人工智能心得

當我們對人生或者事物有了新的思考時，寫一篇心得體會，記錄下來，這樣有利於我們不斷提升自我。那麼心得體會該怎麼寫？想必這讓大家都很苦惱吧，下面是小編爲大家收集的人工智能心得，歡迎大家分享。

人工智能心得1

人，沒有熊一樣的力量，卻能把熊關進籠子，這籠子的鑰匙，叫智慧。

人類一直在思考如何讓自然界的其它事物爲自己所用，而不是隻想着如何獲取食物來填飽肚子，人類之所以會凌駕於食物鏈頂端，就在於對於資源的使用。爲了減輕胃的消化負擔，人類開始學會使用火，讓蛋白質在進入胃之前就變質而變得更好消化易於吸收。經歷了漫長的手工製造業歷程，爲了提高生產效率，也爲了減輕工人手工勞作的負擔，人們開始了工業革命，無數的機器流水線取代了效率低下的廉價勞動力，也正是從此刻起，人類使用資源的能力有了質的發展，由使用已有資源，到創造新的資源。第一臺計算機應運而生，人類開啓了無限創造的時代。時至今日，計算機技術幾乎延伸到了生活的每個領域，甚至成了人們的生活必需品。計算機能幫助人們完成人類不可能完成的計算，但一直致力於創造的人們當然不會停止對計算機的要求。人們不光需要計算機做人類做不了的計算，還漸漸開始要求計算機做人類能做的事，這便催生了人工智能。人類就是這樣一步步用自己的智慧讓自己過上傻瓜一樣的生活。

人工智能目前還沒有在人們生活中普及，但是已經出現萌芽。最典型是的一些語音識別系統，如蘋果公司的Siri可能是目前人們接觸最多的基於人工智能和雲計算技術的產品，相信這種人機交互系統的雛形經過時間的磨練會在未來形成一套完善的從界面到內核的智能體系。在社會生活方面，與數字圖像處理技術緊密結合的人工智能已經開始應用於攝像頭的圖像捕捉和識別，而模式識別技術的發展則使得人工智能在更廣闊的領域得以實現成爲了可能。一些大公司在人工智能領域的投入和研究對於推動人工智能的發展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免費搜索表面上是爲了方便人們的查詢，但這款搜索引擎推出的初衷，就是爲了幫助人工智能的深度學習，通過上億的用戶一次又一次地查詢，來鍛鍊人工智能的學習能力，由於我的水平還很低，對於深度學習還不敢妄自拽測。但是，近年來谷歌公司在人工智能方面的突破一項接着一項，爲人們熟知的便是智能汽車。不得不說，人工智能想要進一步發展，必須依靠這些大公司的研究和不斷推廣，由經濟促創新。

縱覽時間長河，很多新生的技術在一開始都是舉步維艱的，人工智能也不例外，但幸運的是，人們接受和學會使用新技術所需要的時間越來越短，對於人工智能產品的投入市場是有益的。因此，在我看來，將已開發出來但還需完善的人工智能產品投放市場，使其進入人們的生活只是時間的問題，但要想真正掌握人工智能，開發出完全符合研發人想法的智能產品還需各方面的努力。至於現在討論熱烈的“人工智能統治人類”的問題，我的看法是，人工智能的開發和應用是需要監管的，但並不能阻止人工智能即將影響世界的趨勢。

由於我對於人工智能的理解還只是皮毛，對於文中出現的紕漏和錯誤還希望老師指正！

人工智能心得2

一、研究領域

在大多數數學科中存在着幾個不同的研究領域，每個領域都有着特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設計、智能檢索、智能調度、機器學習、專家系統、機器人學、智能控制、模式識別、視覺系統、神經網絡、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設計語言等。

在過去50多年裏，已經建立了一些具有人工智能的計算機系統;例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機器人和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統。人工智能是一種外向型的學科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較紮實的數學基礎，哲學和生物學基礎，只有這樣纔可能讓一臺什麼也不知道的機器模擬人的思維。因爲人工智能的研究領域十分廣闊，它總的來說是面向應用的，也就說什麼地方有人在工作，它就可以用在什麼地方，因爲人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領域也不過就是代替人的活動而已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能研究的領域。人工智能就是爲了應用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經系統的功能。

