心得体会,人工智能心得总结

　人工智能心得总结 人工智能心得总结 人工智能学习心得 今天是我学习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学习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，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处

　于计算机发展的最 前沿。我相信人工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人工智 能世界。篇二：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 xx 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。xx 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 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。人工智能心得总结虽然难于下定义，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。人工智能研究的近期目标；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，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现 行的计算机的特点研究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 研究开发的专家系统，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，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以

　下拙劣的猜想：一，融合阶段（xx—2020 年）：

　1、在某些城市，立法机关将主要采用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控制智能化计算机、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育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。人工智能心得总结 4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。

　5、许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直接进行通信。

　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保护人类健康，而且能 大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家 用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，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保护意

　识的计算机程序。

　三、自我发展阶段（2020—2030 年）：

　1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，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直接通信，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人类居住和发展。

　四、升华阶段（2030—2040 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容易地了解和知晓其 他地方的情况。

　3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全 新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。

　4、人工智能可以模仿人类的智能，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，起到决定性作用。虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的 总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界 吧，一个全新的人工智能世界。篇三：《人工智能》心得与想法《人工智能》观后感之前的时候不是很喜欢看美国的电影，但有一次老师的带领下我们看了《人工智能》这 个电影颇有些感动，但更多的是一些感慨。这是一部科幻与伦理相结合的电影。在电影的开 头，人类就被安置在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，这无疑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。于是一个独一无二的大卫诞生了，伴着他爱的使命从始至终。没有顺序的单词开启了大 卫的感情世界，于是他开始永无止尽地付出自己的爱，只有残酷的机器屠宰场才能终结大卫 的爱。而大卫最终成为了莫尼卡夫妇孩子的替代品与母爱发泄的对象。大卫虽然是个人工智 能的产物，但在有大卫的日子里，他给这个家庭带来了幸福与融洽，排解了莫尼卡的大部分 忧愁。而这一切伴随着莫尼卡的儿子马丁因为医学奇迹而发生逆转。马丁重新回到家中使原 本平静的生活被打破，大卫也因此失宠，因为他终究是人类发泄情感的替代品。这部电影有很多地方值得人们去思考。首先，人们创造出机器人却为何要仇视机器人呢， 这是不是对人类本身的一种讽刺呢？其次，人们既然给予了机器人爱的权利，却为何剥夺了 机器人被爱的权利和不爱的权利，这是不是对人类本性——自私与贪婪的真实写照呢？再次，

　既然人类给予了机器人情感、思维方式以及丰富的内心世界，那么为何还要把机器人看做是 工具，这是不是高度发达社会与人类文明的对比呢？最后，当程序成为爱时，人们却无法编 写出一段程序来遏制机器人对爱的渴望！这就意味着当程序成为爱时，就正在塑造着一段悲 剧的开始，却没有结束！电影中大卫的形象深入人心，他程序被启动后，他对任何事都充满了新奇，冲咖啡、拿 刀叉这些简简单单的事却展现出一个孩子该有的天性。他单纯可爱，惹人怜惜，尤其是被惊 吓时会说“保护我”，是一个需要保护的乖孩子。大卫代表的是初生的孩子的纯朴与善良。而与大卫有着明显对比的是马丁，马丁给人的感觉是 厌恶的，他无时无刻不带着社会的奸诈与邪恶，有点现在富二代的张狂与不肖，他虐待泰迪 熊以及破坏玩具的嘴脸与现在社会的富二代破坏社会秩序与张狂有着极大的相似之处。所以 说马丁代表了被社会腐蚀所形成的那种邪恶。这是对现在高速发达社会的一个真实写照。高 速的发达让人们在奢靡的生活中逐渐腐蚀，丧失了人们应有的最基本的道德与伦理。这不得 不是发达社会的一处弊病。在马丁回来的日子里，莫尼卡夫妇重新找

