第一篇：人工智能考试复习版
第一章 概述
1.人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能,实现机器智能。人工智能的长期目标是实现人类水平的人工智能。人工智能尚缺乏必要的理论。在一些关键技术方面,诸如机器学习、非单调推理、常识性知识表示、不确定推理等尚未取得突破性的进展。人工智能对全局性判断模糊信息处理、多粒度视觉信息的处理是极为困难的。人工智能还处于智能学科研究的早期阶段, 必须开展智能科学的研究。智能科学研究智能的基本理论和实现技术，是由脑科学、认知科学、人工智能等学科构成的交叉学科。
2.认知是和情感、动机、意志等相对的理智或认识过程。认知科学是研究人类感知和思维信息处理过程的科学,包括从感觉的输入到复杂问题求解, 从人类个体到人类社会的智能活动,以及人类智能和机器智能的性质。
3.人工智能的五个基本问题(1)知识与概念化是否是人工智能的核心(2)认知能力能否与载体分开来研究（3)认知的轨迹是否可用类自然语言来描述(4)学习能力能否与认知分开来研究？(5)所有的认知是否有一种统一的结构
4.思维是客观现实的反映过程，是具有意识的人脑对于客观现实的本质属性、内部规律性的自觉的、间接的和概括的反映。
5.智能是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。
符号智能：以知识为基础，通过推理进行问题求解。也即所谓的传统人工智能。
计算智能：以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能。
6.人工智能的研究方法：①逻辑学派②认知学派③行为学派
7.推理：从一个或几个已知的判断(前提)逻辑地推论出一个新的判断(结论)的思维形式。非单调推理：指的是一个正确的公理加到理论中,反而会使预先所得到的一些结论变得无效了。非单调推理过程：建立假设, 进行标准逻辑意义下的推理,若发现不一致, 进行回溯, 以便消除不一致, 再建立新的假设。定性推理：把物理系统或物理过程细分为子系统或子过程,对于每个子系统或子过程以及它们之间的相互作用或影响都建立起结构描述, 通过局部因果性的传播和行为合成获得实际物理系统的行为描述和功能描述。
8.学习的基本机制是设法把在一种情况下是成功的表现行为转移到另一类似的新情况中去。学习是获取知识、积累经验、改进性能、发现规律、适应环境的过程。知识、知识表示及运用知识的推理算法是人工智能的核心,而机器学习则是关键问题。
9.机器学习的研究四个阶段：
无知识的学习： 主要研究神经元模型和基于决策论方法的自适应和自组织系统。
符号概念获取：给定某一类别的若干正例和反例，从中获得该类别的一般定义。
实例学习：从实例学习结构描述。
有知识的学习：把大量知识引入学习系统做为背景知识
机器学习的风范：
归纳学习：研究一般性概念的描述和概念聚类；分析学习：在领域知识指导下进行实例学习,包括基于解释的学习、知识块学习等。发现学习：根据实验数据或模型重新发现新的定律的方法。④遗传学习：模拟生物繁衍的变异和自然选择，把概念的各种变体当作物种的个体,根据客观功能测试概念的诱发变化和重组合并,决定哪种情况应在基因组合中予以保留。⑤连接学习是神经网络通过典型实例的训练, 识别输入模式的不同类别。
10.分布式人工智能：研究在逻辑上或物理上分散的智能动作者如何协调其智能行为，即协调它们的知识、技能和规划, 求解单目标或多目标问题，为设计和建立大型复杂的智能系统或计算机支持协同工作提供有效途径。
11.知识系统包括：专家系统、知识库系统、智能决策系统等。