二、各領域國內外研究現狀(進展成果)

近年來，人工智能的研究和應用出現了許多新的領域，它們是傳統人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關注。這些新領域有分佈式人工智能與艾真體(agent)、計算智能與進化計算、數據挖掘與知識發現，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。

1、分佈式人工智能與艾真體

分佈式人工智能(distributed ai，dai)是分佈式計算與人工智能結合的結果。dai系統以魯棒性作爲控制系統質量的標準，並具有互操作性，即不同的異構系統在快速變化的環境中具有交換信息和協同工作的能力。

分佈式人工智能的研究目標是要創建一種能夠描述自然系統和社會系統的精確概念模型。dai中的智能並非獨立存在的概念，只能在團體協作中實現，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分佈式問題求解和多艾真體系統(multiagent system，mas)兩領域。其中，分佈式問題求解把一個具體的求解問題劃分爲多個相互合作和知識共享的模塊或結點。多艾真體系統則研究各艾真體間智能行爲的協調，包括規劃、知識、技術和動作的協調。這兩個研究領域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分佈式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。

mas更能體現人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，更適合開放和動

態的世界環境，因而倍受重視，已成爲人工智能以至計算機科學和控制科學與工程的研究熱點。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結構、語言、合作與協調、通訊和交互技術、mas學習和應用等。mas已在自動駕駛、機器人導航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應用。

2、計算智能與進化計算

計算智能(puting intelligence)涉及神經計算、模糊計算、進化計算等研究領域。其中，神經計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領域。在此僅對進化計算加以說明。

進化計算(evolutionary putation)是指一類以達爾文進化論爲依據來設計、控制和優化人工系統的技術和方法的總稱，它包括遺傳算法(genetic algorithms)、進化策略(evolutionary strategies)和進化規劃(evolutionary programming)。它們遵循相同的指導思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關注學科的交叉和廣泛的應用背景，因而引入了許多新的方法和特徵，彼此間難於分類，這些都統稱爲進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用於許多複雜系統的自適應控制和複雜優化問題等研究領域，如並行計算、機器學習、電路設計、神經網絡、基於艾真體的仿真、元胞自動機等。

達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發展產生了很大的影響。大多數生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定了羣體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了後代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優勝劣汰。

直到幾年前，遺傳算法、進化規劃、進化策略三個領域的研究纔開始交流，並發現它們的共同理論基礎是生物進化論。因此，把這三種方法統稱爲進化計算，而把相應的算法稱爲進化算法。

3、數據挖掘與知識發現

知識獲取是知識信息處理的關鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發現方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學習，或者與神經計算結合起來進行知識獲取已有一些試驗系統。數據挖掘和知識發現是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領域。在數據庫基礎上實現的知識發現系統，通過綜合運用統計學、粗糙集、模糊數學、機器學習和專家系統等多種學習手段和方法，從大量的數據中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數據背後的客觀世界的內在聯繫和本質規律，實現知識的自動獲取。這是一個富有挑戰性、並具有廣闊應用前景的研究課題。

從數據庫獲取知識，即從數據中挖掘並發現知識，首先要解決被發現知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因爲它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。

機器知識發現始於1974年，並在此後十年中獲得一些進展。這些進展往往與專家系統的知識獲取研究有關。到20世紀80年代末，數據挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發現和數據挖掘的研究行列。現在，知識發現和數據挖掘已成爲人工智能研究的又一熱點。

比較成功的知識發現系統有用於超級市場商品數據分析、解釋和報告的

coverstory系統，用於概念性數據分析和查尋感興趣關係的集成化系統explora，交互式大型數據庫分析工具kdw，用於自動分析大規模天空觀測數據的skicat系統，以及通用的數據庫知識發現系統kdd等。

4、人工生命

人工生命(artificial life，alife)的概念是由美國聖菲研究所非線性研究組的蘭頓(langton)於1987年提出的，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構造出能夠表現自然生命系統行爲特徵的仿真系統或模型系統。自然生命系統行爲具有自組織、自複製、自修復等特徵以及形成這些特徵的混沌動力學、進化和環境適應。

