。

2016年5月18日國家發展改革委、科技部、工業和信息化部、中央網信辦在《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》明確了要培育發展人工智能新興產業、推進重點領域智能產品創新、提升終端產品智能化水平、并且政府將在資金、標準體系、知識產權、人才培養、國際合作、組織實施等方面進行保障。

人工智能技術帶來的產業影響

當前，人工智能技術對互聯網行業產生的影響和變革主要有如下三個方面：

其一，在理論技術層面，人工智能技術為基于互聯網和移動互聯網等領域的創新應用，提供理論基礎。例如，自動定理推理，為網絡信息檢索、問題求解、遠程診斷等問題提供了自動求解方案；自然語言理解，為計算機人類語言理解提供理論和方法；數據挖掘為從數據庫中挖掘有意義，提煉出具有必然性、蘊含本質規律的數據提供了規則、聚類等數據處理、建模、評估標準。

其二，在技術應用和創新層面，人工智能技術的發展，為未來ICT等網絡技術的發展指引了方向。當前，以智能算法、深度學習、云計算為代表的大規模網絡應用已經成為ICT產業的重要發展方向。各大互聯網公司在深度學習領域在不斷做積極探索，深度學習是機器學習研究中的一個重點關注領域，其研究側重于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡。在創新方面，深度學習帶來了機器學習的新浪潮，推動“大數據＋深度模型+數據發現挖掘”時代的來臨。人工智能技術與互聯網的融合，是兩個領域發展到一定階段，探索創新的必然結果，深度學習為擁有強大計算能力和數據資源的互聯網巨頭公司帶來下一次全面領跑的機會。例如，谷歌、百度在硅谷的研發實驗室，在對深度學習、算法升級，對機器學習模仿人腦的智能活動，讓機器像人腦一樣識別圖像、理解自然語言，解析網絡內容之間關系做深度探索。百度語音和圖像等相關網絡產品應用的快速崛起，正是受益于對機器學習等領域的技術突破。

其三，在融合發展層面，人工智能技術的發展促進多種科學與網絡技術的深度融合。從國際上看，人工智能技術在美國，歐洲和日本發展迅速，并且帶動了多種信息科學領域的發展，信息學、控制學、仿生學、計算機學等領域的技術突破均被運用到人工智能應用中去。從技術發展脈絡發展上，人工智能很多技術一直處于創新的前沿，未來會在很大程度上影響信息產業的發展方向。人工智能發展至今涉及到多個研究領域，研究方向包括符號計算、語言識別、模式識別和計算機視覺、機器翻譯與機器學習、智能信息檢索、問題求解與專家系統、邏輯推理與邏輯證明、自然語言處理等，逐漸成為更為廣泛的智能科學學科。

新時期下面對人工智能快速發展對策：

在人工智能技術發展過程中，我們總體上應該貫徹落實創驅動發展戰略，立足自主創新的同時，放眼國內國際兩個大局技術發展情況，加強跟蹤高新技術產業技術的發展態勢調整產業結構，統籌全局發展，切實推進由技術革新到推進經濟發展方式的轉變，實現工業經濟產型升級，同步大力支持我國人工智能相關研究和產業化工作。在具體工作上，我們應該采取以下策略：

一是要建立針對相關科研成果的產業追蹤機制。針對國際國內相關企業和科研機構正在進行的相關科研活動進行動態追蹤，對其科研成果在各行各業的信息化應用進行預研預判，為制定信息化發展相關政策規劃提供線索和根據。

二是適時引導和推動人工智能相關產業領域的研發應用。加強對人工智能和人腦科學工業領域應用的深入調研分析，掌握工業機器人、新型計算產品、人工神經網絡等的發展和應用現狀，堅持應用牽引，整合產學研現有資源，形成一批人工智能關聯技術的實驗室和技術中心，推動人工智能關聯技術在網絡、通訊等行業快速發展的應用示范。

三是要加大對人工智能關聯技術的資金支持力度，引導人工智能關聯技術向通用技術領域的演進和轉化。

未來人工智能技術將進一步推動關聯技術和新興科技、新興產業的深度融合，推動新一輪的信息技術革命，其人工智能技術將成為我國經濟結構轉型升級的新支點。

第四篇：《人工智能》教學大綱

人工智能原理及其應用

一、說明

（一）課程性質

隨著信息社會和知識經濟時代的來臨，信息和知識已成為人們的一個熱門話題。然而，在這個話題的背后還蘊含著另外一個更深層的問題——智能。一般來說，信息是由數據來表達的客觀事物，知識是信息經過智能性加工后的產物，智能是用來對信息和知識進行加工的加工器。在信息社會，人類面對的信息將非常龐大，僅靠人腦表現出來的自然智能是遠遠不夠的，必須開發那種由機器實現的人工智能。