专家系统：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。这类计算机程序包括两部分: 知识库, 它表示和存储由任务所指定领域知识的一组数据结构集合，包含有关领域的事实和专家水平的启发式知识。推理机, 它是构造推理路径的一组推理方法集合,以便导致问题求解、假设的形成、目标的满足等。由于推理采用的机理、概念不同，推理机形成多种范型的格局。知识库系统：把知识以一定的结构存入计算机, 进行知识的管理和问题求解, 实现知识的共享。决策支持系统是计算机科学（包括人工智能）、行为科学和系统科学相结合的产物，是以支持半结构化和非结构化决策过程为特征的一类计算机辅助决策系统，用于支持高级管理人员进行战略规划和宏观决策。其组成 ：数据库管理子系统、模型库管理子系统、方法库管理子系统、知识库管理子系统、会话子系统。
第二章 问题求解
1.搜索（Search），即寻找，设法在庞大状态空间图中找到目标。基本搜索是一种没有任何经验和知识起作用的、由某种规则所确定的非智能性的搜索；启发式搜索（Heuristic Search）：其特点在于是一种有准备的、追求效率而有的放矢的智能搜索，它要求依据某种知识及信息的指导，通过逐一状态比较而找到符合规定条件的目标状态解。
2.信息空间：全信息环境Ee 已知与问题的解有关的全部信息，其搜索的目标和任务是：运用知识和经验，设法找到最佳路径，以便取得理想搜索效果。部分已知信息环境Ep：当只有部分信息已知，这时其目标和任务是：充分利用已知信息，把未知的信息不利影响设法降到最低程度，尽可能按照最佳搜索路径取得理想搜索效果。或者设法弥补信息损失，发挥已知信息作用，扬长避短，制定策略来克敌制胜。未知信息环境En：对于未知信息环境的问题求解，首先要设法变En为部分已知信息环境Ep来解决。
3.图的显式存储：所谓图的显式存储，即把问题的全部状态空间图直接都存于计算机中的方式。诸如一般计算机文件、程序文件和库文件的存储等，均为图的显式存储方式。
4.图的隐式存储：仅在计算机中存储关于要求解问题的相关各种知识，只在必要时再由相关的信息和知识逐步生成状态空间图的方式称为图的隐式存储。
5.搜索求解可总结为如下的思路和步骤：（1）设定状态变量及确定值域；（2）确定状态组，分别列出初始状态集和目标状态集；（3）定义并确定操作集；（4）估计全部状态空间数，并尽可能列出全部状态空间或予以描述之；（5）当状态数量不是很大时，按问题的有序元组画出状态空间图，依照状态空间图搜索求解。
6.广度优先算法步骤：(1)初始结点S加入到队列OPEN的尾部；(2)若OPEN为空，则搜索失败，问题无解；(3)取出OPEN队头的结点n，并放入CLOSE队列中；(4)若n是目标结点D，则搜索成功，问题有解；(5)若n是叶结点，则转(2)；(6)扩展n结点(即找出它的所有直接后继)，并把它的诸子结点依次加入OPEN队尾，修改这些子结点的返回指针，使其指向结点n。转(2)。
7.深度优先算法步骤：(1)初始结点S放入堆栈OPEN中；(2)若OPEN为空，则搜索失败，问题无解；(3)弹出OPEN表中最顶端结点放到CLOSE表中，并给出顺序编号n；(4)若n为目标结点D，则搜索成功，问题有解；(5)若n无子结点，转(2)；(6)扩展n结点，将其所有子结点配上返回n的指针，并按次序压入OPEN堆栈，转(2)。
8有界深度优先算法步骤：(1)初始结点S放入堆栈OPEN中；(2)若OPEN为空，则搜索失败，问题无解；(3)弹出OPEN中栈顶结点n，放入CLOSE表中，并给出顺序编号n；(4)若n为目标结点D，则搜索成功，问题有解；(5)若n的深度d(n)=d，则转(2)；(6)若n无子结点，即不可扩展，转(2)；(7)扩展结点n，将其所有子结点配上返回n的指针，并压入OPEN堆栈，转(2)
9.所谓启发式搜索策略,即利用与问题解有关的启发信息来作引导的搜索策略。启发式搜索的主要特点是：由于充分考虑到问题求解所应用到的各种启发信息及知识，包括利用常识性推
理和专家经验等信息与知识，启发式搜索能够动态地确定操作排序，优先调用较合适的操作规则，扩展、比较并选择最有希望的节点，使搜索尽可能以最快的速度，最短的距离，最小的代价，朝着最有利于达到目标节点的方向推进。
强化学习