人工生命所研究的人造系統能夠演示具有自然生命系統特徵的行爲，在“生命之所能”(life as it could be)的廣闊範圍內深入研究“生命之所知”(life as we know it)的實質。只有從“生命之所能”的廣泛內容來考察生命，才能真正理解生物的本質。人工生命與生命的形式化基礎有關。生物學從問題的頂層開始，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探索生命的奧祕和機理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作爲簡單機構的宏觀羣體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規則支配的對象構成更大的集合，並在交互作用中研究非線性系統的類似生命的全局動力學特性。

人工生命的理論和方法有別於傳統人工智能和神經網絡的理論和方法。人工生命把生命現象所體現的自適應機理通過計算機進行仿真，對相關非線性對象進行更真實的動態描述和動態特徵研究。

人工生命學科的研究內容包括生命現象的仿生系統、人工建模與仿真、進化動力學、人工生命的計算理論、進化與學習綜合系統以及人工生命的應用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網絡、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。

三、學了人工智能課程的收穫

(1)瞭解人工智能的概念和人工智能的發展，瞭解國際人工智能的主要流派和路線，瞭解國內人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領域。

(2)較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網絡法，瞭解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。

(3)掌握了盲目搜索和啓發式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優先搜索、深度優先搜索、等代價搜索、啓發式搜索、有序搜索、a*算法等。瞭解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。

(4)掌握了消解原理、規則演繹系統和產生式系統的技術、瞭解不確定性推理、非單調推理的概念。

(5)概括性地瞭解了人工智能的主要應用領域，如專家系統、機器學習、規劃系統、自然語言理解和智能控制等。

(6)基本瞭解人工智能程序設計的語言和工具。

四、對人工智能研究的展望

對現代社會的影響有多大?工業領域，尤其是製造業，已成功地使用了人工智能技術，包括智能設計、虛擬製造、在線分析、智能調度、仿真和規劃等。金融業，股票商利用智能系統輔助其分析，判斷和決策;應用卡欺詐檢測系統業已得到普遍應用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產品給大家帶來了極大的方便，它還改變了傳統的通信方式，語音撥號，手寫短信的智能手機越來越人性化。

人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發人們更深層次的精神和哲學層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結者》系列，到基努.裏維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應該如何看待人工智能?如何看待具有智能的機器?會不會有一天機器的智能將超過人的智能?問題的答案也許千差萬別，我個人認爲上述擔心不太可能成爲現實，因爲我們理解人工智能並不是讓它取代人類智能，而是讓它模擬人類智能，從而更好地爲人類服務。

當前人工智能技術發展迅速，新思想，新理論，新技術不斷涌現，如模糊技術，模糊--神經網絡，遺傳算法，進化程序設計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念爲基礎的分佈式人工智能正在異軍突起，特別是對於軟件的開發，“面向agent技術”將是繼“面向對象技術”後的又一突破。從萬維網到人工智能的研究正在如火如荼的開展。

五、對課程的建議

(1)能夠結合現在最新研究成果着重講解重點知識，以及講述在一些研究成

果中人工智能那些知識被應用。

(2)多推薦一些過於人工智能方面的電影，如：《終結者》系列、《黑客帝國》

系列、《人工智能》等，從而增加同學對這門課程學習的興趣。

(3)條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學們自己製作一些簡單的

作品，增強同學對人工智能的興趣，加強同學之間的學習。

(4)課堂上多講解一些人工智能在各個領域方面的應用，以及着重闡述一些

新的和正在研究的人工智能方法與技術，讓同學們可以瞭解近期發展起來的方法和技術，在講解時最好多舉例，再結合原理進行講解，更助於同學們對人工智能的理解。

人工智能心得3

一、在中國小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，課堂以學生爲中心，教師作爲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“寓教於樂”是我們教育追求的目標。這也是當前教育遊戲成爲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讚賞，能夠激發學生學習的興趣，激發學生的鬥志和拼博精神。

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。在實踐鍛鍊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，通過製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爲機器人擴充接口的過程中學習有關數字電路方面的知識；通過爲機器人編寫程序，不但學到計算機編程語言、算法等顯性知識，更有意義的是通過爲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、中國小機器人教學活動的幾點做法：

