2024年人工智能学习心得

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1、2024年人工智能学习心得 第1篇第2篇第3篇第4篇第5篇更多顶部书目 第一篇：人工智能学习心得其次篇：人工智能学习论文第三篇：人工智能学习报告第四篇：对人工智能学习的感想第五篇：人工智能学习更多相关范文正文第一篇：人工智能学习心得人工智能学习心得对人工智能的理解通过这学期的学习，我对人工智能有了肯定的感性相识，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需懂得计算机学问，心理学和哲学。人工智能是包括非常广泛的科学，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，人工智能探讨的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常须要人类智能才能完成的困难工作。 人工智能的定义可以分为两

2、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建人工智能的地步，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特别有限，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简单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

3、能的发展历史大致可以分为这几个阶段：第一阶段：50年头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。但由于消解法推理实力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。其次阶段：60年头末到70年头，专家系统出现，使人工智能探讨出现新高潮。 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探讨和开发，将人工智能引向了好用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议第三阶段：80年头，随着第五代计算机的研制，人

4、工智能得到了很大发展。 日本1982年起先了”第五代计算机研制安排”，即”学问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。虽然此安排最终失败，但它的开展形成了一股探讨人工智能的热潮。第四阶段：80年头末，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渐渐增加，神经网络快速发展起来。第五阶段：90年头，人工智能出现新的探讨高潮由于网络技术特殊是国际互连网的技术发展，人工智能起先由单个智能主体探讨转向基于网络环境下的分布式人工智能探讨。不仅探讨基于同一目标的分布式问题求解，而且探讨多个智能主体的多目标问题

5、求解，将人工智能更面对好用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络探讨与应用出现了蒸蒸而上的景象。人工智能已深化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将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爱好，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，限制着整个世界，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200年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

6、是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为学问，学问构成智能的基础。因此，信息化到学问化再到智能化，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化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足的定义。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

7、的实力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得实力的实力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能精确的说明人工智能的准确内涵。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，同时探讨人工智能也对探究人类自身智能的奇妙供应有益的帮助。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。假如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，并有肯定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。个人觉得探讨人工智能的目的，一方面是要创建出具有智能的机器，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。通过探

8、讨和开发人工智能，可以协助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。人工智能探讨的近期目标；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，而且能运用学问处理问题，能模拟人类的部分智能行为。根据这一目标，依据现行的计算机的特点探讨实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前探讨开发的专家系统，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，我大胆的对将来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：一，融合阶段（20232023年）：1、在某些城市

9、，立法机关将主要采纳人工智能专家系统来制定新的法律。2、人们可以用语言来操纵和限制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。3、智能化计算机和互联网在教化中扮演了重要角色，远程教化非常普及。4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学渐渐完善。5、很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干脆进行通信。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爱护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。

10、比如，法律可以爱护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的运用，可以更加有效地爱护数据，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爱护意识的计算机程序。三、自我发展阶段（20232023年）：1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学探讨，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干脆通信，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

11、人类居住和发展。四、升华阶段（20232023年）：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简单地了解和知晓其他地方的状况。3、人们对一些目前无法说明的自然现象会有更清晰的相识和更完善的说明，并将这些全新的学问应用在医疗、保健和平安等领域。4、人工智能可以仿照人类的智能，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，起到确定性作用。虽然不知道其中有多少在将来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的

12、学习所收获的总结。人工智能的旺盛景象和光明前景已展示出其迷人的魅力， 让我们一起期盼将来的世界吧，一个全新的人工智能世界。其次篇：人工智能学习论文20237932唐雪琴人工智能探讨最新进展综述一、 探讨领域在大多数数学科中存在着几个不同的探讨领域，每个领域都有着特有的感爱好的探讨课题、探讨技术和术语。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、智能限制、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

13、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，诊断疾病以及限制限制太空飞行器、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，它不但要求探讨它的人懂得人工智能的学问，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。因为人工智能的探讨领域非常广袤，它总的来说是面对应用的，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

