第一篇：人工智能
人工智能
课程设计中期报告
题目：一字棋游戏 班级：计算机技术 2014级 成员：樊祥锰（2014704101）
段绍鹏（2014704100）范程斌（2014704102）
指导老师：张 云
目录
第一章 项目建议书
1.1 立项目的 1.2 立项动机 1.3 项目实现方案 1.4 项目测试及验证方案 1.5 项目安排 1.6 参考文献
第二章 前期工作总结
第一章 项目建议书
1.1立项目的
学习和了解人工智能知识，并对极大极小搜索与α-β剪枝算法的学习和分析。把所学算法应用于一字棋游戏的设计中，让机器附有人的思路，实现人与机器的对决。
1.2立项动机
1.学习和了解人工智能。2.学习极大极小搜索分析法。
3.学习α-β剪枝算法并在项目中对它进行实现。4.用人工智能算法解决现实问题。
1.3项目实现方案
一字棋项目实现完全按照软件开发的一般步骤，并对它现实的需求分析进行了客观的设计，对一字棋游戏规则进行具体的描述。在代码设计阶段，又对输赢判断算法进行了设计与分析，本项目是基于windows平台，开发软件采用VC++ 6.0，采用MFC可视化界面，运用α-β剪枝算法实现机器的智能化对决。
1.4项目测试及验证方案
采用软件工程测试方法，对关键函数代码的测试与调试，对测试用例进行极端设置，观察估值函数是否符合自己设计的要求。运行项目并截图观察结果。
1.5项目安排（1）时间进度：
第一周：小组成员收集资料，对人工智能知识的学习。
第二周：对极大极小搜索分析法、α-β剪枝算法的学习与研究。第三周：学习C++编程知识、软件工程知识。
第四周：学习软件开发过程，并对一字棋项目进行需求分析与设计，画出流程图。
第五周：对一字棋界面的设计，并编写代码。第六周：对人工智能算法的设计并编写代码。第七周：对算法的设计并进行项目的测试。第八周：写设计报告。（2）分工安排
1.由段绍鹏、樊祥锰进行需求分析。2.大家合作对一字棋AI问题进行分析。3.由段绍鹏、范程斌进行代码编写。
4.由樊祥锰、范程斌进行软件测试及问题修改。5.由范程斌进行撰写报告。
1.6参考文献
1、蔡自兴、徐光佑。人工智能及其应用。清华大学出版社，1997
2、蔡瑞英、李长河。人工智能。武汉理工大学出版社，2003
第二章 前期工作总结
在任务的初期，我们选定好人工智能的一种可行算法，然后确定好小组分工，每个人负责各自的任务，负责收集和学习人工智能相关的书籍和C++编程方面的知识。对于传统的一字棋游戏，主要采用的算法有：估值函数、搜索算法和胜负判断等。由于极大极小分析算法，每走一步棋都要调用估值函数，要遍历整个棋盘。所以自身有它的不足，这样会增加系统开销和时间开销，所以本项目在极大极小算法的基础上与α-β剪枝算法相结合，减少了博弈树结点的搜索范围。在前期工作中，主要学习了极大极小分析算法和α-β剪枝算法，了解算法的思想和设计思路，并学习了可视化的MFC编程知识，对按钮、编辑框等控件进行了学习。在第四周，主要对一字棋游戏进行了需求分析与设计，在需求分析阶段，主要是根据传统一字棋游戏的不足，提出α-β剪枝搜索算法，并介绍我们的基本思路和对算法技术原理的分析，画出算法的流程图和整个系统的实现功能图。在主界面设计阶段，当时考虑的不是很全面，只是简单的添加了基本的功能，先实现整个框架结构的生成，但是在棋盘设计阶段遇到了很多问题，一是控件响应问题，鼠标可响应的界面范围。二是环境设备的编程问题，后来经过MFC书籍的学习，解决了问题。三是棋盘大小问题，考虑到博弈树的异常庞大，选择设计3*3 的棋盘，并分析设计了数组存放8种胜算的布局。在算法代码的编辑阶段，也出现过编译不通过的问题，主要是指针的使用问题，少写头文件问题，控制结构问题等，但是通过大家的努力和收集资料，最终还是调试好了。
第二篇：人工智能相关材料
应用：
个人助理（智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人）产品举例：微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等
安防（智能监控、安保机器人）产品举例：商汤科技、格灵深瞳、神州云海
自驾领域（智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用）产品举例：Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等
医疗健康（医疗健康的监测诊断、智能医疗设备）产品举例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等
电商零售（仓储物流、智能导购和客服）产品举例：阿里、京东、亚马逊
金融（智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管）产品举例：蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho
教育（智能评测、个性化辅导、儿童陪伴）产品举例：学吧课堂、科大讯飞、云知声
发展方向思路：
（一）人工智能新兴产业
这部分主要任务是进行人工智能前沿技术布局，推动核心技术产业化，并为人工智能产业发展奠定公共基础。本部分涉及核心技术研发与产业化、基础资源公共服务平台两大工程。其中，核心技术研发与产业化工程主要涉及三个方面的技术。一是人工智能基础理论，包括深度学习、类脑智能等。二是人工智能共性技术，包括人工智能领域的芯片、传感器、操作系统、存储系统、高端服务器、关键网络设备、网络安全技术设备、中间件等基础软硬件技术。三是人工智能应用技术，包括基于人工智能的计算机视听觉、生物特征识别、复杂环境识别、新型人机交互、自然语言理解、机器翻译、智能决策控制、网络安全等。基础资源公共服务平台工程主要涉及四个方面的建设内容。一是各种类型人工智能海量训练资源库和标准测试数据集建设，包括文献、语音、图像、视频、地图及行业应用数据等，这些数据集需要面向社会开放，为广大科研机构和企业进行人工智能研究和开发提供服务。二是基础资源服务平台建设，包括满足深度学习计算需求的新型计算集群共享平台、云端智能分析处理平台、算法与技术开放平台、智能系统安全情报共享平台等。三是类脑智能基础服务平台建设，要能够模拟真实脑神经系统的认知信息处理过程。四是产业公共服务平台建设，可以为人工智能创新创业提供相关研发工具、检验评测、安全、标准、知识产权、创业咨询等专业化服务。