《人工智能導論》是計算機科學與技術專業本科生的一門限選課程。

（二）教學目的

使學生掌握人工智能的基本原理、方法及研究應用領域。了解人工智能中常用的知識表示技術，啟發式搜索策略，了解原理以及非確定性推理技術。通過對典型專家系統的分析、解剖、進一步深入掌握人工智能的主要技術，去解決人工智能的一些實際問題。增強學生的邏輯思維與實驗能力，為人今后處理各門學科的智能奠定基礎。

（三）教學內容

人工智能的基本原理和方法，人工智能的三個重要研究領域（機器學習、神經網絡學習和自然語言理解），人工智能的兩個重要應用領域（專家系統和智能決策支持系統）。

（四）教學時數

36學時

（五）教學方式

課堂講授和上機實驗相結合。

二、本文

第1章 人工智能概述

教學要點

討論人工智能的定義、形成過程、研究內容、研究方法、技術特點、應用領域、學派之爭及發展趨勢。教學時數

3學時 教學內容

1.1 人工智能及其研究目標（0.5學時）

了解人工智能的定義及其研究目標。

1.2 人工智能的產生與發展（0.5學時）

了解人工智能產生與發展的四個階段。

1.3 人工智能研究的基本內容及其特點（0.5學時）

了解人工智能研究的基本內容及特點。

1.4 人工智能的研究和應用領域（0.5學時）

了解人工智能研究和應用領域。

1.5 人工智能研究的不同學派及其爭論（0.5學時）

了解三大學派及其理論的爭論和研究方法的爭論。1.6 人工智能的近期發展分析

（0.5學時）

了解更新的理論框架研究，更好的技術集成研究，更成熟的應用方法研究。（0.5學時）考核要求

了解人工智能研究的基本內容和應用領域。

第2章

知識表示

教學要點

知識表示的基本概念和各種確定性知識表示方法。教學時數

6學時 教學內容

2.1 知識與知識表示概念

（0.5學時）

了解知識表示的概念和表示形式； 理解知識的定義。

2.2 一階謂詞邏輯表示法

（0.5學時）

理解一階謂詞邏輯表示的邏輯基礎； 掌握謂詞邏輯表示方法及其應用。2.3 產生式表示法（0.5學時）

了解產生式系統的基本過程、控制策略及其類型和特點； 掌握產生式表示的基本方法、基本結構。2.4 語義網絡表示法（1學時）

理解語義網絡的基本概念；

會應用語義網絡表示事實和進行推理。2.5 框架表示法（2學時）

了解框架系統的問題求解過程和框架表示法的特點； 掌握框架結構和實例框架； 理解框架理論。2.6 腳本表示法

掌握腳本的結構及其推理。（0.5學時）2.7 過程表示法（0.5學時）

了解過程表示的特性；

掌握過程表示的問題求解過程； 理解表示知識的方法。

2.8 面向對象表示法

（0.5學時）

了解面向對象的特征；

理解面向對象的基本概念； 掌握知識的面向對象表示?？己艘?/p>

掌握邏輯詞謂表示法及其應用，會用框架去描述一些具體問題，能用腳本來描述特定范圍內的一些事件的發生順序。

第3章 確定性推理

教學要點

推理的基本概念及歸結、演繹等確定性推理方法。教學時數

5學時 教學內容

3.1 推理的基本概念（0.5學時）

了解正向推理、逆向推理、混合推理及其推理的沖突消解策略； 掌握推理的方法、推理的控制策略； 理解推理的概念。

3.2 推理的邏輯基礎（1學時）

掌握謂詞公式的各種特性和置換與合一的過程。3.3 自然演繹推理（0.5學時）

了解自然演繹推理的概念及其三段論推理規則。3.4 歸結演繹推理（2學時）

掌握子句集及其化簡，魯賓遜歸結原理；

會應用謂詞邏輯歸結證明問題，會用歸結演繹推理的歸結策略證明問題，會用歸結反演求取問題的答案。

3.5 基于規則的演繹推理（1學時）

會應用規則正向演繹推理和規則逆向演繹推理。3.6 規則演繹推理的剪枝策略（0.5學時）

了解剪枝策略的基本思想。考核要求

理解確定性推理的思維過程，會應用謂詞邏輯歸結去求證問題，會應用規則正向演繹推理和規則逆向演繹推理。

第4章 不確定與非單調推理

教學要點

不確定性推理的有關概念及各種不確定性的表示和推理方法。教學時數

4學時 教學內容

4.1 不確定性推理的基本概念（0.5學時）

了解不確定推理的基本問題； 理解不確定推理的含義。

4.2 不確定性推理的概率論基礎（0.5學時）

了解全概率公式與Bayes公式；

理解樣本空間與隨機事件，事件的概率。

4.3 確定性理論（0.5學時）

理解可信度的概念，C-F模型； 掌握帶加權因子的可信度推理。

4.4 主觀Bayes方法（0.5學時）

了解組合不確定性計算；

掌握知識不確定性表示，證據不確定性表示，結論不確定性的合成。4.5 證據理論（1學時）

掌握D-S理論的形式描述，證據理論的推理模型，推理實例。4.6 可能性理論和模糊推理（0.5學時）掌握模糊知識表示，模糊概念的匹配，模糊推理。4.7 非單調推理（0.5學時）

了解非單調推理的概念及起具有代表性的理論?？己艘?/p>

理解不確定性推理的含義、非單調推理的概念、確定性理論，掌握主觀Bayes方法，能用D-S理論從不同角度刻劃命題的不確定性，能在模糊集的基礎上，實現對模糊命題和模糊知識的表示。