14、个领域就是人工智能探讨的领域。人工智能就是为了应用机器的特长来帮助人类进行智力活动。人工智能探讨的目的就是要模拟人类神经系统的功能。二、 各领域国内外探讨现状（进展成果） 近年来，人工智能的探讨和应用出现了很多新的领域，它们是传统人工智能的延长和扩展。在新世纪起先的时候，这些新探讨已引起人们的更亲密关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与学问发觉，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。1、分布式人工智能与艾真体分布式人工智能（distributed ai，dai）是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为限制系统质量的标准，并具有互操

15、作性，即不同的异构系统在快速改变的环境中具有交换信息和协同工作的实力。分布式人工智能的探讨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，因而其主要探讨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（multiagent system，mas）两领域。其中，分布式问题求解把一个详细的求解问题划分为多个相互合作和学问共享的模块或结点。多艾真体系统则探讨各艾真体间智能行为的协调，包括规划、学问、技术和动作的协调。这两个探讨领域都要探讨学问、资源和限制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和胜利标

16、准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和胜利标准。mas更能体现人类的社会智能，具有更大的敏捷性和适应性，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限制科学与工程的探讨热点。当前，艾真体和mas的探讨包括理论、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（computing intelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等探讨领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的探讨历史，而进化计算则是较新的探讨领域。在此仅对进化计算加以

17、说明。进化计算（evolutionary computation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、限制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（genetic algorithms）、进化策略（evolutionary strategies）和进化规划（evolutionary programming）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在肯定差别。同时，进化计算的探讨关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了很多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于很多困难系统的自适应限制和困难优化问题等探讨领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网

18、络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。达尔文进化论是一种鲁棒的搜寻和优化机制，对计算机科学，特殊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。自然选择确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探讨才起先沟通，并发觉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、数据挖掘与学问发觉学问获得是学问信息处理的关键问题之一。20世纪80年头人们在学问发觉方面取得了肯定的进展。利用样本，通过归纳

19、学习，或者与神经计算结合起来进行学问获得已有一些试验系统。数据挖掘和学问发觉是90年头初期新崛起的一个活跃的探讨领域。在数据库基础上实现的学问发觉系统，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学问，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，实现学问的自动获得。这是一个富有挑战性、并具有广袤应用前景的探讨课题。从数据库获得学问，即从数据中挖掘并发觉学问，首先要解决被发觉学问的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和沟通语言。学问表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。机器学问发觉始于197

20、4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学问获得探讨有关。到20世纪80年头末，数据挖掘取得突破。越来越多的探讨者加入到学问发觉和数据挖掘的探讨行列。现在，学问发觉和数据挖掘已成为人工智能探讨的又一热点。比较胜利的学问发觉系统有用于超级市场商品数据分析、说明和报告的coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感爱好关系的集成化系统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，以及通用的数据库学问发觉系统kdd等。4、人工生命人工生命（artificial life，alife）的概念是由美国圣菲探讨所非线性探讨组的兰顿

21、（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。人工生命所探讨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”（life as it could be）的广袤范围内深化探讨“生命之所知”（life as we know it）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起先，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探究生命的奇

22、妙和机理。人工生命则从问题的底层起先，把器官作为简洁机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简洁的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中探讨非线性系统的类似生命的全局动力学特性。人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征探讨。人工生命学科的探讨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探讨有计算机病毒、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。三

23、、 学了人工智能课程的收获（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途，了解国内人工智能探讨的基本状况，熟识人工智能的探讨领域。（2）较具体地论述学问表示的各种主要方法。重点驾驭了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟识语义网络法，了解学问表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。（3）驾驭了盲目搜寻和启发式搜寻的基本原理和算法，特殊是宽度优先搜寻、深度优先搜寻、等代价搜寻、启发式搜寻、有序搜寻、a*算法等。了解博弈树搜寻、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。（4）驾驭了消解原理、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

24、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限制等。（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。四、 对人工智能探讨的展望对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已胜利地运用了人工智能技术，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协助其分析，推断和决策；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便利，它还变更了传统的通信方式，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消遣生活，引发人

25、们更深层次的精神和哲学层面的思索，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：我们应当如何看待人工智能？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？问题的答案或许千差万别，我个人认为上述担忧不太可能成为现实，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快速，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，特殊是对于软件的