（二）重点领域智能应用
这部分主要任务是加快人工智能技术的产业化进程，推动人工智能在家居、汽车、无人系统、安防、制造、教育、环境、交通、商业、健康医疗、网络安全、社会治理等重要领域开展试点，使得人工智能能够在第一时间转化为生产力并惠及民生。本部分以基础较好的智能家居、智能汽车、智能无人系统、智能安防等领域为主。智能家居示范工程主要支持利用健康医疗、智慧娱乐、家庭安全、环境监测、能源管理等应用技术，进行具有人工智能的酒店、办公楼、商场、社区、家庭等建设，提升百姓生活品质。智能汽车研发与产业化工程主要面向自动驾驶和安全驾驶，支持智能汽车芯片和车载智能操作系统、高精度地图及定位、智能感知、智能决策与控制等，支持智能汽车试点。智能无人系统应用工程主要面向无人机、无人船等无人设备，支持与人工智能相关的结构设计、智能材料、自动巡航、远程遥控、图像回传等技术研发，及其在物流、农业、测绘、电力巡线、安全巡逻、应急救援等重要行业领域的创新应用。智能安防推广工程主要面向与百姓安全息息相关的社会治安、工业安全以及火灾、有害气体、地震、疫情等问题，支持利用图像精准识别、生物特征识别、编码识别、智能感知等技术的研发和应用。
（三）智能化终端产品
这部分的主要任务是希望通过合适的终端，实现智能化生产和服务。本部分涉及三大工程。智能终端应用能力提成工程主要是面向具有一定智能计算能力的终端及附属应用，支持其在智能交互、智能翻译等云端协同方面及图像处理、操作系统基础软硬件方面进一步改进。智能可穿戴设备发展工程主要支持轻量级操作系统、低功耗高性能芯片、柔性显示、高密度储能、快速无线充电、虚拟现实和增强现实等关键技术的成果转化与应用。智能机器人研发与应用工程主要支持智能感知、模式识别、智能分析、智能控制等技术在机器人方面的研发和应用，包括生产用智能工业机器人，救灾救援、反恐防暴等特殊领域的智能特种机器人，医疗康复、教育娱乐、家庭服务等领域的智能服务机器人。
（四）标准体系和知识产权
目前人工智能标准领域还处于一片空白状态，关于人工智能的概念仍然没有达成一致意见，人工智能也还没有一个统一的技术体系架构，平台与应用之间的接口五花八门，而且基本上都是私有协议，网络、软硬件、数据、系统、测试评估等方面的研发、应用、服务也无章可循。这直接导致了人工智能领域进入门槛过高，无法形成良性发展的产业生态。因此，建设人工智能领域标准化体系，建立并完善基础共性、互联互通、行业应用、网络安全、隐私保护等技术标准，已经成为摆在眼前的现实问题。当然，标准化工作需要相关各方的积极参与，并积极开展国际合作，才能保证对人工智能产业发展的有效促进，推动标准走出去才能增强国际话语权。另一方面，在我们所处的这个全球经济一体化时代，专利已经成为发展的硬实力，必须要加快重点技术和应用领域的专利布局，同时加强专利合作，提高知识产权成果转化效率，积极防控专利风险，增强标准与专利政策的有效衔接，才能保证我国人工智能产业拥有强大的竞争力并得到持续健康发展。
政策：
2015年5月国务院在《中国制造2025》提出“加快发展智能制造装备和产品”，指出“组织研发具有深度感知、智慧决策、自动执行功能的高档数控机床、工业机器人、增材制造装备等智能制造装备以及智能化生产线，统筹布局和推动智能交通工具、智能工程机械、服务机器人、智能家电、智能照明电器、可穿戴设备等产品研发和产业化。”
2015年7月4日国务院在《国务院关于积极推进“互联网+”行动的知道意见》明确提出人工智能作为11个重点布局的领域之一，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用。
2016年1月国务院在《“十三五”国家科技创新规划》提出智能制造和机器人成为“科技创新2030项目”重大工程之一。
2016年3月18日国务院在《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要（草案）》提出人工智能概念进入“十三五”重大工程。
2016年5月18日国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、中央网信办在《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》明确了要培育发展人工智能新兴产业、推进重点领域智能产品创新、提升终端产品智能化水平、并且政府将在资金、标准体系、知识产权、人才培养、国际合作、组织实施等方面进行保障。
人工智能技术带来的产业影响
当前，人工智能技术对互联网行业产生的影响和变革主要有如下三个方面：
其一，在理论技术层面，人工智能技术为基于互联网和移动互联网等领域的创新应用，提供理论基础。例如，自动定理推理，为网络信息检索、问题求解、远程诊断等问题提供了自动求解方案；自然语言理解，为计算机人类语言理解提供理论和方法；数据挖掘为从数据库中挖掘有意义，提炼出具有必然性、蕴含本质规律的数据提供了规则、聚类等数据处理、建模、评估标准。
其二，在技术应用和创新层面，人工智能技术的发展，为未来ICT等网络技术的发展指引了方向。当前，以智能算法、深度学习、云计算为代表的大规模网络应用已经成为ICT产业的重要发展方向。各大互联网公司在深度学习领域在不断做积极探索，深度学习是机器学习研究中的一个重点关注领域，其研究侧重于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。在创新方面，深度学习带来了机器学习的新浪潮，推动“大数据＋深度模型+数据发现挖掘”时代的来临。人工智能技术与互联网的融合，是两个领域发展到一定阶段，探索创新的必然结果，深度学习为拥有强大计算能力和数据资源的互联网巨头公司带来下一次全面领跑的机会。例如，谷歌、百度在硅谷的研发实验室，在对深度学习、算法升级，对机器学习模仿人脑的智能活动，让机器像人脑一样识别图像、理解自然语言，解析网络内容之间关系做深度探索。百度语音和图像等相关网络产品应用的快速崛起，正是受益于对机器学习等领域的技术突破。