第5章 搜索策略

教學要點

搜索的基本概念和狀態空間、與或樹的各種搜索算法。教學時數

6學時 教學內容

5.1 搜索的基本概念（1學時）

了解搜索的含義；

掌握狀態空間法，問題歸約。

5.2 狀態空間的盲目搜索（2學時）

了解一般圖搜索過程；

掌握廣度優先搜索，深度優先搜索，代價樹搜索。5.3 狀態空間的啟發式搜索（0.5學時）

了解A算法；

理解啟發性信息和估價函數。

5.4 與/或樹的盲目搜索（0.5學時）

了解與/或樹的一般搜索；

掌握與/或樹的的廣度優先搜索，與/或樹的深度優先搜索。5.5 與/或樹的啟發式搜索（0.5學時）

了解與/或樹的啟發式搜索過程； 理解解樹的代價與希望。

5.6 博弈樹的啟發式搜索（0.5學時）

了解極大極小過程，α-β剪枝。考核要求

了解搜索概念，博弈樹的啟發式搜索；掌握狀態空間的盲目搜索和與/或樹的盲目搜索。

第6章 機器學習

教學要點

機器學習的基本概念和各種符號學習方法。教學時數

4學時 教學內容

6.1 機器學習的基本概念（0.5學時）

了解機器學習的發展過程，學習系統，機器學習的分類； 理解學習和機器學習的概念。

6.2 機械式學習（0.5學時）

了解機械學習的過程及其設計要考慮的三個問題。6.3 指導式學習（0.5學時）

了解指導式學習的學習過程。

6.4 歸納學習（0.5學時）

了解歸納學習的類型。

6.5 基于類比的學習（0.5學時）

了解屬性類比學習、轉換類比學習； 理解類比學習的概念。

6.6 基于解釋的學習（0.5學時）

了解解釋學習的空間描述及學習模型； 理解解釋學習的概念；

掌握解釋學習的基本原理及基本過程。考核要求

了解機器學習的概念，機械式學習，指導式學習，歸納學習；掌握基于解釋學習的基本原理及其基本過程。

第7章 神經網絡及連接學習

教學要點

人工神經網絡的概念和各種連接學習方法。教學時數

2學時 教學內容

7.1 人工神經網絡概述（0.5學時）

了解人工神經元及人工神經網絡人工神經網絡的發展過程，人工神經網絡的局限性； 理解生物神經元及腦神經系統的結構及特征。

7.2 人工神經網絡的互連結構及其學習機理（0.5學時）

了解人工神經網絡學習和記憶的心理學基礎； 理解人工神經網絡的互連結構； 掌握人工神經網絡的學習算法。

7.3 感知器模型及其學習（0.5學時）

了解有關感知器XOR問題求解的討論； 理解感知器模型，感知器學習。

7.4 誤差反向傳播網絡及其學習（0.25學時）

理解B-P網絡結構；

掌握B-P網絡學習的傳播公式，B-P網絡的學習算法。7.5 Hopfield網絡及其學習

（0.25學時）

了解Hopfield模型的穩定性

理解Hopfield網絡的結構； 掌握Hopfield網絡的學習算法?？己艘?/p>

了解人工神經網絡及其結構和學習機理；理解感知器、B-P網絡、Hopfield網絡及其B-P網絡；掌握Hopfield網絡的算法。

第8章 自然語言理解

教學要點

自然語言理解的基本概念和分析方法。教學時數

2學時 教學內容

8.1 語言及其理解的基本概念（0.25學時）

了解自然語言與自然語言理解，自然語言理解的研究任務，自然語言理解的發展，自然語言理解的層次。

8.2 語法規則的表示方法（0.25學時）