1.所谓强化学习是指从环境状态到行为映射的学习，以使系统行为从环境中获得的累积奖励值最大。试错搜索和延期强化是强化学习中两个最重要的特性。
第五讲
1.学习：如果一个计算机程序要完成某类任务T，其完成任务的性能可以用P衡量，该程序根据经验E改进P，则称该程序针对任务T以性能P衡量从经验E中学习
有：归纳学习、计算学习、集体学习、强化学习
2.学习的三种类型：有监督学习；无监督学习；强化学习
3.决策树学习包括2个步骤：从实例中归纳出决策树(建立决策树)；利用决策树对新实例进行分类判断
4.当出现下述情况时，决策树算法的性能会下降：数据中含有噪声；训练样例的数量太少
5.集体学习是从假设空间中选择一个作为整体的假设集合称为集体，将它们对新实例的分类预测进行合成，然后再输出结果
第三讲 逻辑、推理与知识
1.逻辑就是人们用以处理问题而抽象的一种思维规则或计算方法。
2.在谓词逻辑演算中，最重要有三大类：命题逻辑演算、一阶谓词逻辑演算和二阶谓词演算
3.推理：约束推理、定性推理、基于范例的推理
4.知识按问题求解要求分为： 叙述型知识、过程型知识、控制型知识。
知识按其作用分为：描述性知识、判断性知识、过程性知识。
知识按其描述对象分为： 对象级知识、元知识。
第六讲 计算智能（人工神经网络、进化计算、群智能算法）
1.根据连接的拓扑结构不同，神经网络可分为四大类：分层前向网络、反馈前向网络、互连前向网络、广泛互连网络。
2.神经网络的学习方式包括三种，有导师学习、强化学习和无导师学习。
3.进化计算：即建立在进化理论基础上的计算，它是仿照生物生命发展过程而建立起来的计算理论。进化计算研究内容：包括遗传算法（研究核心）、进化策略、进化规划、进化编程；
4.遗传算法原理：遗传算法基于达尔文进化论的观点，依照适者生存，优胜劣汰等自然进化法则，通过计算机来模拟生命进化的机制，进行智能优化计算和问题搜索求解。
5.遗传算法目的：一方面是通过它的研究来进一步解释自然界的适应过程；另一方面是为了将自然生物系统的重要机理运用到人工系统的设计中。
6.遗传算法实现：这是一个自适应地逐渐找到最优解的组织实现过程。
7.实现遗传算法过程包括编码;确定种群;遗传操作;优胜劣汰等运算过程.8.群智能定义：任何一种由昆虫群体或其它动物社会行为机制而激发设计出的算法或分布式解决问题的策略均属于群智能
9.学习(亦称训练)是神经网络的最重要特征之一。
贝叶斯技术
1.贝叶斯网络是用来表示变量间连接概率的图形模式，它提供了一种自然的表示因果信息的方法，用来发现数据间的潜在关系
模糊数学
用数学的眼光看世界，可把身边的现象划分为：确定性现象、随机现象、模糊现象
第二篇：人工智能考试简答题总结
1.请至少列举3位20世纪图灵奖获得者中的人工智能学者。，简述图灵测试的过程。批判
地用图灵测试来判定非人机器是否能思考进行评价，至少提出一种不同观点。
答(1):Marvin Minsky, John McCarthy ,Herbert Simon, Allen Newell, Raj Reddy
(2)人工智能之父：John McCarthy
(3)国际人工智能联合会议的英文全称与简称：International Joint Conference on AI: IJCAI 是一种测试机器是不是具备人类智能的方法。被测试的有一个人，另一个是声称自己有人类智力的机器。一种测试机器是不是具备人类智能的方法。
写出图搜索过程的A算法。
分别指出一般情况下A*和AO*算法是否可采纳，若不是，给出可采纳的条件。
答：对于某些问题，我们可以使用与问题有关的信息帮助减少搜索量，这种信息叫做
启发信息。
A算法（GraphSearch图搜索算法）：
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 成功结束
（解路径可通过追溯G中从n到s的指针获得）。
6．扩展节点n，令M={m︱m是n的子节点，且m不是n的祖先}，G ←G ∪M
