人工智能心得体会范文报告优秀8篇

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人工智能心得体会报告【第一篇】

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。

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。

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。

泛逻辑的基本原理。

当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。

泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。

逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。

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。

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。

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。

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。

人工智能心得体会报告【第二篇】

人工智能能胜任很多工作，但是不擅长需要沟通力或理解力的工作，因为目前还无法研发出能够灵活变通，能理解语言含义的人工智能。比如编程语言必须要规范，计算机才能准确识别，不然就会报错。从反方面来讲，只要人类具备灵活变通的能力，有一定的'沟通力和理解力，以及不被框架所限的创造力等，那就不用担忧未来人工智能时代会被人工智能所取代了。

如果你对人工智能感兴趣，不妨读读这本书，不是科幻类的小说，而是通过人工智能项目理智的分析了人工智能。人工智能既不会代替上帝为我们带来乌托邦，也不会拥有超越人类的能力而毁灭我们，至少目前不会。

人工智能心得体会报告【第三篇】

随着科技的发展与进步，越来越多的新名词涌入了我们的生活。人工智能就是其中一个，它不仅代表着智能化的方向越来越突出，而且在科技研发以及工程领域都有着很多的价值。

未来的建筑行业可能就会用到人工智能。相比于早期工人的日复一日的劳动，人工智能显得尤为轻松，它可以通过一系列复杂的程序来编制出一些操作流程，使得减轻人们的劳动力，还能更好地完成所要规定的任务。我觉得以后在工地上不会看见辛劳的工人，只会看见一排又一排的机械手臂，他们挥舞着，完成着几年前人们想都不敢想象的画面。

以后的高科技领域也会用到人工智能，他们可以更好地完成精密仪器的测算，以及更快地完成一些高难度的动作，解放双手从而获得更大程度地工作效率。

其实，人工智能的'发展并不仅仅会局限在某个方，在以后或者未来都会有更大的进步以及提升。我们相信我们伟大的祖国一定会在智能化以及自动化这些方面获得更大的研究与发展，更好地展现出一个大国的实力。

我认为在不久的将来，人工智能会越来越涌入我们的生活之中，在我们生活的每个角落都散发着科技之光！

人工智能心得体会报告【第四篇】

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boss，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。

人工智能心得体会报告【第五篇】

所谓人工智能，是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支，企图凭借了解智能的实质来生产出一个类似于人类智能对事情做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方面。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科研成果，将会是人类智慧的体现。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能指的是虽然不是人的智能，但能像人那样思考、也可能通过发展演变成超过人的智能。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为，比如学习、推理、思考、规划等方式，主要包括通过计算机实现智能的原理或者制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等多门学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，成为一门综合学科。人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具。数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。数学给予人工智能学科计算方法和逻辑思维，人工智能学科给数学计算和发展提供了可靠的未来。

人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行：一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出类似人脑一样思考方式的.机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟思考。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是在对人脑思维的信息过程的模拟过程中产生的。人工智能的起源最早要从1955年的一个叫做学习机讨论会的小会开始，然后就是公认的1956年达特茅斯会议，这是人工智能史上最重要的里程碑，被公认为人工智能之开始。达特茅斯会议中的讨论预示了人工智能随后几十年关于“结构与功能”两个阶级，两条路线的斗争。他们讨论着一个主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。他们公布了的“逻辑理论家”是当时唯一可以工作的人工智能软件，引起了会议代表极大的兴趣与关注。会议的召集人麦卡锡给这个活动起了个别出心裁的名字：人工智能夏季研讨会。这是人工智能一词正式在学术会议中亮相，而1956年也就成为了人工智能元年。虽然之后一段时间内对人工智能并没有大规模投入资金和大量科研人员，但是毋庸置疑的打开了新发展的大门，为后来的道路提供了方向和目标。