其三，在融合发展层面，人工智能技术的发展促进多种科学与网络技术的深度融合。从国际上看，人工智能技术在美国，欧洲和日本发展迅速，并且带动了多种信息科学领域的发展，信息学、控制学、仿生学、计算机学等领域的技术突破均被运用到人工智能应用中去。从技术发展脉络发展上，人工智能很多技术一直处于创新的前沿，未来会在很大程度上影响信息产业的发展方向。人工智能发展至今涉及到多个研究领域，研究方向包括符号计算、语言识别、模式识别和计算机视觉、机器翻译与机器学习、智能信息检索、问题求解与专家系统、逻辑推理与逻辑证明、自然语言处理等，逐渐成为更为广泛的智能科学学科。
新时期下面对人工智能快速发展对策：
在人工智能技术发展过程中，我们总体上应该贯彻落实创驱动发展战略，立足自主创新的同时，放眼国内国际两个大局技术发展情况，加强跟踪高新技术产业技术的发展态势调整产业结构，统筹全局发展，切实推进由技术革新到推进经济发展方式的转变，实现工业经济产型升级，同步大力支持我国人工智能相关研究和产业化工作。在具体工作上，我们应该采取以下策略：
一是要建立针对相关科研成果的产业追踪机制。针对国际国内相关企业和科研机构正在进行的相关科研活动进行动态追踪，对其科研成果在各行各业的信息化应用进行预研预判，为制定信息化发展相关政策规划提供线索和根据。
二是适时引导和推动人工智能相关产业领域的研发应用。加强对人工智能和人脑科学工业领域应用的深入调研分析，掌握工业机器人、新型计算产品、人工神经网络等的发展和应用现状，坚持应用牵引，整合产学研现有资源，形成一批人工智能关联技术的实验室和技术中心，推动人工智能关联技术在网络、通讯等行业快速发展的应用示范。
三是要加大对人工智能关联技术的资金支持力度，引导人工智能关联技术向通用技术领域的演进和转化。
未来人工智能技术将进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合，推动新一轮的信息技术革命，其人工智能技术将成为我国经济结构转型升级的新支点。
第三篇：《人工智能》教学大纲
人工智能原理及其应用
一、说明
（一）课程性质
随着信息社会和知识经济时代的来临，信息和知识已成为人们的一个热门话题。然而，在这个话题的背后还蕴含着另外一个更深层的问题——智能。一般来说，信息是由数据来表达的客观事物，知识是信息经过智能性加工后的产物，智能是用来对信息和知识进行加工的加工器。在信息社会，人类面对的信息将非常庞大，仅靠人脑表现出来的自然智能是远远不够的，必须开发那种由机器实现的人工智能。
《人工智能导论》是计算机科学与技术专业本科生的一门限选课程。
（二）教学目的
使学生掌握人工智能的基本原理、方法及研究应用领域。了解人工智能中常用的知识表示技术，启发式搜索策略，了解原理以及非确定性推理技术。通过对典型专家系统的分析、解剖、进一步深入掌握人工智能的主要技术，去解决人工智能的一些实际问题。增强学生的逻辑思维与实验能力，为人今后处理各门学科的智能奠定基础。
（三）教学内容
人工智能的基本原理和方法，人工智能的三个重要研究领域（机器学习、神经网络学习和自然语言理解），人工智能的两个重要应用领域（专家系统和智能决策支持系统）。
（四）教学时数
36学时
（五）教学方式
课堂讲授和上机实验相结合。
二、本文
第1章 人工智能概述
教学要点
讨论人工智能的定义、形成过程、研究内容、研究方法、技术特点、应用领域、学派之争及发展趋势。教学时数
3学时 教学内容
1.1 人工智能及其研究目标（0.5学时）
了解人工智能的定义及其研究目标。
1.2 人工智能的产生与发展（0.5学时）
了解人工智能产生与发展的四个阶段。
1.3 人工智能研究的基本内容及其特点（0.5学时）
了解人工智能研究的基本内容及特点。
1.4 人工智能的研究和应用领域（0.5学时）
了解人工智能研究和应用领域。
1.5 人工智能研究的不同学派及其争论（0.5学时）
了解三大学派及其理论的争论和研究方法的争论。1.6 人工智能的近期发展分析
（0.5学时）
了解更新的理论框架研究，更好的技术集成研究，更成熟的应用方法研究。（0.5学时）考核要求
了解人工智能研究的基本内容和应用领域。
第2章
知识表示
教学要点
知识表示的基本概念和各种确定性知识表示方法。教学时数
6学时 教学内容
2.1 知识与知识表示概念
（0.5学时）
了解知识表示的概念和表示形式； 理解知识的定义。
2.2 一阶谓词逻辑表示法
（0.5学时）
理解一阶谓词逻辑表示的逻辑基础； 掌握谓词逻辑表示方法及其应用。2.3 产生式表示法（0.5学时）
了解产生式系统的基本过程、控制策略及其类型和特点； 掌握产生式表示的基本方法、基本结构。2.4 语义网络表示法（1学时）
理解语义网络的基本概念；
会应用语义网络表示事实和进行推理。2.5 框架表示法（2学时）
了解框架系统的问题求解过程和框架表示法的特点； 掌握框架结构和实例框架； 理解框架理论。2.6 脚本表示法
掌握脚本的结构及其推理。（0.5学时）2.7 过程表示法（0.5学时）
了解过程表示的特性；
掌握过程表示的问题求解过程； 理解表示知识的方法。
2.8 面向对象表示法
（0.5学时）
了解面向对象的特征；
理解面向对象的基本概念； 掌握知识的面向对象表示。考核要求
掌握逻辑词谓表示法及其应用，会用框架去描述一些具体问题，能用脚本来描述特定范围内的一些事件的发生顺序。
第3章 确定性推理
教学要点
推理的基本概念及归结、演绎等确定性推理方法。教学时数
5学时 教学内容
3.1 推理的基本概念（0.5学时）
了解正向推理、逆向推理、混合推理及其推理的冲突消解策略； 掌握推理的方法、推理的控制策略； 理解推理的概念。
3.2 推理的逻辑基础（1学时）
掌握谓词公式的各种特性和置换与合一的过程。3.3 自然演绎推理（0.5学时）
了解自然演绎推理的概念及其三段论推理规则。3.4 归结演绎推理（2学时）
掌握子句集及其化简，鲁宾逊归结原理；
会应用谓词逻辑归结证明问题，会用归结演绎推理的归结策略证明问题，会用归结反演求取问题的答案。
3.5 基于规则的演绎推理（1学时）
会应用规则正向演绎推理和规则逆向演绎推理。3.6 规则演绎推理的剪枝策略（0.5学时）
了解剪枝策略的基本思想。考核要求