考慮到中國小生和機器人課程的特點，爲培養學生的綜合設計能力和創新能力，本人認爲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，但是由於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：國小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；國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。總之，教學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範化，用於提高學生的綜合設計能力。教學活動不僅在課堂上進行，還應組織學生在課餘時間做適當的工作，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，教育機器人必將爲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4

20xx年11月17日

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，踊躍發言，學習興趣盎然，在寓教於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。

希望以後能有更多這樣的學習機會，以便於在信息技術的教學上有更大的進步和提高。

人工智能心得5

今天是我學習人工智能的第一堂課，也是我上大學以來第一次接觸人工智能這門課，通過老師的講解，我對人工智能有了一些簡單的感性認識，我知道了人工智能從誕生，發展到今天經歷一個漫長的過程，許多人爲此做出了不懈的努力。我覺得這門課真的是一門富有挑戰性的科學，而從事這項工作的人不僅要懂得計算機知識，還必須懂得心理學和哲學。

人工智能在很多領域得到了發展，在我們的日常生活和學習中發揮了重要的作用。如：機器翻譯，機器翻譯是利用計算機把一種自然語言轉變成另一種自然語言的過程，用以完成這一過程的軟件系統叫做機器翻譯系統。利用這些機器翻譯系統我們可以很方便的完成一些語言翻譯工作。目前，國內的機器翻譯軟件有很多，富有代表性意義的當屬“金山詞霸”，它可以迅速的查詢英文單詞和詞組句子翻譯，重要的是它還可以提供發音功能，爲用戶提供了極大的方便。

通過這堂課，我明白了人工智能發展的歷史和所處的地位，它始終處於計算機發展的最前沿。我相信人工智能在不久的將來將會得到更深一步的實現，會創造出一個全新的人工智能世界。

人工智能心得6

在看李開復老師的《人工智能》之前，我有許多疑惑，人工智能是什麼？是男是女，長什麼樣兒？漂亮嗎？會不會生病？會不會老？人工智能聰明嗎？會下象棋嗎？會打麻將嗎？會玩dota或者王者榮耀嗎？會打乒乓球嗎？會打籃球嗎？會游泳嗎？人工智能有記憶嗎？能不能教他說話、拿筷子夾花生米？人工智能好玩嗎？怎麼玩？怎麼跟它交流？它會不會說話？能陪我唱歌嗎？要不要吃飯？要不要充電？人工智能有什麼用？能幫我寫文章/搬磚/做報表/開車嗎？能用來賺錢嗎？人工智能怕什麼？下雨天能出門嗎？天熱會不會出汗？從樓上摔下去會不會變形？能修好嗎？人工智能有什麼危險？會不會吃了我？它要是想傷害我，我該怎麼辦？我該怎麼了解人工智能？學習人工智能？和人工智能和諧相處？人工智能有什麼愛好？喜歡聽什麼歌？吃豆腐腦喜歡鹹的還是甜的？會看書嗎？能不能體會“今宵酒醒何處，楊柳岸，曉風殘月”的寂寞和“醉臥沙場君莫笑，古來征戰幾人回”的豪邁？人工智能有感情嗎？會喜歡我嗎？我離開它的時候，它會不會難過，會不會想我？