26、开发，“面对agent技术”将是继“面对对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的探讨正在如火如荼的开展。五、 对课程的建议（1） 能够结合现在最新探讨成果着重讲解重点学问，以及讲解并描述在一些探讨成果中人工智能那些学问被应用。（2） 多举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爱好。（3） 条件允许的话，可以支配一些试验课程，让同学们自己制作一些简洁的作品，增加同学对人工智能的爱好，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探讨的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展

27、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：人工智能学习报告深圳高校硕士探讨生课程作业人工智能人工智能学习报告深圳高校机电与限制工程学院彭建柳学号：09430102101. 引言人工智能(artificial intelligence，ai)，曾经有一部电影，闻名导演斯蒂文?斯皮尔伯格的科幻片人工智能(a.i.)对很多人的头脑又一次产生了振动，引起了一些人士了解并探究人工智能领域的爱好。人工智能对于一般人来说是那样的可望而不行及，然而它却吸引了多数探讨人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆高校(cmu)到ibm公司，再

28、到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华高校、中科院等科研院所，全世界的试验室都在进行着ai技术的试验。始终以来，关于人工智能的理论，我始终认为是科学的前沿，理解起来较为飘渺。但是，从本学期人工智能课程的学习中，本人较系统的接触到了关于人工智能的理论，从有限的课程中，通过老师的具体介绍和查阅人工智能方面的书籍，学习了关于人工智能几个主要方面的学问，如模糊限制、专家系统、神经网络等。下面是本人关于人工智能理论的一些基本相识。2. 人工智能的形成与发展说到人工智能，首先先相识下自动限制理论，自动限制理论从形成到发展至今，已经经验了六十多年的历程，其主要分为三个阶段：第一阶段是40年头兴起的以调

29、整原理为标记，称为经典限制理论阶段；其次阶段是以60年头兴起的以状态空间为标记，称为现代限制理论阶段；第三阶段是80年头兴起的智能限制理论阶段智能限制是在限制论人工智能系统论和信息论等多学科的高度综合与集成，是一门新兴的交叉前沿学科。智能限制技术，即是在无人干预的状况下能自主地驱动智能机器实现限制目标的自动限制技术。对很多困难的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的限制理论去进行定量计算和分析，而必需采纳定量方法与定性方法相结合的限制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的才智和阅历来引导求解过程。因此，在探讨和设计智能系统时，主要留意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面

30、，而是放在对任第 1 页 共 4 页务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及学问库和推理机的开发上，即智能限制的关键问题不是设计常规限制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能限制的核心在高层限制，即组织限制。高层限制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，须要采纳符号信息处理、启发式程序设计、学问表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有肯定的相像性，即具有肯定程度的“智能”。随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动限制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支(如系统工程、系统学、运筹学、信息论)结合起来，建立一种适用于困难系统

31、的限制理论和技术。智能限制正是在这种条件下产生的。它是自动限制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行限制的探讨领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习限制系统。1985年，在美国首次召开了智能限制学术探讨会。1987年又在美国召开了智能限制的首届国际学术会议，标记着智能限制作为一个新的学科分支得到承认。智能限制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。3. 模糊限制在传统的限制领域里，限制系统动态模式的精确与否是影响限制优劣的最主要关键，系统动态的信息越具体，则越能达到精确限制的目的。然而，对于困难的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于

32、是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成限制的目的，但却不尽志向。换言之，传统的限制理论对于明确系统有强而有力的限制实力，但对于过于困难或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些限制问题。通过课堂中，导师生动的讲解，以及引用到生活当中鲜活的例子，如冰箱温度的模糊限制，智能汽车的行驶路途限制等等，充分的相识到，模糊限制在当今社会的应用已经很广泛，只是理论学问的缺乏而感觉不到它们的存在。一般限制架构包括：定义变量、模糊化、学问库、逻辑推断及反模糊化，具体如下：(1) 定义变量：也就是确定程序被视察的状况及考虑限制的动作，例如在一般限制问题上，输入变量有输出误差e与