人工智能心得体会报告【第六篇】

也许这个标题应该叫：人工智能无法取代“部分人类”。

人工智能是很长一段时间以来人们喜欢讨论的问题，而且这样的讨论一定还会很长时间地继续下去，因为这关系到我们对自己的认知和对世界的认识。

要回答很多困扰我们的问题，需要从人工智能的基础学起，需要了解技术的发展脉络，需要思考如果人工智能越来越多地渗入我们的生活，对我们的`伦理、道德、社会规范，形成怎样的挑战。

这本书在做这样的努力：梳理脉络、提出问题、探索解决之道，尽管不是那么完美。对于想真正了解人工智能的人来说，是有用的。

人工智能心得体会报告【第七篇】

随着科技的不断进步，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的发展成为近年来最热门的话题之一。针对人工智能相关企业的报告，不仅提供了该行业的最新动态和技术进展，更向我们展示了人工智能对社会和经济产生的巨大影响。通过阅读这些报告，我深入了解了人工智能企业的发展状态和挑战，同时也对未来的发展方向有了一些思考。

首先，人工智能企业报告详细介绍了该领域的发展现状和技术应用。报告中提到，人工智能技术已经成功应用在许多领域，如金融、医疗、交通等。通过机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术，人工智能已经实现了自动驾驶、智能翻译、智能客服等许多惊人的功能。同时，报告中还强调了人工智能对工业的影响。人工智能技术可以提高生产效率、减少人工错误，并为企业提供更精确的数据分析和预测，从而提高决策的准确性。

其次，报告中也提到了人工智能企业面临的挑战和困难。虽然人工智能技术发展迅速，但仍面临许多难题。首先，数据隐私和安全问题成为制约人工智能发展的重要因素。大量的个人数据被收集和分析，个人信息泄露、数据滥用的风险也逐渐增大。同时，人工智能的算法和决策透明性也面临争议，许多人对于算法决策的不可解释性感到担忧。此外，人工智能技术的不断进步也带来了人力资源的压力。许多行业将面临职业转型或替代的风险，人力资源的培养和适应性也成为人工智能企业面临的挑战之一。

再次，报告中关于人工智能企业的未来发展方向的探讨引起了我的思考。据报告预测，人工智能技术将继续深入应用，并对各行各业产生深远的影响。报告中提到，未来的人工智能技术将更加注重个性化、智能化和可信赖性。个性化的人工智能服务将更好地满足用户需求；智能化的人工智能技术将在更多领域实现自主决策和学习能力；可信赖的人工智能技术将强调算法的透明和决策的可解释性。此外，报告还提到了人工智能与人类的协作将成为未来发展的一个重要方向。人工智能不再仅仅是取代人类，而是与人类共同工作，提高工作效率和创造力。

最后，通过阅读这些人工智能企业报告，我认识到了人工智能对于社会和经济发展的重要作用。人工智能技术的应用将为我们的生活带来巨大的改变。然而，我们也需要注意人工智能所带来的各种问题和挑战。保护数据隐私和人工智能决策的可解释性是当前亟待解决的问题。同时，政府、企业和个人需要共同努力，为人工智能的发展提供更好的环境和机遇。只有这样，我们才能更好地发挥人工智能的潜力，推动社会和经济的持续发展。

综上所述，人工智能企业报告为我们提供了一个全面了解人工智能技术应用和发展的窗口。通过阅读报告，我们对人工智能行业的现状和未来发展有了更深入的认识。同时，报告中也指出了人工智能企业面临的挑战和困难。对于未来的发展，个性化、智能化和可信赖性将成为人工智能技术的重要方向。在不断推进人工智能技术的同时，我们也需要关注人工智能的影响和问题，并共同努力推动人工智能与人类的协作发展。

人工智能心得体会报告【第八篇】

今天是我研究人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。

人工智能在很多领域得到了发展，在我们的'日常生活和研究中发挥了重要的作用。如：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。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。

通过这堂课，我明白了野生智能开展的汗青和所处的位置，它始终处于计算机开展的最前沿。我相信野生智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的野生智能世界。