掌握句子結構的表示，上下文無關文法，變換文法。8.3 語法分析（0.5學時）

掌握自頂向下與自底向上分析； 理解擴充轉移網絡分析。

8.4 語義的分析（0.5學時）

理解語義文法； 掌握格文法。

8.5 自然語言的生成（0.25學時）

了解自然語言生成的概念及生成步驟。

8.6 自然語言理解系統的層次模型（0.25學時）

了解語言理解的層次模型?？己艘?/p>

了解自然語言理解的概念，會用語法分析和語義的分析，了解自然語言理解系統的層次模型。

第9章 專家系統

教學要點

專家系統是人工智能的一個重要應用領域,它目前正在從集中、封閉模式向分布、開放模式發展。教學時數

3學時 教學內容

9.1 專家系統的基本概念（0.5學時）

了解專家系統的概念、分類及特點。

9.2 專家系統的基本結構（0.5學時）

了解用戶界面；

理解知識庫、數據庫、推理機、解釋機構、知識獲取機構。9.3 知識獲?。?.5學時）

了解知識獲取方法的分類； 理解知識獲取的任務；

掌握非自動知識獲取，自動知識獲取。

9.4 專家系統的開發與評價（0.5學時）

了解專家系統的開發條件，生命期概念，專家系統開發過程的各個階段。9.5 專家系統開發工具與環境（0.5學時）

了解程專家系統的開發工具與開發環境。9.6 專家系統的進一步發展

（0.5學時）

了解新一代專家系統?？己艘?/p>

了解專家系統的概念、基本結構及其開發工具與環境；掌握非自動知識獲取和自動知識獲取。

第10章 智能決策支持系統

教學要點

智能決策支持系統是人工智能的另一重要應用領域,它是目前迅速興起的網絡商務中的一項重要技術,有著廣闊的應用前景 教學時數

2學時 教學內容

10.1 智能決策支持系統的基本概念（0.5學時）

了解智能決策支持系統；

理解決策與決策過程，決策支持系統。

10.2 決策支持新技術（1學時）

理解數據倉庫、數據開發及其它們的結合。

10.3 智能決策支持系統的基本結構

（0.5學時）

掌握智能決策支持系統的基本結構?？己艘?/p>

了解智能決策支持系統及其新技術，知道智能決策支持系統的結構及新結構體系；理解決策與決策過程，決策支持系統；智能決策支持系統的基本結構。

三、參考書目

1、王萬森，《人工智能原理及其應用》，電子工業出版社，2000年9月第一版。

2、林堯瑞、馬少平，《人工智能導論》，清華大學出版社，1989年5月第一版。

3、陳世福、陳兆乾等編，《人工智能與知識工程》，南大出版社，1997年12月第一版。

4、何華燦，《人工智能導論》，西北工業大學出版社，1988。

5、陳汝鈴，《人工智能》，科學出版社，1989。

第五篇：人工智能心得體會

人工智能心得體會

人工智能心得體會1

李開復號稱最會說話的計算機男神，曾經是微軟谷歌的副掌門，現在是創新工廠的大bo，在微博有超過半個億粉絲。第一此認識到他和人工智能這個概念是在奇葩大會這個節目中，他的觀點及幽默風趣的話語引起了我的興趣，所以在這個寒假中我讀了他的《人工智能》一書。

近幾年，移動互聯網、網上購物、物流快遞、高鐵、地鐵、城市建設等讓我們生活發生了天翻地覆的變化。讓我對未來產生了無限的暢想，我的科目二一直沒過，為什么人要買車？為什么不能有一輛無所不在的滴滴，當我們要出門的時候它就來了，它是共享經濟，它會降低空氣污染，甚至有一天車與車之間能對話：“我要爆胎了，快散開”等等。