理解确定性推理的思维过程，会应用谓词逻辑归结去求证问题，会应用规则正向演绎推理和规则逆向演绎推理。
第4章 不确定与非单调推理
教学要点
不确定性推理的有关概念及各种不确定性的表示和推理方法。教学时数
4学时 教学内容
4.1 不确定性推理的基本概念（0.5学时）
了解不确定推理的基本问题； 理解不确定推理的含义。
4.2 不确定性推理的概率论基础（0.5学时）
了解全概率公式与Bayes公式；
理解样本空间与随机事件，事件的概率。
4.3 确定性理论（0.5学时）
理解可信度的概念，C-F模型； 掌握带加权因子的可信度推理。
4.4 主观Bayes方法（0.5学时）
了解组合不确定性计算；
掌握知识不确定性表示，证据不确定性表示，结论不确定性的合成。4.5 证据理论（1学时）
掌握D-S理论的形式描述，证据理论的推理模型，推理实例。4.6 可能性理论和模糊推理（0.5学时）掌握模糊知识表示，模糊概念的匹配，模糊推理。4.7 非单调推理（0.5学时）
了解非单调推理的概念及起具有代表性的理论。考核要求
理解不确定性推理的含义、非单调推理的概念、确定性理论，掌握主观Bayes方法，能用D-S理论从不同角度刻划命题的不确定性，能在模糊集的基础上，实现对模糊命题和模糊知识的表示。
第5章 搜索策略
教学要点
搜索的基本概念和状态空间、与或树的各种搜索算法。教学时数
6学时 教学内容
5.1 搜索的基本概念（1学时）
了解搜索的含义；
掌握状态空间法，问题归约。
5.2 状态空间的盲目搜索（2学时）
了解一般图搜索过程；
掌握广度优先搜索，深度优先搜索，代价树搜索。5.3 状态空间的启发式搜索（0.5学时）
了解A算法；
理解启发性信息和估价函数。
5.4 与/或树的盲目搜索（0.5学时）
了解与/或树的一般搜索；
掌握与/或树的的广度优先搜索，与/或树的深度优先搜索。5.5 与/或树的启发式搜索（0.5学时）
了解与/或树的启发式搜索过程； 理解解树的代价与希望。
5.6 博弈树的启发式搜索（0.5学时）
了解极大极小过程，α-β剪枝。考核要求
了解搜索概念，博弈树的启发式搜索；掌握状态空间的盲目搜索和与/或树的盲目搜索。
第6章 机器学习
教学要点
机器学习的基本概念和各种符号学习方法。教学时数
4学时 教学内容
6.1 机器学习的基本概念（0.5学时）
了解机器学习的发展过程，学习系统，机器学习的分类； 理解学习和机器学习的概念。
6.2 机械式学习（0.5学时）
了解机械学习的过程及其设计要考虑的三个问题。6.3 指导式学习（0.5学时）
了解指导式学习的学习过程。
6.4 归纳学习（0.5学时）
了解归纳学习的类型。
6.5 基于类比的学习（0.5学时）
了解属性类比学习、转换类比学习； 理解类比学习的概念。
6.6 基于解释的学习（0.5学时）
了解解释学习的空间描述及学习模型； 理解解释学习的概念；
掌握解释学习的基本原理及基本过程。考核要求
了解机器学习的概念，机械式学习，指导式学习，归纳学习；掌握基于解释学习的基本原理及其基本过程。
第7章 神经网络及连接学习
教学要点
人工神经网络的概念和各种连接学习方法。教学时数
2学时 教学内容
7.1 人工神经网络概述（0.5学时）
了解人工神经元及人工神经网络人工神经网络的发展过程，人工神经网络的局限性； 理解生物神经元及脑神经系统的结构及特征。
7.2 人工神经网络的互连结构及其学习机理（0.5学时）
了解人工神经网络学习和记忆的心理学基础； 理解人工神经网络的互连结构； 掌握人工神经网络的学习算法。
7.3 感知器模型及其学习（0.5学时）
了解有关感知器XOR问题求解的讨论； 理解感知器模型，感知器学习。
7.4 误差反向传播网络及其学习（0.25学时）
理解B-P网络结构；
掌握B-P网络学习的传播公式，B-P网络的学习算法。7.5 Hopfield网络及其学习
（0.25学时）
了解Hopfield模型的稳定性
理解Hopfield网络的结构； 掌握Hopfield网络的学习算法。考核要求
了解人工神经网络及其结构和学习机理；理解感知器、B-P网络、Hopfield网络及其B-P网络；掌握Hopfield网络的算法。
第8章 自然语言理解
教学要点
自然语言理解的基本概念和分析方法。教学时数
2学时 教学内容
8.1 语言及其理解的基本概念（0.25学时）
了解自然语言与自然语言理解，自然语言理解的研究任务，自然语言理解的发展，自然语言理解的层次。
8.2 语法规则的表示方法（0.25学时）
掌握句子结构的表示，上下文无关文法，变换文法。8.3 语法分析（0.5学时）
掌握自顶向下与自底向上分析； 理解扩充转移网络分析。
8.4 语义的分析（0.5学时）
理解语义文法； 掌握格文法。
8.5 自然语言的生成（0.25学时）
了解自然语言生成的概念及生成步骤。
8.6 自然语言理解系统的层次模型（0.25学时）
了解语言理解的层次模型。考核要求
了解自然语言理解的概念，会用语法分析和语义的分析，了解自然语言理解系统的层次模型。
第9章 专家系统
教学要点
专家系统是人工智能的一个重要应用领域,它目前正在从集中、封闭模式向分布、开放模式发展。教学时数
3学时 教学内容
9.1 专家系统的基本概念（0.5学时）
了解专家系统的概念、分类及特点。
9.2 专家系统的基本结构（0.5学时）
了解用户界面；
理解知识库、数据库、推理机、解释机构、知识获取机构。9.3 知识获取（0.5学时）
了解知识获取方法的分类； 理解知识获取的任务；
掌握非自动知识获取，自动知识获取。
9.4 专家系统的开发与评价（0.5学时）
了解专家系统的开发条件，生命期概念，专家系统开发过程的各个阶段。9.5 专家系统开发工具与环境（0.5学时）
了解程专家系统的开发工具与开发环境。9.6 专家系统的进一步发展
（0.5学时）
了解新一代专家系统。考核要求
了解专家系统的概念、基本结构及其开发工具与环境；掌握非自动知识获取和自动知识获取。
第10章 智能决策支持系统
教学要点
智能决策支持系统是人工智能的另一重要应用领域,它是目前迅速兴起的网络商务中的一项重要技术,有着广阔的应用前景 教学时数
2学时 教学内容
10.1 智能决策支持系统的基本概念（0.5学时）
了解智能决策支持系统；
理解决策与决策过程，决策支持系统。