　到了自己母爱和父爱的归宿。只因为大卫曾安 慰了莫尼卡的心，所以她还是客客气气的向对待客人一样。马丁的戏弄让莫尼卡夫妇感到他 大卫会给这个家庭带来不利。然而这一切只因为大卫听信了马丁的话，相信他会得到莫尼卡 更多的爱。在游泳池边，由于大卫受到惊吓，导致意外发生，在众人救马丁的时候，却独自 把大卫一个人丢在游泳池底，池顶的喧闹与池底的宁静形成了鲜明的对比，大卫的存在与莫 尼卡家庭的利益相比也形成了鲜明的对比。这也正显现了人的天性——自私。最终，人类的自私与贪婪还是战胜了道德与伦理，大卫被抛弃了，带着他对莫尼卡深深 的爱。如果说机器屠宰场终结了大卫的爱，那么对大卫来说也不可说是一件幸事啊！可是面 对一个会求饶的小孩谁又会下的去手呢？最后大卫和机器舞男逃脱了。为了自己能得到莫尼 卡的爱，大卫和机器舞男踏上了寻找蓝仙女的旅程。而最后机器舞男被抓走的时候他说了一 句“iam”，仿佛是对所有机器人的一种肯定，肯定他们的存在或曾经存在。童话故事毕竟是 不存在的，谁又会相信一个童话故事。也只有单纯的大卫会相信偶然听到的童话故事。所以

　寻找蓝仙女的旅途也注定是坎坷的！最后大卫找到了蓝仙女，当然不是真的蓝仙女。伴着他 真挚的祈求冰封 xx 年。不得不说这是人类的罪恶。xx 年后，人类灭亡了。外星人发现了冰封在海底的大卫，叫醒了沉睡的大卫，也叫醒 了他的梦。蓝仙女雕塑在他的碰触中破碎了，一如他的梦。一切的对爱的执着变成了虚无， 一直相信的东西遭到无情现实的敲打直至变为粉末，这是一种无法诉说的悲哀。然而令人发 思的是在人类文明社会屡遭唾弃的大卫在人类灭亡后却被外星人视之若宝。这是不是也是对 人类文明的一种讽刺。不管是不是一种讽刺，但这时的大卫其实比真实的小孩还要真实，因 为他是唯一拥有着人类记忆的。在外星人眼里，他就是一个渴望爱的小孩。外星人给予了大 卫想要的一切。这可以说是一种圆满的结局啊！留给我们的事对现实的思考，当人类不断进步的同时，是不是也要注意道德的提升；当 人类赋予其他事物权利的同时，是不是也想到了自己要应尽的责任；当人类进步的同时，是不是也想到了怎样处理与人类进步同生的社会矛盾与歧视。篇四：

　人工智能部分学生的实验体会 1 这次实验总的来说收获不少，在编写程序前，我以为根据遗传算法的思想，模拟自然 界的生物进化，则最后得到的种群一定是适应度非常高的种群，即最

　后的解一定是最优解或 是次优解。然而动手操作以后发现情况并没有这么简单。最突出的情况是已经达到了一个比 较好的种群后，经过一定的遗传代数后，又向坏的方向发展了，而且往往得不到最优解。分 析原因后，我改进了交叉算子，加大了变异率。同时设置了一个变量，用于记录所有代数的 染色体中的最优解。经过这些改进，最后结果得到最优解的概率明显提高了。通过这次实验，我更深刻的理解了遗传算法及有关算子。动手能力也得到了不少提高。2 通过独立完成本次实验，加深了我对产生式系统的控制策略及常用算法（正向推理和 反向推理）的理解，并学会了使用数字表示推理的方法，我受益匪浅。3 总之遗传算法原理并不难，但要使效率高并且结果精确地话就非常难了，要用到很多 数学方面的知识了,还要联想大自然中的实际来改进，比如老师给的论文中就有将染色体分为 幼体和成年体的，还有用周期性种族灭绝的，感觉很有意思啊。4 通过独立完成本次实验，我加深了对遗传算法的理解，慢慢学会了应用遗传算法解决 具体问题。遗传算法难点在于针对具体问题如何实现编码和三个算子的实现，本次实验老师 提供了很多参考资料，我通过阅读论文，发现了遗传算法的灵活性，