33、输出误差之改变率ce，而限制变量则为下一个状态之输入u。其中e、ce、u统称为模糊变量。(2) 模糊化（fuzzify）：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值（linguisitc value）求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合（fuzzy subsets）。(3) 学问库：包括数据库（data base）与规则库（rule base）两部分，其中数据库是供应处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言限制规则描述限制目标和策略。(4) 逻辑推断：仿照人类下推断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊限

34、制讯号。此部分是模糊限制器的精髓所在。(5) 解模糊化（defuzzify）：将推论所得到的模糊值转换为明确的限制讯号，做为系统的输入值。模糊限制很重要的一点就是模糊规则的制定，其规则制定的来源主要由专家的阅历和学问、操作员的操作模式、自学习供应。模糊规则的形式则分为状态评估和目标评估两种。但都是以模糊限制为基础，达到自动限制的目的。4. 专家系统专家系统(expert system)是人工智能应用探讨最活跃和最广泛的课题之一。运用特定领域的特地学问，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种困难的、详细的问题，达到与专家具有同等解决问题实力的计算机灵能程序系统。它能对决策的过程作出说明，并有

35、学习功能，即能自动增长解决问题所需的学问。专家系统的发展已经验了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解特地问题的实力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的实力弱。其次代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、说明机制、学问获得技术、不确定推理技术、增加专家系统的学问表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采纳多种人工智能语言，综合采纳各种学

36、问表示方法和多种推理机制及限制策略，并起先运用各种学问工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已起先采纳大型多专家协作系统、多种学问表示、综合学问库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络学问获得及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多学问库、多主体的第四代专家系统。对专家系统可以按不同的方法分类。通常，可以按应用领域、学问表示方法、限制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见的有说明型、预料型、诊断型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、限制型、教化型等。简而言之，专家系

37、统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。5. 神经网络由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在很多不同的见解。目前运用得最广泛的是t.koholen的定义，即“神经网络是由具有适应性的简洁单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”人工神经网络是模拟人思维的其次种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简洁，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。6. 小结关于人工智能的学习，

38、我现在所学习到的仅仅是皮毛。但对于一个刚刚接触人工智能学习的学生，了解如模糊限制、专家系统、神经网络等人工智能的学问入门尤为重要，为将来进一步学习人工智能的理论打下基础，并将理论应用于生活和工作当中，这才是学习的最终目的。参考文献：人工智能限制作者：蔡自兴，出 版 社：化学工业出版社， 2023-7-1第四篇：对人工智能学习的感想学校：学院：班级：姓名：学号：谈谈人工智能的学习感想人工智能(artificial intelligence) ，英文缩写为ai。它是探讨、开发用于模拟、延长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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能

39、的实质，并生产出一种新的能以人类智能相像的方式做出反应的智能机器，该领域的探讨包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能技术导论这门课的学习，让我知道了人工智能从诞生发展到今日经验了一条漫长的路，很多科研人员为此而不懈努力。 人工智能的起先可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起 探讨者的爱好则是1943年计算机独创以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真 人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管遇到很多阻碍，人工智能仍旧从最初只有十几个探讨者成长到现在数以千计的工程师和专

40、家在探讨； 从一起先只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。人工智能经过几十年的发展，其应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有很多地方得到应用。我通过网络查找，知道了以下领域的人工智能的发展。1机器翻译机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。几十年来，国内外很多专家、学者为 机器翻译的探讨付出了大量的心血和汗水。虽然至今还没有一个好用、全面、高质量的自动翻译系统出现，不过也取得了很大的进展，特殊是作为人们的协助翻译工 具，机器翻译已经得到大多数人的认可。目前，国内的机器翻译软件

41、不下百种，依据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻 译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以快速查询英文单词或词组的词义，并供应单词的发音，为用户了解单词或词组含 义供应了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2023”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的协助翻译作用更加明显。以“译星”、 “雅信译霸”为代表的专业翻译系统，是面对专业或行业用户的翻译软件，但其专业翻译的质量与人们的好用性还有不少差距，有人评价说“满篇英文难不住，满篇 中文看不懂”，该说法虽然比较极端，但机译译文的质量的确却始终是个老大难问题。