10.2 决策支持新技术（1学时）
理解数据仓库、数据开发及其它们的结合。
10.3 智能决策支持系统的基本结构
（0.5学时）
掌握智能决策支持系统的基本结构。考核要求
了解智能决策支持系统及其新技术，知道智能决策支持系统的结构及新结构体系；理解决策与决策过程，决策支持系统；智能决策支持系统的基本结构。
三、参考书目
1、王万森，《人工智能原理及其应用》，电子工业出版社，2000年9月第一版。
2、林尧瑞、马少平，《人工智能导论》，清华大学出版社，1989年5月第一版。
3、陈世福、陈兆乾等编，《人工智能与知识工程》，南大出版社，1997年12月第一版。
4、何华灿，《人工智能导论》，西北工业大学出版社，1988。
5、陈汝铃，《人工智能》，科学出版社，1989。
第四篇：人工智能心得体会
人工智能心得体会
人工智能心得体会1
李开复号称最会说话的计算机男神，曾经是微软谷歌的副掌门，现在是创新工厂的大bo，在微博有超过半个亿粉丝。第一此认识到他和人工智能这个概念是在奇葩大会这个节目中，他的观点及幽默风趣的话语引起了我的兴趣，所以在这个寒假中我读了他的《人工智能》一书。
近几年，移动互联网、网上购物、物流快递、高铁、地铁、城市建设等让我们生活发生了天翻地覆的变化。让我对未来产生了无限的畅想，我的科目二一直没过，为什么人要买车？为什么不能有一辆无所不在的滴滴，当我们要出门的时候它就来了，它是共享经济，它会降低空气污染，甚至有一天车与车之间能对话：“我要爆胎了，快散开”等等。
下一个十年，社会还会发生怎样的变化呢？李开复认为，人工智能、机器人作为大热的方向，也会引领时代变革风，很多逻辑简单、重复式、机械式的劳作被机器人取代；制造、金融、家政等等行业，很多传统的管理经营模式也会随之发生改变。未来人类50%的工作都会被人工智能取代。但是人与机器最大区别是有感情，在未来创新思维、审美能力、艺术哲学这些更显的珍贵。
人是最复杂情感动物，怎样才能教育好学生，使教育发挥最大限度的作用呢，那就是老师的爱，是人工智能永远无法做到的，我认为幼师这个职业是不会被取代的，人工智能的发展能够给我们许多帮助，现在也有许多幼儿园在教育教学中运用了VR、AR等技术，以后科技越来越发达我们的教学工作也会越来越便利。但是现在微博上有一件事也引起了大家的热议，一位小学教师在教古诗“飞流直下三千尺，疑似银河落九天”时，播放了现实瀑布视频来展现瀑布的气势磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺吗？这样会不会局限的孩子的想象力呢，莎士比亚说：“一千个读者眼中就有一千个哈姆雷特”因而每个人对古诗的理解也就不同。在科技高速发展之时要保持与时俱进、不惧改变、不断学习成长就不会被时代淘汰。人工智能会让自己从事的工作带来什么样的改变？如何运用？这些问题更值得我们大家深思。
人工智能心得体会2
人工智能改变了我们的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能教育要培养学生什么知识，什么素养，才能为社会发展提供源源不断的动力源泉。
人工智能简称AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，在此次人工智能教育论坛中，黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5G技术综合的产物，做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量，在论坛中，刘三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习，使学生对教材可以理解，教育情景可以感知，学习服务可以定制，使人工智能教育从智能增强，转变为智能补偿，最终达到智能替代。
在实际过程中，很多学校没有开展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步开展起来呢？人工智能开展过程中，主要面临的问题主要有：第一教材的缺乏，第二师资的缺乏，第三课程实施的场地缺乏，第四怎么教的问题。在18日下午分论坛中，很多同行教师提供不同学校具有特色的人工智能教育开展模式，为我们提供了开展人工智能教育参照案例，针对教材缺乏问题，对人工智能比较重视的学校有的建立区域教研和课程资源建设，有的开发人工智能课程、有的建立研学基地，还有的建立网络学习的平台；针对师资问题，教师主要通过自学，网络学习与多参加线下培训学习方式自我成长，提高课程融合能力和课程开发能力；针对实施场地和怎么教的问题，大部分学校没有开展起来的原因可能主要也是因为资金对场地和平台投入比较大，但是可以利用信息技术课堂作为人工智能教育的切入点，融入数据、算法、程序设计、机器人课程、开源硬件类课程等，利用项目式教学或其他活动如科技创新、创客、跨学科活动等助力课程落地，逐步建立课程——空间——活动的人工智能教育活动实践，在论坛中也介绍了人工智能教育需要遵循学生各年龄层的学情特点，分为三个阶段，第一阶段大班STEM基础教学，第二轮实践教学建立社团校队，第三开展项目式专训，培育科技特长生，或者各年级年级培养学生人工智能教育的不同目标，小学低年级可以主要培养综合素养，小学高年级跨学科应用，初中形成目标方向，高中向目标方向进行研究。
这次的粤港澳台人工智能教育论坛学习，拓宽了我对人工智能教育的认识，对我的教学如何开展人工智能教育具有指导和借鉴意义。
人工智能心得体会3
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2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。
人工智能心得体会4
今天上午线上参加了莱西市信息技术学科人工智能与编程教学研讨会，观摩了张老师《变量》一堂课，本课张老师精湛的业务知识和巧妙的驾驭课堂的能力让我受益匪浅。下面我从几个方面来谈一下感受：
一、激趣导入，引入新知
学生们都对刮奖非常感兴趣，通过刮奖环节的设计，学生很快的融入课堂环境中，学生们积极参入，踊跃发言，学习兴趣盎然，在寓教于乐额学习氛围中学习新知识，掌握新技能。