通過學習李開復老師的《人工智能》，我獲益良多，很多問題也有了答案。我認爲這是一本很好的面向大衆的科普讀物，介紹了人工智能的基本理念，發展歷程和對未來的展望。

下面以問答的形式，記錄學習心得。

1.人工智能是什麼？在哪裏？

其實，人工智能已經到處都是，什麼都做：可以陪人聊天，可以寫標準新聞，能畫畫，能翻譯，能開車，能認出人的樣子，能在互聯網上搜答案，能在倉庫搬貨，能送快遞到家。

人工智能是什麼，衆說紛紜，一般有以下五種定義（可能有交叉）：1)在某方面特別聰明的'計算機程序，比如AlphaGo，下圍棋下得特別好，世界冠軍也下不過它。

2)試圖像人一樣思考的計算機程序。但這事兒太難，人的意識，連人自己都搞不清楚，更別說教給自己編出來的程序了。

3)怎麼想的不知道，行爲方式倒是很像人，比如可以和人聊天的ELIZA。

4)會自己學習的，剛開始笨笨的，慢慢地就越來越聰明。AlphaGo也是因爲頭懸梁錐刺股，苦學了海量棋譜才變得這麼厲害的。

5)根據對環境的感知，做出合理的行動，並獲得最大收益的計算機程序。

這五種定義各有根據和侷限，也可以認爲人工智能首先是感知，包括視覺、語音、語言；然後是決策，根據識別的信息，做出預測和判斷；最後是反饋，就像機器人或自動駕駛。

我的理解：人工智能是高性能的計算機程序，或者使用了人工智能的產品、服務和應用。

2.人工智能包含什麼？

人工智能有很多分支，其中之一是機器學習，機器學習裏面有一個分支是深度學習，深度學習是當今乃至未來很長一段時間內引領人工智能發展的核心技術。

深度學習是一種神經網絡，把計算機要學習的東西看成數據，把數據丟進多個層級的數據處理網絡，然後檢查經過網絡處理的結果數據是否符合要求。如果符合，就保留網絡作爲目標模型，如果不符合，就反覆修改參數，直到符合爲止。

書中舉了一個例子，非常形象生動：把數據看成水流，深度學習網絡看成多層水管網絡，通過調節管道和閥門，使輸出滿足要求。

3.人工智能的發展歷程是怎樣的？

歷史上有過3次AI熱潮，第一次因爲圖靈測試，第二次因爲語言識別，都熱了一段時間又沉寂下去。

目前，深度學習攜手大數據引領的第三次熱潮，處於技術曲線的攀升和成熟期，前景極爲廣闊。

4.人工智能有什麼用處？

人工智能不僅是技術革命，還與經濟變革、教育變革、思想變革、經濟變革、文化變革等同步，可能成爲下一次工業革命的核心驅動力。主要的商業應用場景：

l.自動駕駛：這個不用多說，Google，Tesla，百度。都在研究2．智慧金融：量化交易與智能投顧、風控、安防與客戶身份認證、智能客服、精準營銷

智慧生活：機器翻譯、智能家居、智能超市

智慧醫療：輔助診斷疾病、對疑難病症的醫療科學研究

藝術創作：機器音樂、機器繪畫、機器文學創作

5.人工智能可能有什麼負面影響？會不會失控，威脅人類的安全？可能會引起失業。根據開復老師提出的“五秒鐘準則”，一項人從事的工作，如果可以在5秒鐘內完成思考並做出決策，那麼這項工作很可能會被人工智能取代。如保安、股票交易員、司機、新聞報道、翻譯。但人工智能也會帶來新的工作。

人工智能分三個層級：

1)弱人工智能：在某方面很聰明，但只在這方面聰明，別的事啥也不會。比如AlphaGo，下圍棋世界第一，別的方面就是個弱智，連棋子都得別人幫它拿。

2)強人工智能：人能做什麼，它就能做什麼。跟美劇《西部世界》裏的機器人差不多，但它有沒有意識，不好說。

3)超人工智能：比最聰明的人類還要聰明100000000倍。都不止，它的NB，超乎你想象。我們不知道它是誰，不知道它在哪裏，不知道它什麼時候出現，也不知道它會幹什麼。