下一個十年，社會還會發生怎樣的變化呢？李開復認為，人工智能、機器人作為大熱的方向，也會引領時代變革風，很多邏輯簡單、重復式、機械式的勞作被機器人取代；制造、金融、家政等等行業，很多傳統的管理經營模式也會隨之發生改變。未來人類50%的工作都會被人工智能取代。但是人與機器最大區別是有感情，在未來創新思維、審美能力、藝術哲學這些更顯的珍貴。

人是最復雜情感動物，怎樣才能教育好學生，使教育發揮最大限度的作用呢，那就是老師的愛，是人工智能永遠無法做到的，我認為幼師這個職業是不會被取代的，人工智能的發展能夠給我們許多幫助，現在也有許多幼兒園在教育教學中運用了VR、AR等技術，以后科技越來越發達我們的教學工作也會越來越便利。但是現在微博上有一件事也引起了大家的熱議，一位小學教師在教古詩“飛流直下三千尺，疑似銀河落九天”時，播放了現實瀑布視頻來展現瀑布的氣勢磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺嗎？這樣會不會局限的孩子的想象力呢，莎士比亞說：“一千個讀者眼中就有一千個哈姆雷特”因而每個人對古詩的理解也就不同。在科技高速發展之時要保持與時俱進、不懼改變、不斷學習成長就不會被時代淘汰。人工智能會讓自己從事的工作帶來什么樣的改變？如何運用？這些問題更值得我們大家深思。

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的平臺；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

通過這學期的學習，我對人工智能有了一定的感性認識，個人覺得人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關于人工智能一個大家比較容易接受的定義是這樣的：人工智能是人造的智能，是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。

人工智能的發展歷史大致可以分為這幾個階段：

第一階段：50年代人工智能的興起和冷落

人工智能概念首次提出后，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。

第二階段：60年代末到70年代，專家系統出現，使人工智能研究出現新高潮。dendral化學質譜分析系統、mycin疾病診斷和治療系統、prospectior探礦系統、hearsay—ii語音理解系統等專家系統的研究和開發，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯合會議

第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發展。日本1982年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統kips”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。

第四階段：80年代末，神經網絡飛速發展。

1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發展起來。

第五階段：90年代，人工智能出現新的研究高潮

由于網絡技術特別是國際互連網的技術發展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。

對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想

最近看了電影《黑客帝國》一系列，對其中的科幻生活有了很大的興趣，不覺有了疑問：現在的世界是否會如電影中一樣呢？人工智能的神話是否會發生

在當前社會中的呢？

在黑客帝國的世界里，程序員成為了耶穌，控制著整個世界，黑客帝國之所以成為經典，我認為，不是因為飛來飛去的超級人物，而是因為她暗自揭示了一個人與計算機世界的關系，一個發展趨勢。誰知道2以后會不會是智能機器統治了世界？

人類正向信息化的時代邁進，信息化是當前時代的主旋律。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發展的趨勢。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業和醫學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進性。

智能是一個寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對于什么是人類智能（或者說智力），科學界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經系統的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準確的說明人工智能的確切內涵。

雖然難于下定義，但人工智能的發展已經是當前信息化社會的迫切要求，同時研究人工智能也對探索人類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的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現有的計算機技術、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，并有一定的理論實踐依據，計算機將擁有一個新的發展方向。

個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創造出具有智能的機器，另一方面是要弄清人類智能的本質，因此，人工智能既屬于工程的.范疇，又屬于科學的范疇。通過研究和開發人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計算機更好的造福人類。

人工智能心得體會4

今天上午線上參加了萊西市信息技術學科人工智能與編程教學研討會，觀摩了張老師《變量》一堂課，本課張老師精湛的業務知識和巧妙的駕馭課堂的能力讓我受益匪淺。下面我從幾個方面來談一下感受：

一、激趣導入，引入新知

學生們都對刮獎非常感興趣，通過刮獎環節的設計，學生很快的融入課堂環境中，學生們積極參入，踴躍發言，學習興趣盎然，在寓教于樂額學習氛圍中學習新知識，掌握新技能。

二、積極探索，形象直觀

學生們利用之前所學程序可以計算出簡單的價格，但是當問題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時候引導學生提出問題，教給學生新的知識點-變量。

三、小組合作，積極探究

本節課學生參入度高，動手實踐能力強，設計的問題層層遞進，環環相扣，過渡環節都處理的非常到位，更多的是讓學生自己去探索，把課堂交給學生，不斷創新，發揮了學生的主體學習地位，讓其自主探索，合作學習，做到真正的掌握一門技能。這也是培養學生不斷創新的手段之一。