二、积极探索，形象直观
学生们利用之前所学程序可以计算出简单的价格，但是当问题逐渐增多，利用之前的方法就非常麻烦了，这时候引导学生提出问题，教给学生新的知识点-变量。
三、小组合作，积极探究
本节课学生参入度高，动手实践能力强，设计的问题层层递进，环环相扣，过渡环节都处理的非常到位，更多的是让学生自己去探索，把课堂交给学生，不断创新，发挥了学生的主体学习地位，让其自主探索，合作学习，做到真正的掌握一门技能。这也是培养学生不断创新的手段之一。
希望以后能有更多这样的学习机会，以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。
人工智能心得体会5
一、在中小学开展的机器人教育具有重要的意义。主要体现在以下几个方面：
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
在机器人的学习过程中，通过制作机器人过程中的实际问题解决，可以学到模拟电路、力学等方面知识，不但对物理学科、计算机学科的教学起到促进作用，同时也扩大、加深了学生科学知识；通过完成任务和模拟项目使学生在为机器人扩充接口的过程中学习有关数字电路方面的知识；通过为机器人编写程序，不但学到计算机编程语言、算法等显性知识，更有意义的是通过为机器人编写程序学到科学而高效的思维方式，逻辑判断思维、系统思维等隐性知识
二、中小学机器人教学活动的几点做法：
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。
1、教学内容：机器人教学应注意学生知识广度的学习。虽然仅通过一门课程来扩充学生的知识面效果有限，但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动控制、人工智能等多方面问题，既有硬件设计也有软件设计，所以是让学生了解和掌握大量知识的绝好机会。知识不追求深度，只要求广度。例如在确定教学内容时，注意力不要仅放在竞赛用轮式成品机器人上，还应该关注单片机、嵌入式CPU、各种传感器、电机、机械部件等软硬件技术在机器人和自动化技术上的应用。
2、教学方法：应根据学段和学科情况选择不同的综合设计教学方法。如：小学阶段可让学生完成轮式竞赛用机器人的功能模块组装的设计；初中阶段可进行生活与学习中实用机器人的创意设计；高中信息技术课中可重点对机器人智能软件算法进行设计；而高中通用技术课中可重点对机器人的电气部分、传感器部分、动力部分和机械部分进行相关设计。总之，教学方法应该侧重综合设计，而不是放在问题的分析上。
3、教学组织机器人教学应事先营造好供学生动手动脑进行设计活动的环境。提供必要的设备和工具（包括工具软件），组织学生进行探究式学习，特别应注意探究式学习三个要素（任务驱动、协作学习、教师引导）的构成，让学生能够充分化动手。同时，还应提倡设计过程的规范化，用于提高学生的综合设计能力。教学活动不仅在课堂上进行，还应组织学生在课余时间做适当的工作，以保证教学的完整性和有效性。
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。
人工智能心得体会6
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
1、人工智能学科的诞生
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、逻辑学的发展
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。
3、逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用
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。
4、人工智能——当代逻辑发展的动力
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
5、结语
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。
第五篇：人工智能观后感
人工智能观后感
刚才看了<<人工智能>> 让我对斯皮尔博格这位大导演更加钦佩 不想深层归类 什么 科幻伦理灾难 也不懂得 或许 更愿意相信 这是真的 或者再实际一点 这是一个寓言
影片中的中男孩大卫 是电子公司生产出来能够感受感情的机器 是第一个能够感受感情的机器人 并且这样的感情永远保存在他的记忆芯片中 他被制造出来 用来替代一对夫妇因病而成为植物人的儿子
人类对这个具有感情的机器人渐渐适应 却当自己的植物人儿子马丁再次醒来时 他们的待遇差别甚远 所有人一再强调 你是机器人 不是真人 而他就单纯的以为只要变成真人妈妈就会爱自己了 大卫为了变成真人 相信了 睡前妈妈躺在马丁身边为他读的童话故事 以为找到“蓝仙女” 自己便可已和小木偶一样 成为真人 得到妈妈的爱
由于这对夫妇最终发现大卫的存在为他们带来了太多的麻烦 最后大卫还是被赶出了家庭 在那一天之前妈妈却是这么对他说的 “大卫 明天我们去郊外玩吧 只属于我们两个人的明天” 大卫的眼睛望着妈妈 不知道是感动还是感恩 我只知道那一刻 他一定很幸福 但是其实 是要把大卫仍在郊外 到了郊外 当妈妈对大卫说出了事实真相之后 大为一再拉着妈妈的手 哭着喊着 不让她走 但是妈妈最终还是流着泪 上车远去 并且一再嘱咐大卫 不要到对面去 因为那边就是制造他的电子公司 他们找到他 看到他已经没有作用 就会把他毁灭
为了变成真人 大卫经过了一系列波折 甚至被抓到机器人屠杀场 最后 终于找到了蓝仙女
当david在蓝仙女面前祈祷 “请把我变成真人吧 请 请把我变成一个真正的男孩吧 让我和马丁一样得到妈妈的爱吧” 我想 善良的人早就已经没把david看作一个机器人 而他所付出的一切 只是想得到妈妈的爱 跟马丁亨利一样 得到妈妈的爱
当他望着四周冰冷的海水 这一切终于在两千年之后 海水全部都结成冰之后 当他一个人穿越了74万个被寂寞笼罩的黑夜之后 他终于实现了自己的愿望 并且 这次 没有马丁没有亨利 只有他一个人 拥有妈妈的爱 虽然付出了如此巨大的代价 虽然这一天如此短暂 虽然74个漫漫长夜换来的只是妈妈一天的爱 但是对于他来说 已经无憾了 因为这是他一生的心愿