　使我对人工智能产生了 浓厚的兴趣。我受益匪浅。5 刚接触遗传算法的时候感觉这么随机的一种算法怎么能够选出最优解呢？后来，通过 一步步的写程序、调程序，发现就这是因为随机性，同时还有优胜劣汰的规则，就使得能进 化出最有解，同时算法耗时也不是很多，让我们更意识到大自然的伟大呀！我发现结果和老 师的参考结果相差很多，结果很不好，然后，我从发现问题就出在参数的选择上，不同的参 数，结果还是会有很大的差距的。6 到现在，人工智能实验已经全部结束，感觉自己还是很有进步的。可惜我没能好好利 用这仅有的三次机会对自己的编程水平进行大幅度的提高，而是陷入了各种考试和自己的事 务的怪圈中去了。很佩服有的同学为了这个实验而付出的努力，记得做八数码的时候我还熬 了一个通宵。感觉同学们都很认真的对待这个实验。不像 xxxx 实验的时候还老是有人不认真 做，完完全全的 copy 一个别人的程序就交了。还记得当时总是有别的班的人过来拷贝我们班 人的程序，然后把名字一改就交给老师了。这几次的人工智能实验，感觉这些现象少了很多， 说明同学们都是在认真的学习这门课。最后，为了弥补我实验的缺陷，

　我又用我在搞 mcm 时候学到的一点皮毛对问题进行了数 学建模分析。希望能填补我没能好好把这次实验做好的一些缺陷和遗憾。7 遗传算法与传统经典算法思想不同，它涉及不确定的随机因素，仿照生物基因重组现 象，将解题过程交给了物竞天择的优胜劣汰现象，而较少的考虑复杂的逻辑主观智能思维。

　遗传算法现在仍在不断地被人们研究，以求一个最稳定、运算次数最少的方法，有着广阔前景。通过最后的实验题目，我体会到：人工智能并非只是利用人类主观思维把固定的算法智 慧强加给计算机，来模仿人类思维。我们还可以利用自然客观规律、结合独特的逻辑思想来 自然地引导出最好的答案，不用拼命地去解出答案，而是让答案随波逐流地找到我们。最好 的例子就是这个遗传算法。8 实验总结与体会：“通过本次的实验，我深深感到 ai 算法的伟大，也感到自己应该多 多的学习这方面的知识。本次实验，遇到了很多问题，经过了几天的努力，终于出结果了。

　我觉得，只有多练才可以孰能生巧。”(第一次实验的总结体会)9 实验总结与体会：“这次实验的收获还是挺大的，八数码可以说是一道非常经典的搜索 题，从实现上来说，难度不是很大，但要同时实现高效，还是要考虑很多的方面，首先是不

　可达状态的正确识别，在一开始我并不是事先判断是否有解，而是通过最后是否能搜到解来 进行判断（这还是在辅导学长的提示下才注意到的，原来可以事先判断是否有解！），这样一 来，就避免了对不可到达状态进行无谓的搜索，大大提高了效率。通过这个事情，也让我又 一次深刻体会到，其实数学是计算机的基础，学好数学，对于学计算机可以说是事半功倍。

　在判断是否有解这个问题上，只需用到数列逆序值这个线性代数书中的小知识点就能轻松搞第二篇、人工智能学习心得 人工智能心得总结 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 xx 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。

　xx 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。

　人工智能研究的近期目标；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，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，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，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：

　一，融合阶段（xx—2020 年）：

　1、在某些城市，立法机关将主要采用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控制智能化计算机、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育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。人工智能心得总结 4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。

　5、许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直接进行通信。

　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保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以

　保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，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保护意识的计算机程序。

　三、自我发展阶段（2020—2030 年）：

　1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，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。人工智能心得总结 3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，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人类居住和发展。

　四、升华阶段（2030—2040 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容易地了解和知晓其他地方的情况。

　3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。

　4、人工智能可以模仿人类的智能，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，起到决定性作用。

　虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。第三篇、人工智能完成总结报告 人工智能心得总结 完成总结报告 项目名称：数独游戏设计与实现 组员：王郑合 xx204081 xx 年十一月二十四日 1 问题描述 1.1 问题说明 数独游戏起源于瑞士，由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明，是一种数字拼图游戏，其游戏规则是：

　①在 9×9 的大九宫格内，已给定若干数字，其他宫位留白，玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。