42、这里，我们不妨对现有的机译和人译过程作一比较，从中可以看出一些缘由。机器翻译：1.一句一句处理，上下文缺乏联系；2.对源语言的分析只是求解句法关系，完全不是意义上的理解；3.缺乏领域学问，从计算机到医学，从化工到法律都通用，就换专业词典；4.译文转换是基于源语言的句法结构的，受源语言的句法结构的束缚；5.翻译只是句法结构的和词汇的机械对应。人工翻译：1.一般会先通读全文，会前后照应；2.对源语言是求得意义上的理解；3.只有专业翻译人员，而没有万能翻译人员；4.译文是基于他对源语言的理解，不受源语言的句法结构的束缚；5.翻译是一个再创建的过程。在目前的状况下，计算机协助翻译应当是一个比较好的实际

43、选择。事实上，在许多领域中，计算机协助人类工作的方式已经得到了广泛的应用，例如cad软 件。假如计算机协助技术用于语言的翻译探讨，应当同样可以起到很大的协助作用，这就是所谓的“计算机协助翻译”。它集机器记忆式翻译、语法分析式翻译和人 际交互式翻译为一体，把翻译过程中机械、重复、琐碎的工作交给计算机来完成。这样，翻译者只需将精力集中在创建性的思索上，有利于工作效率的提高。机器翻译探讨归根结底是一个学问处理问题，它涉及到有关语言内的学问、语言间的学问、以及语言外的世界学问，其中包括常识和相关领域的特地学问。随 着因特网的普及与发展，机器翻译的应用前景非常广袤。作为人类探究自己智能和操作学问的机制的

44、窗口，机器翻译的探讨与应用将更加迷人。国际上有关专家分析 认为机器翻译要想达到类似人工翻译一样的流畅程度，至少还要经验15年时间的持续探讨，但在人类对语言探讨还没有清晰“人脑是如何进行语言的模糊识别和判 断”的状况下，机器翻译要想达到100%的精确率是不行能的。2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。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的学问与阅历，能够运用人类专家的学问和解决 问题的方法进行推理和推断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的困难问题。专家系统是人工智能应用探讨最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个 方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得

45、很大的胜利。依据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为说明型、诊断型、调试型、修理型、教化型、预料 型、规划型、设计型和限制型等10种类型。详细应用就许多了，例如血液凝聚疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。为了实现专家系统，必需要存储有该特地领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家学问(组成学问库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的 推理机制(构成推理机)。系统能对输入信息进行处理，并运用学问进行推理，做出决策和推断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此能起到专家或专家 助手的作用。开发专家系统的关键是表示和运用专家学问，即来自领域专家的己

46、被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前，专家系统主要采纳基于规则 的学问表示和推理技术。由于领域的学问更多是不精确或不确定的，因此，不确定的学问表示与学问推理是专家系统开发与探讨的重要课题。此外，专家系统开发工 具的研制发展也很快速，这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程，将起到主动地促进作用。随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系 统、协同式专家系统等新一代专家系统的探讨也发展很快。在新一代专家系统中，不但采纳基于规则的推理方法，而且采纳了诸如人工神经网络的方法与技术。3符号计算计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例

47、如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领 域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合 等。长期以来,人们始终盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在50年头末,人们就起先对此探讨。进入80年头后,随着计算机的普及和人 工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中mathematica和maple是它们的代表，由于它们都是用c语言写成的,所以可 以在绝大多数计算机上运用。mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软

48、件,用户能够便利地用它进行多种形 式的数学处理。计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数 后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到精确,快捷,有效。 现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们 通过键盘输入吩咐,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,吩咐输入便利敏捷,很简单寻求帮助。尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机终归是机器,它只能执行

49、人们给它的指令，有肯定的局限性。首先,多数计 算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常须要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。其次个问题是用 计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到随意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用fortran语 言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学学问,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有很多数学领域未能被计算机代数系统涉 及。计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。如今，人工智能探讨出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新

50、的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容 量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，很多原来无法完成的工作现在已经能够实现。人工智能的学习，让我明白了人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的探讨。人工智能探讨带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的将来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微乎其微，但是它们预示着人工智能的将来。将来我们会对人工智有能更高层次的需求，人工智能也会接着影响我们的工作、学习和生活，我们也要支持人工智能的发展！第五篇：人工智能学习人