总之 真的是一部伟大的电影 很感动 影片的最后是大卫和妈妈一起睡去 那个镜头 看得有点心痛 有点压抑 因为大卫根本不会睡觉 只是因为妈妈永远睡去了 他也就 安静的躺在妈妈身边
周围也没什么人可以分享 但是真的很好看 强烈推荐
谨以此文献给我喜欢的《人工智能》 今天终于把仰慕已久的2001年的科幻电影看完了，不由得惊呼一声“神作！！” 剧情我就不废话了，实在是太感人了！当大卫（主人公，懂“爱”的机器小孩）被妈妈抛弃的时候，当他与机器小熊泰迪相依为命，历尽艰险的时候，当他坚信童话故事《木偶奇遇记》里的蓝仙女能把自己变成真人，这样妈妈才会爱他的时候，当他从世界尽头自己跌入海洋的那一刻，当他在海底
见到蓝仙女（雕像），不停对她祈祷的时候，这一祈求就是两千年…… 两千年后，人类不复存在，当友善的外星人把他从被冰封的海洋里救出，他还在祈求着…… 当他见到真正的蓝仙女（外星人制造的幻象）的时候，蓝仙女答应了他可以把妈妈复活，但要有残骸，而且只有一天的时间！这时小熊泰迪拿出了妈妈以前被大卫剪下的头发……（剧情伏笔很好）这一天是大卫一生中最快乐的一天！因为妈妈的心里只有他一个人（没有记忆），到了晚上，当妈妈睡去的时候，大卫第一次闭上眼睛，去到了一个地方－美梦开始的地方！每一个画面，都是那么的震撼唯美，每一幅场景，都是那么的感人至深…… 迄今为止，只有三部电影震撼过我：《指环王》，《异形》，《人工智能》。一个人工智能机器人能把“爱”诠释得如此深刻，透彻，淋漓尽致……震撼！… 我接着看了《创：战纪》，结果令我大失所望，除了几个3D电脑特技镜头精彩外，其他的都不咋地。个人认为，科幻片除了要靠特效支撑门面外，也要注重影片的主题思想，哲理内涵！毕竟观众大都喜欢看有思想，有深度，有内涵的电影。最后，向该片的导演斯皮尔伯格大师和不知名的编剧致以我的敬意！
《人工智能》观后感即影评
在看到片名的时候，我就认为这是一部科幻片，无非是主要以特技为重点，讲讲人与机器人之间的关系的影片。可是看完《人工智能》电影后，我发现我错了，这不是一部单纯的科幻片，当然它的特技无可挑剔。但我更注重的是，这是一部解剖人性，研究伦理、文学、哲学、道德等多方面内涵的影片。
这部影片在上映的时候备受瞩目，并不是没有它的道理的。首先，在导演方面已经有足够的噱头了。电影大师库布里克已于 1999 年去世，他在生命的最后 15 年里一直酝酿着这部影片，并经常跟斯匹尔伯格反复切磋，他也曾提出由斯氏来执导筒。但由于当年的电脑科技不够发达，这个项目被耽搁下来。库氏过世后，斯氏接过库氏构思的大量草稿和草图，并 20 年来首次挥笔撰写剧本，以完成前辈的遗愿。所以在这部影片中，充满了矛盾，每一个镜头的安排不落俗套，它需要你用智慧和灵魂去享受。最明显的一个矛盾是，前面大卫所受冷落的镜头充满了灰色调，而后面的结局却充满了温馨。不少人认为大卫与和蒙妮卡相聚的那一天是败笔，因为后面的情节无论从戏剧张力还是视觉冲击力来看，均有点 “ 压不住 ”，认为这是这就是好莱坞非明文规定的大团圆结局。但我却并不这样认为，最后的情节不仅承接了前面的伏笔（蒙妮卡的头发），更重要的是，在现实生活中，悲剧已经够多了，大团圆结局不过就是弥补现实的残酷。而在影片中的大团圆结局是更深层次的表现，...随着科技的发展，使人民的生活更加的方便，其中首屈一指的要算是计算机行业的发展了，体现在这方面的则要数是机器人了！伴随着情感的需求，丧失儿女年轻夫妇则需要一个类似真人的机器孩子来陪伴他们，为了达到要求，科学家也逐渐掌握大脑的一般运作过程，然后能够编成像大脑一般运行的载有程序的硬盘，这样则能够满足他们的情感需求了，但某些时候虽然机器人能够达到人类的需求，但是却没有对机器人合法的保护措施，对于废弃了的机器人只能够当做废铁来处理，但是要知道人类是血肉之躯，与有相同智商的机器人来比的话，虽然没有经过进化，但明显他们更能适应我们生存的这个世界，后来的结果是可以预想的！本片引导人们进行诸如此类的思考之外，还植入了一个感人的故事，小男孩戴维是一个具有情感的机器人，也只是只能使用一次的机器人，因为对于情感需求来说他们往往都是独一无二的！启动了应用程序之后，则只能用于程序设定的用途，如果需要停止使用，则只能对机器人进行摧毁，戴维的里程序设定的妈咪因为儿子出了事故，找到了儿子的替代品戴维，开始虽然很难适应，但是因为模仿的很逼真，而且又有情感，很快就喜欢上了戴维，但是不久之后，真人儿子居然康复出院了，但是戴维妈咪真正的儿子马丁对戴维印象很不好，引导他做了许多让他妈妈生气的事情，剪过妈咪的头发，与马丁竞吃食物导致自己被破坏，还不小心把马丁拖入了水中。。最后，戴维妈咪对戴维丧失了信心，但是她又不想它被销毁掉，只好把他扔入了森林，当然，还送了他机器熊泰迪，为了能够再次回到妈咪的身边，他想到把自己变成真人，这样他妈咪就不会嫌弃他了，他想起了妈咪曾经给他讲过的蓝艳女的故事，蓝艳女能够把木偶人变成真人，他是一个机器，相信也可以变成真人，于是开始了找寻蓝艳女的过程，但是，最后的事实，几乎使他绝望，他知道了他只是科学家塔克制作的许多机器戴维中的一个，然而使他变成真人是不可能的，无奈之下，他跳入大海，却发现了沉入大海中的游乐园里蓝艳女的雕塑，他重拾信心，驾着机器潜入大海，面对着她乞求了2000年，当时的新的文明，把他催醒了回来，还帮他实现了和妈咪在一起的愿望，但是，每个人都有自己的时间轨迹，只能陪在他的身边一天，但是那确是他被生产起最高兴的一天！最后电影在戴维妈咪与戴维沉睡的镜头前结束了。。旁边小熊泰迪真坐着盯着他们。。人有些时候的确是可以为爱而生，或许这也是人存在的最大的意义，否则，为啥我们要活在这个世界上，因为死之前我们几乎不不能带走任何一样东西，但却可以留下我们的爱！这部电影也让我对我们的计算机专业充满着信心，说实话，我们是信息化的时代，不靠计算机行业的发展还能靠谁呢？