希望以后能有更多這樣的學習機會，以便于在信息技術的教學上有更大的進步和提高。

人工智能心得體會5

一、在中小學開展的機器人教育具有重要的意義。主要體現在以下幾個方面：

1、促進教育方式的變革，培養學生的綜合能力

在機器人教育中，課堂以學生為中心，教師作為指導者提供學習材料和建議，學生必須自己去學習知識，構建知識體系，提出自己的解決方案，從而有效培養了動手能力、學生創新思維能力。

2、有效激發學習興趣、動機“寓教于樂”是我們教育追求的目標。這也是當前教育游戲成為當前研究熱點一個原因。學習興趣是學生的學習成功重要因素。機器人教育可以通過比賽形式，得到周圍環境的認可和贊賞，能夠激發學生學習的興趣，激發學生的斗志和拼博精神。

3、培養學生的團隊協作能力

機器人教育中大多以小組形式開始，機器人的學習、競賽實際上是一個團體學習的過程。它需要學習者團結協作，包容小組其他成員的缺點和不足，能夠與他人進行有效溝通與交流。在實踐鍛煉中提高自己的團隊協作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。

4、擴大知識面，轉換思維方式

在機器人的學習過程中，通過制作機器人過程中的實際問題解決，可以學到模擬電路、力學等方面知識，不但對物理學科、計算機學科的教學起到促進作用，同時也擴大、加深了學生科學知識；通過完成任務和模擬項目使學生在為機器人擴充接口的過程中學習有關數字電路方面的知識；通過為機器人編寫程序，不但學到計算機編程語言、算法等顯性知識，更有意義的是通過為機器人編寫程序學到科學而高效的思維方式，邏輯判斷思維、系統思維等隱性知識

二、中小學機器人教學活動的幾點做法：

考慮到中小學生和機器人課程的特點，為培養學生的綜合設計能力和創新能力，本人認為機器人教學應該在教學內容、教學方法、教學組織方面一改其它課程的教學模式，走出一條新的路子來。

1、教學內容：機器人教學應注意學生知識廣度的學習。雖然僅通過一門課程來擴充學生的知識面效果有限，但是由于機器人的設計涉及到光機電一體化、自動控制、人工智能等多方面問題，既有硬件設計也有軟件設計，所以是讓學生了解和掌握大量知識的絕好機會。知識不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學內容時，注意力不要僅放在競賽用輪式成品機器人上，還應該關注單片機、嵌入式CPU、各種傳感器、電機、機械部件等軟硬件技術在機器人和自動化技術上的應用。

2、教學方法：應根據學段和學科情況選擇不同的綜合設計教學方法。如：小學階段可讓學生完成輪式競賽用機器人的功能模塊組裝的設計；初中階段可進行生活與學習中實用機器人的創意設計；高中信息技術課中可重點對機器人智能軟件算法進行設計；而高中通用技術課中可重點對機器人的電氣部分、傳感器部分、動力部分和機械部分進行相關設計?？傊虒W方法應該側重綜合設計，而不是放在問題的分析上。

3、教學組織機器人教學應事先營造好供學生動手動腦進行設計活動的環境。提供必要的設備和工具（包括工具軟件），組織學生進行探究式學習，特別應注意探究式學習三個要素（任務驅動、協作學習、教師引導）的構成，讓學生能夠充分化動手。同時，還應提倡設計過程的規范化，用于提高學生的綜合設計能力。教學活動不僅在課堂上進行，還應組織學生在課余時間做適當的工作，以保證教學的完整性和有效性。

教育機器人活動受到越來越多的師生歡迎，教育機器人必將為我國的素質教育做出應有的貢獻，教育機器人的前途是光明的。

人工智能心得體會6

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一個新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的，目前許多專家和學者又在基于其他邏輯的基礎上研究概率推理，使得邏輯學盡可能滿足人工智能發展的各方面的需要。就目前來說，一個新的泛邏輯理論的發展和完善需要一個比較長的時期，那何不將“百花齊放”與“一統天下”并行進行，各自發揮其優點，為人工智能的發展做出貢獻。目前，許多制約人工智能發展的因素仍有待于解決，技術上的突破，還有賴于邏輯學研究上的突破。在對人工智能的研究中，我們只有重視邏輯學，努力學習與運用并不斷深入挖掘其基本內容，拓寬其研究領域，才能更好地促進人工智能學科的發展。