51、工智能学习-学问要点总结 nirvana 发表于 2023-1-2 13:32:24人工智能是在计算机科学、限制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科探讨的基础上发展起来的，是一门综合性边缘学科，延长人脑的功能，实现了脑力劳动的自动化。1、认知科学认为智能的核心是思维，学问阙值理论认为智能行为取决于学问的数量及其一般化程度，智能就是在巨大搜寻空间中快速找到一个满足解的实力；进化理论的核心是用限制取代表示，取消概念、模型及显示表示学问，否定抽象对于智能及智能模拟的必要性，强调分结构对于智能进化的可能性与必要性。综合上述观点，认为智能是学问与智力的总和，具有如下特征：（1）记忆与思维实力，

52、（2）学习实力及自适应实力，（3）行为实力。人工智能是人造智能，是一门探讨如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延长、扩展人类智能的学科。通过图灵测试可以推断一个系统是否具有智能和智能的水平。人工智能探讨内容：（1）机器感知（2）机器思维（3）机器学习（4）机器行为（5）智能系统构造技术人工智能探讨途径：（1）符号处理（2）网络连接机制（3）系统集成2、学问是智能的基础，对人工智能的探讨必需以学问为中心来进行，由于对学问的表示、利用、获得等的探讨取得较大进展，特殊是不确定性学问表示与推理取得的突破，建立了主观bayes理论、确定性理论、证据理论、可能性理论，对人工智能其他领域（

53、如模式识别，自然语言理解等）的发展供应了支持。数据是信息的载体和表示，信息是数据在特定场合的详细含义，信息是数据的语义；把有关信息关联在一起所形成的信息结构叫学问。具有：相对正确性，不确定性，可表示性，可利用性等特征；按作用范围分为常识性学问，领域性学问；按作用及表示分为事实性学问，过程性学问，限制性学问。按确定性分为确定性学问，不确定性学问；按结构及表现形式分为逻辑性学问，形象性学问；从抽象的，整体的观点来划分可分为零级学问，一级学问，二级学问。学问表示方法总体上分为符号表(转载请注明来源：www.HaOWOrd.coM)示法，连接机制表示法；目前用得较多的学问表示方法主要有：一阶谓词逻辑表

54、示，产生式，框架，语义网络，脚本，过程，petrio网，面对对象表示法。选择学问表示法时，要留意以下几个方面：（1）充分表示领域学问（2）有利于对学问的利用（3）便于对学问的组织、维护与管理（4）便于理解和实现3、产生式系统构成：规则库，限制系统，综合数据库。综合数据库中已知事实表示：（特性 对象 值可信度因子）限制系统的求解过程是一个不断地从规则库中选取可用规则与综合数据库中已知事实进行匹配的过程。产生式系统分类：按推理方向分为前向、后向和双向产生式系统；按表示学问的确定性可分为确定性及不确定性产生式系统；按数据库性质及结构特征进行分类为可交换的产生式系统，可分解的产生式系统，可复原的产生式

55、系统。框架是一种描述所论对象属性的数据结构，由槽结构组成，槽分为若干侧面。问题求解主要通过匹配和填槽实现的；产生式表示法主要用于描述事物间的因果关系，框架表示法主要用于描述事物内部结构及事物间的类属关系。语义网络是通过概念及其语义关系来表达学问的一种网络图。一个过程规则包括激发条件，演绎操作，状态转换及返回四个部分。4、推理就是按某种策略由已知推断推出另一推断的思维过程。按从新推断推出的途径来划分，推理可分为演绎推理、归纳推理和默认推理；按所用学问确定性分为确定性推理，不确定性推理；按推出的结论是否单调地增加来划分为单调推理，非单调推理；按是否运用与问题有关的启发性学问分为启发式推理，非启发式

56、推理；按基于方法的分为基于学问的推理，统计推理，直觉推理。推理的限制策略：推理方向，搜寻策略，冲突消解策略，求解策略和限制策略。推理方向可确定推理的驱动方式：正向推理，逆向推理，混合推理及双向推理。从一组已知为真的事实动身，干脆运用经典逻辑的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理，基本推理规则是p规则，t规则，假言推理，拒绝式推理等：p规则：任何步骤可引入前提at规则：前面步骤有一个或多个公式永真蕴涵公式s，可引入s假言推理：p，p>q=> q拒绝式推理：p>q, 非q=>非p归结演绎推理中，空字句是不满意的，因此归结的目标是通过归结使字句集中包含空字句，从而证明原命题