7．（设置指针，调整指针）对于mM,(1)若mCLOSED, mOPEN, 建立m到n的指针，并CONS(m, OPEN).(2)(a)mOPEN, 考虑是否修改m的指针.(b)mCLOSED,考虑是否修改m及在G中后裔的指针。
8．重排OPEN表中的节点（按某一任意确定的方式或者根据探索信息）。
9．GO LOOP
一般情况下，A*算法可采纳的，即如果解路径存在，A*算法一定能找到最佳解路径而
终止；
AO*算法：如果一个与或图存在解图，如果对于图中所有的节点n都有h(n)<=h*(n),并
且启发函数h满足单调限制，则AO*算法必然终止于找出最佳解图。
3.命题逻辑中，常用哪两种公式凡是？一阶逻辑中，常用哪两种公式范式？
答：命题逻辑中是吸取范式和和取范式。一阶逻辑中中：前束范式，Skolem范式
4.叙述一阶逻辑解释的定义；什么叫子句集S的Herbrand解释？在语义上证明子句集恒
假时，仅考虑该子句集的Herbrand解释是否够用？为什么？
答：（1）谓词逻辑中公式G的一个解释I，是由非空区域D和对G中常量符号，函数符号，谓词符号以下列规则进行的一组指定组成：
1.对每个常量符号，指定D中一个元素；
2.对每个n元函数符号，指定一个函数，即指
定Dn到D的一个映射；
3.对每个n元谓词符号，指定一个谓词，即指
定Dn到{T，F}的一个映射。
（2）定义（Herbrand域）设S为子句集，令H0是出现于子句集S的常量符号集。如果S中无常量符号出现，则H0由一个常量符号a组成。
5.2.3.4.对于i＝1，2，…，令Hi = Hi-1｛所有形如f(t1，…，tn)的项｝ 其中f(t1，…，tn)是出现在S中的所有n元函数符号，tj Hi-1，j＝1，…，n． 称Hi为S的i级常量集，H称为S的Herbrand域，简称S的H域。(3)在语义上证明子句集恒假时，仅考虑该子句集的Herbrand解释是够用的，因为 因为子句集S恒假，当且仅当S被其所有的H解释弄假什么是可分解的产生式系统？产生是系统求解的一般步骤，控制策略可以在哪些步骤中使用。答：能够把产生式系统综合数据库的状态描述分解为若干组成部分，产生式规则可以分别用在各组成部分上，并且整个系统的终止条件可以用各组成部分的终止条件表示出来的产生式系统，称为可分解的产生式系统。Procedure SPLIT 1.DATA ← 初始状态描述 2.{Di} ← DATA的分解结果；每个Di看成是独立的状态描述 3.until 对所有的Di {Di}，Di都满足终止条件，do: 4.begin5.在{Di}中选择一个不满足终止条件的D* 6.从{Di}中删除D* 7.从规则集合中选出一个可应用于D*的规则R 8.D ← 把R应用于D*的结果 9.{di} ← D的分解结果 10.把{di}加入{Di}中 11.EndSPLIT的控制策略：在步骤5中如何选取D*，在步骤7如何选取R。搜索算法的可采纳性定义，并分别指出一般情况下A*算法。AO*算法是否可采纳，若不是，给出可采纳性的条件。(1)如果一个搜索算法对于任何具有解路径的图都能找到一条最佳路径，则称此算法为可采纳的。(2)A*算法是可采纳的（如果解路径存在，A*一定由于找到最佳解路径而结束）AO*算法不可采纳，采纳的条件：如果一个AND/OR图存在解图，如果对于图中所有节点n都有h(n)<= h*(n),并且启发函数h满足单调限制，则AO*算法必然终止于找到最佳解图。博弈树搜索极小极大（MINMAX过程），并写出减枝规则
答：极小极大过程：
(1)按宽度优先生成0至L层的所有节点
(2)使用静态估计值函数（e(p)）计算第L层节点的函数值
(3)按照极小极大原则计算各层节点的到推值，直到求出初始节点的倒推为止，实现该倒推的走步就是相对好的走步
α剪枝：
如果一个MIN节点的β值小于或等于他的某一个MAX祖先节点的α值，则剪枝发生在该MIN节点之下；终止这个Min节点之下的搜索过程，这个MIN节点最终的倒推值就确定为这个β值