可能在某個時刻（奇點）之後，超人工智能就會天神降臨，整個世界籠罩在它無邊的法力之下。

也可能，因爲物理學和生物學的限制，超人工智能永遠不會來。

無論如何，人工智能，或者說，對人工智能的研究和使用，需要受到監管和限制，也需要應對轉型過程中對失業的衝擊。

6.哪些領域是今天的人工智能做不到或者做不好的？

跨領域推理，人類強大的跨領域聯想、類比能力，可以舉一反三，觸類旁通。不過遷移學習也正在發展，可以將計算機在一個領域學到的經驗轉換到另一個領域

1.抽象能力知其然，也知其所以然，瞭解事物運行的本質規律

2.常識

3.自我意識

4.審美

5.情感

不過，已經有軟件可以吟詩作詞，而且相當高明。比如這首根據遺傳算法生成的《清平樂-黃菊》：

“相逢縹緲,窗外又拂曉.長憶清弦弄淺笑,只恨人間花少.黃菊不待清尊,相思飄落無痕.風雨重陽又過,登高多少黃昏.”平仄相符，語句通順，很有意境。

7.人工智能創業的形勢如何？

形勢一片大好：國家大力支持，業界投入巨大的人力和財力進行研究，軟硬件技術都已經成熟。

AI的商業路線分三步走：線上業務（3年）、線下業務（5~7年）和個人業務（10年以上）

AI創業的五大基石：

1)清晰的領域界限（業務場景）

2)閉環的、自動標註的數據

3)海量的數據量（千萬級）

4)超大規模的計算能力

5)頂尖的AI科學家（算法）

AI產業發展的六大挑戰：

1)前沿科研與工業界尚未緊密銜接

2)人才缺口巨大，人才結構失衡

3)數據孤島化和碎片化問題明顯

4)可複用和標準化的技術框架、平臺、工具、服務尚未成熟

5)一些領域存在超前發展、盲目投資等問題

6)創業難度相對較高，早期創業團隊需要更多支持

中國在AI創業中的優勢：

1)中國人/華人處於人工智能研究的領先地位

2)中國有龐大的理工科學生基礎，數學知識紮實，具備人才優勢

3)全球規模最大的互聯網市場，網民人數近8億

4)行業需求潛力巨大，

5)海量數據和充沛資金

對應上面提到的五大基石，人才、海量數據、閉環標註數據、應用場景、計算力都有解決方案，再加上開復老師創立的微軟亞洲研究院和創新工場提供的人才和資金優勢，我也覺得中國發展AI的前景一片光明。

另外，創新工場成立了人工智能研究院，這是專門面向人工智能的創業人才培養基地和創業項目孵化實驗室。

主要工作任務包括：

1.對接科研成果與商業實踐，幫助海內外頂級人工智能人才創業

2.培育和孵化高水準的人工智能技術團隊

3.積累和建設人工智能數據集，促進大數據的有序聚合和合理利用

4.開展廣泛合作，促進人工智能產業的可持續發展

未來AI是風口。有人總結，只要以ai域名爲後綴，融資過程都會比較快，或者融到的錢會比較多。

時代，我該怎麼學？

借鑑了密涅瓦大學的“沉浸式全球化體驗”教學方式和清華大學姚期智院士創辦的清華學堂計算機科學實驗班（姚班）的教學模式，開復老師提出AI時代的學習方法：

1.主動挑戰極限

2.從實踐中學習

3.關注啓發式教育，培養創造力和獨立解決問題的能力

4．互動式的在線學習將愈來愈重要

5.主動向機器學習

機器越來越像人，人越來越像機器，隨着生物科技和量子科技的發展，人機融合，達到了生命的大和諧。

時代，我該學什麼?

AI時代，程式化的、重複性的、僅靠記憶與練習的技能將越來越沒有價值。

最能體驗人的綜合素質的技能，將最有價值，最值得培養、學習，比如：

1.對於複雜系統的綜合分析、決策能力

2.對於藝術和文化的審美能力和創造性思維

3.由生活經驗及文化薰陶產生的直覺、知識

4.基於人自身的情感（愛、恨、熱情、冷漠等）與他人互動的能力要想獲得以上這些能力，大部分都是個性化培養，而非大規模圈養教育系統的設計，也要考慮到個性化、定製化、可持續化和公平。可能感性思維很難被機器取代，理性思維人類是幹不過AI的。無處不在的年代，人生還有意義嗎？

開復老師通過自己康復的經驗，在書中進行了富有哲理，詩意盎然的闡述。

我的答案：我思故我在。今天我坐在這裏打完這份讀後感，說明我的人生就是有意義的。

AI不過是新的工具，正如小石錘、輪子、蒸汽機、航天飛機、計算機和互聯網，不會取代，只會豐富。

人工智能心得7

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，爲什麼人要買車？爲什麼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？李開復認爲，人工智能、機器人作爲大熱的方向，也會引領時代變革風，很多邏輯簡單、重複式、機械式的勞作被機器人取代；製造、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。

人是最複雜情感動物，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，我認爲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，以後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，一位國小教師在教古詩“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？這樣會不會侷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麼樣的改變？如何運用？這些問題更值得我們大家深思。