57、的不行满意性。归结式是亲本字句的逻辑结论。不确定性推理是从不确定性的初始证据动身，通过运用不确定性的学问，最终推出具有肯定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的理论的思维过程。不确定推理的基本问题：推理方向，推理方法，限制策略，不确定性的表示和度量，不确定性匹配，不确定性传递算法，不确定性的合成。学问的不确定性称为学问的静态强度；证据的不确定性称为动态强度5、组合证据的不确定性算法：最大最小方法概率方法有界方法不确定性传递算法：结论不确定性的合成：6、 主观bayes方法：（1）学问不确定性表示（产生式规则）：（2）证据不确定性表示：（3）组合证据不确定性的算法：（4）不确定性传递算法：（5）

58、结论不确定性的合成算法：7、可信度方法：（c-f模型是基于可信度表示的不确定性推理的基本方法）在可信度推理方法中的-f模型里，可信度cf(h,e)的含义是：cf(h,e)>0表示的出现增加了的可信度；cf(h,e)=0表示的出现与可信度无关；cf(h,e)<0表示的出现降低了的可信度。（1）学问不确定性表示：（2）证据不确定性表示：（3）组合证据不确定性算法：（4）不确定性传递算法：（5）结论不确定性合成算法（推理网络）：8、证据理论是用集合表示命题的， d是变量x全部可能取值的集合，且d中的元素是互斥的，在任一时刻x都取且只能取d中某一元素为值，则称d为x的样本空间。信任函数与似

59、然函数的关系：pl(a)>=bel(a) , bel(a)表示对a为真的信任程度，pl(a)表示对a为非假的信任程度。pl(a)-bel(a)表示对不知道的程度，即既非对信任又不信任的那部分。学问的不确定表示：if e then h=h1,h2,hn cf=c1,c2,cn是可信度因子含有模糊概念、模糊数据或带有确信程度的语句称为模糊命题。一般表示形式为：x is a(cf)x是论域上的变量，是模糊数，是该模糊命题的确信程度或相应事务发生的可能性程度。10、人工智能解决的问题：结构不良，非结构化；盲目搜寻按预定的限制策略进行搜寻，在搜寻过程中获得的中间信息不用来改进限制策略；启发式搜寻加

60、入了与问题有关的启发性信息，用以指导搜寻朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程并找到最优解。状态空间表示法：（，）11、专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题实力的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的阅历与特地学问，模拟人类专家的思维过程，求解须要专家才能解决的困难问题。特征：专家学问，有效推理，获得学问实力，敏捷性，透亮性，交互性，困难性专家系统与常规计算机程序比较：(1)常规程序数据结构算法，专家系统学问推理(2)常规程序分为数据级程序级，专家系统数据级学问库级限制级(3)常规程序面对数值计算和数据处理，专家系统本质上是面对符号处理的(4)常规程序处理的数据多是精确的，专家系

61、统处理不精确，模糊学问(5)说明功能(6)都是程序系统12、机器学习是要使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获得学问和技能，不断改善性能，实现自我完善：三个方面的探讨内容：（）学习机理探讨（）学习方法探讨（）面对任务探讨学习系统是指能够在肯定程度上实现机器学习的系统，能够从某个过程或环境的未知特征中学到有关信息，并且能把学到的信息用于将来的估计、分类、决策或限制，以便改进系统的性能。在结构上主要包括：学习环境，学习机构，执行与评估机构和学问库四个部分；各种符号学习方法中推理实力最强的学习方法是机械式学习，推理实力最弱的方法是视察和发觉，神经网络学习获得的学问被存储在神经元之间的连接中。学习系统具有的条件实力：(1)具有适当的学习环境(2)具有肯定学习实力(3)能应用学到的学问求解问题(4)能提高系统的性能举荐更多范文：人工智能学习资料人工智能心得体会人工智能人工智能人工智能