β剪枝：如果一个MAX节点的α值大于或等于他的某一个MIN祖先节点的β值，则剪枝发生在该MAX节点之下；终止这个MAX节点之下的搜索过程，这个MAX节点最终的倒推值就确定为这个α值
5.谓词逻辑中，对字句进行归结推理时，若被归结子句C1和C2中有相同的变元（变量），请举例说明一定要改名的原因
C1=P(x)VQ(x),C2=~P(f(x))
C1与C2有相同的变量x，若不改名，归结时，会出现替换：{f(x)/x}，这是不允许的1.归结反证系统的产生式系统表示
2.子句集S的Herbrand域和普通解释的关系
子句集s的H解释是s的普通解释，S的普通解释不一定是s的H解释：普通解释不是必须定义在H域上的，即使定义在H域上，也不一定是一个H解释
3.判断集合合一
4.C1,C2归结式
定义设C1, C2是两个无公共变量的子句(称为亲本子句),L1, L2分别是C1, C2中的两个文字。
如果L1和～L2有最一般合一，则子句
(C1-{L1})(C2-{L2})
称为C1和C2的二元归结式，L1和L2称为归结文字
例.设C1=P(x)Q(x),C2=～P(a)R(x)
将C2中x改名为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的二元归结式.5.原子集和封闭语义树
Davis-Putnam方法证明可满足（纯文字即只有L（~L）；删除纯文字的基字句后为空则S可满足，否则不满足；分裂规则，单文字规则L：删除但文字和包含单文字的基字句，为空则可满足的，否则删除~L的文字（注意不是删除基字句））
1.人工智能的主要研究学派，以及主要研究领域：
（1）符号主义/逻辑主义学派--符号智能
（2）连接主义--计算智能
（3）行为主义--低级智能
2.产生式系统组成部分，产生式系统求解问题的一般步骤
答：（1）综合数据库
（2）产生式规则集
（3）控制系统
Procedure PRODUCTION
1.DATA←初始状态描述
2.until DATA 满足终止条件，do：
3.begin
4.在规则集合中，选出一条可用于DATA的规则R
5.DATA←把R应用于DATA所得的结果
6.End
4.产生式系统的控制策略有哪几种方式，简述各自的优缺点
答：（1）不可撤回的控制策略
优点：空间复杂度很低，速度快。
缺点：爬山函数有多个局部最大值时，会失败有很多局限性
（2）回溯控制策略
优点：占空间较少，应用最广。
缺点：时间复杂性一般；如果系统不包括有关解的知识，则规则选取是盲目的，要多次回溯，如果深度限制定的很低，可能找不到解。
（3）图搜素控制策略
优点：如果有解，一定能找到解
缺点：占空间大，速度较慢
6.与或图启发式搜素算法AO*的可采纳性条件
1.无信息的图搜索方法主要有哪两种？
深度优先搜索和宽度优先搜索
2.影响A算法启发能力的因素有哪些？
（1）算法A所找到的解路径的费用
（2）算法A在寻找这条解路径的过程中所需要扩展的节点数
（3）计算启发函数所需要的计算量
7.什么叫子句集的Herbrand域？
定义（Herbrand域）设S为子句集，令H0是出现于子句集S的常量符号集。如果S中无常量符号出现，则H0由一个常量符号a组成。
对于i＝1，2，…，令
Hi = Hi-1｛所有形如f(t1，…，tn)的项｝
其中f(t1，…，tn)是出现在S中的所有n元函数符号，tj Hi-1，j＝1，…，n．
称Hi为S的i级常量集，H称为S的Herbrand域，简称S的H域。
第三篇：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。
第四篇：《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。
第五篇：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。
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