《人工智能》用科幻演绎童话 人工智能》老师在放着关于电影简介的 PPT，有些看过的，有些听过的——“ 《A.I.》 人工智能，大家有机会可以看一下，很不错的电影。”听到老师做这番评价，放 学回到寝室，便下载了下来。影片讲述的是一个机器小孩为了回家而一心要变成真人的故事，这个故事本 身就有着极强的童话色彩，与木偶奇遇记是十分类似的，机器孩子大卫也正是因 为偶然间听到了木偶奇遇记而动了变成真人的心思。这样的题材让斯皮尔伯格来 拍真是再合适不过的了。《人工智能》是斯皮尔伯格为了纪念好友库布里克所拍摄的一部科幻电影。斯皮尔伯格与库布里克虽然说是多年的好友，但是在艺术创作方面，库布里克的 电影是从来不让斯皮尔伯格参与的，但《人工智能》却是一个例外，库布里克曾 经有个设想就是力邀斯皮尔伯格担任其导演，自己担任制片，因为他觉得这应该 是一部属于斯皮尔伯格的电影，但是很遗憾，这个计划还没有来得及启动库布里 克就离开了人世，《人工智能》也被一度搁浅，于是多年后斯皮尔伯格为纪念老 友而拍摄的这部电影就显得异常宝贵。在影片的开头，人类就被置于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，无疑这也是对人 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。长达 2 小时 25 分钟的影片从情节上可分为两部分，前半部分以机器孩子大 卫在人类世界的经历为主，主要表达了机器人与人类之间的各种矛盾； 后半部分 则是
机器人的血泪史，表达了一种无奈，同时也是大卫的童话历险。两部分以机 器舞男的出现作为过渡，乍看很突然，细想却十分合理。《人工智能》的节奏感很好，第一个部分就有三个高潮，首先是马丁激大卫 吃菠菜而导致起线路损坏，然后是大卫和马丁落入游泳池的镜头，再一个就是大 卫遭抛弃的镜头。这样在观看的时候才不至于显得沉闷。同时这三个高潮都是影 片最出色的地方，感情表达力度相当得大。这对夫妇因为自己的孩子将要死去而选择了用机器孩子大卫进行替代，起初 莫尼卡是坚决反对的，那时候大卫的人工智能系统还没有被激活，他的行动以及 大笑时的声音都是十分僵硬的，直到莫尼卡决定接受他并且说出了那 7 个激活码 的一刹那，大卫喊出了“妈妈”这个让人心碎的单词。莫尼卡接受了这个人工智 能的产物。有大卫的日子里，这个家庭是幸福的，生活十分融洽，莫尼卡只是偶 尔会想起自己奄奄一息的儿子，略有忧愁，大部分的时间都给予了大卫充分的母 爱。然而一个电话打破了这平静的生活，莫尼卡的儿子马丁因为医学奇迹而恢复 了过来，重新回到了自己的家中。马丁回归，大卫失宠，他沦为一个玩具，仅是 比起泰迪熊要高级的玩具而已。马丁与大卫之间有着鲜明的对比，大卫代表的是初生的孩子的纯朴，而马丁 2 则代表着被社会腐蚀所形成的那种邪恶。马丁时刻压迫着大卫作为一个“人”所 应有的那份权利，而大卫总是默默地忍受，没有任何地反抗。斯皮尔伯格在前部 分中用了大量的细节镜头来表现这种人与机器人之间的不平等性，这些细节让人 看了都是颇有感触的。在游泳池边上，一群邪恶的孩子用刀在大卫身上做疼痛试验，大卫躲到马丁 的身后，两人意外地落入游泳池中，人们跳下水中将马丁拉了上来，留下了大卫 一人在水中张开着双臂。他同样渴望着人类的帮助，但是那一刻没有人在乎他，大卫在水下看到的模糊晃动的视线与他在水中的安静形成了鲜明对比，爆发出了 巨大的戏剧张力，机器人只是人类的物品。我相信当莫尼卡决定把大卫送去拟真公司销毁时所做的抉择是艰难的，一个 机器人对她付出了无休止的爱，当大卫因为菠菜事件躺在手术台上被人修理的时 候，他可以安慰莫尼卡“妈妈，这不痛，没事”。大卫与真人唯一的区别就是他 是机器做的，然而他的心却是完全和人类一样的。所以莫尼卡最终没有忍心把他 送进机器屠宰场，而选择了森林里放他走。大卫： “妈妈，不要！妈妈，要是皮诺曹变得真诚了，我也变成了一个真正 的孩子，我可以回家吗？” 莫尼卡： “那只是一个故事。”大卫： “但是故事却告 诉我们发生了什么。”莫尼卡： “故事不是真实的！你也不是真实的！现在，瞧。拿着这个，好吗？不要让任何人看见它有多少。瞧。不要那么走。很多人。和所 有的人都保持距离。除了一个像你的人。大卫： ” “你为什么希望我离开？为什 么？我很抱歉我不是真诚的。如果你允许，我将永远对你保持真诚！”莫尼卡： “让我走，大卫！让我走！我很抱歉我不能告诉你，关于这个世界。” 莫尼卡毫不犹豫地选择了离开，她抛弃了这个可怜的孩子，仅仅因为马丁这 3 个真实的母爱发泄对象回来了。影片的第二部分也便拉开了帷幕，机器舞男的出现，他和大卫一起踏上了寻 找蓝仙女的历程，大卫坚信蓝仙女可以让他变成一个真的孩子。机器人屠宰场，类似古罗马的角斗场，机器人被送进去，一个个地走向毁灭，而看台上欢呼的都是有血有肉的人类，一种鲜明的等级制在这里被展示了出来。人类创造出了他们，同时又是人类对他们进行着肆意的虐杀，并以此为乐，虽然 虐杀的对象不是真实的人，却比虐杀真实的人显得更加血腥。但是人类终究是有人性的，当大卫被送上屠宰场的那一刻，在大卫的求饶声 下，看台上的人群心软了，大卫逃脱了。也许是前半部分的戏剧张力过于强烈，我总是觉得影片的结尾略显朴素： 大 卫最终找到了他诞生的地方，但那里并没有童话中的兰花仙女，在那阴森的大楼 里，他看到了上百个与他一样的电子产品，绝望的他跳入了冰冷地海水。大卫在水下见到了兰花仙女的塑像，倒下的摩天轮却压住了潜水器，大卫被 困两千年，他在漆黑中充满渴望的望着蓝仙女，直到两前年后更先进的机器人将 他救出，那时已经没有了人类，大卫这个曾经最先进的机器人成了最原始的。高等机器人告诉大卫，只要有莫尼卡的头发就可以让她活过来，但是她只能 活一天，当她睡下的时候，就永远不会再苏醒。这个时候整个世界颠倒了过来，人是机器人造出来的，根据前面的理论，被造出来的人应该成为机器人的奴隶，但是事实上并非如此，两千年后的莫尼卡身边没有了亨利，没有了马丁，那一天 只属于她和大卫。大卫流泪了，他变成了一个真的孩子。伦理与科幻的完美结合，造就了这部完美的《人工智能》。于是我们又回到 4 了最初的那个问题了——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？ 《人工智能》 融入了斯皮尔伯格所有的电影才华，除了最强项的科幻元素外，还体现了他细腻的情感与对道德观的思考，如果要说哪部电影把伦理与科幻完美 结合的话，绝非《人工智能》莫属不可——这一用科幻演绎的童话故事。
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