　②必须满足的条件：每一行与每一列都有 1 到 9 的数字，每个小九宫格里也有 1 到 9 的数字，并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次，既不能重复也不能少。

　③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索，推算解答出来。

　1.2 数独求解描述

　由于数独游戏的推广与普及，在当今世界上有着大量的数独爱好者，本项目的目的就是按照数独的游戏规则，通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究，利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。

　1.3 数独出题描述 数独游戏挑战者的水平各异，对数独题目的难度要求各不相同，所以本项目致力于设计一种算法，使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题，以满足不同水平游戏者的需求。同时，该算法还要考虑到三个方面要求：可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。

　2 功能分析 2.1 数独求解 数独虽然号称是数学问题,但在求解时几乎用不上数学运算方法，事实上它更像是一种思维方式。数独游戏开始后，要想在空格中填入正确的数字，先要根据数独游戏规则对 1-9 分别进行逻辑判断，然后选择正确的数字填入空格。另外，由于某个格子填入数据时，有可能还要对原来已填入的数据进行修正，所以可以考虑使用递推和回溯搜索来求解数独问题。

　2.2 数独出题 出题时，要能保证算法生成的数独题具有可变化的难度和唯一解,该算法内部应该包含有对数独题的求解和评级功能。本项目使用了一种基于“挖洞”思想的数独题生成算法，将该算法的设计工作分为评级、求解和生成三部分工作。利用随机数出现的概率不同来确定不同的难

　度，通过避免重填一个被“挖去”的格子，或者回溯到一个曾经无法“挖去”的格子，来降低算法的复杂性。

　2.3 题目保存 当用户需要退出却仍没有完成数独题目的解答时，可以选择是否保存当前的求解进度。如果需要，本系统会帮助用户将目前未完成的数独题目的解答进度保存起来，以便用户下次使用本系统时，可以继续解答上次未完成的题目。

　2.4 题目读取 用户可以在程序开始运行后，选则读取一道之前保存起来的题目进行解答，被读取的题目将会显示到程序界面上。

　3 系统设计 3.1 功能结构图 本程序主要有数独求解和数独出题两个功能，数独求解包括题目检验、解题和输入输出，数独出题包括答案检验、难度选择、出题和输入输出。

　3.2 业务流程图 3.3 类图 SudokuDlg 类：程序的界面类。Solve 类：实现数独题目求解功能。Make 类：实现数独题目出题功能。Pre 类：对数据进行预处理。

　3.4 界面设计第四篇、人工智能总结 人工智能心得总结 形象思维、抽象思维、灵感思维人工智能的核心内容：搜索技术、推

　理技术、知识表示、人工智能语言应用领域：专家系统、知识库系统、决策支持系统、自然语言理解、智能机器人、模式识别知识表示方法：谓词逻辑表示法、语义网络表示法（结构性好、明确简洁、直观，推理规则不明显，表达范围有限）、产生式规则表示法（格式固定、形式单一、规则间相互独立、模块性好、自然性好、求解效率低，专家系统首选）、框架表示法（对事物描述有层次，适应性强、结构性好、推理方式灵活，能把陈述性知识和过程性知识相结合，但缺乏形式理论）、概念从属表示法、剧本表示法（开场条件、角色、道具、场景、结果组成，呆板，知识表示范围窄）

　逆否律:X1→ X2 X2→┐X1 深度优先：深度深的节点排在 OPEN 表的前面，深度浅的节点排在后面 定理 1：隐含图为有限（无限）时，如果从初始结点到目标结点存在一条路径，则算法 A（Ax）一定成功结束。引理：Ax 结束前，OPEN表中必存在 f（n）≤fx（s）的节点。

　OPEN 表上任一具有 f（n）fx（s）的结点最终都被 Ax 选为扩展的结点 Ax 选作扩展的任意结点 n，有 f（n）≤fx（s）。

　定理 6：若 h（n）满足单调限制，则由 Ax 所扩展的结点序列，其 f值是非递减的。

　Ax 算法应用举例（1）八数码问题 h(n)=0,h(n)w(n)—不在位将牌个数,h(n)=p(n)—将牌与其目标位之间的距离（2）传教士与野人问题 N个传教士与 N 个野人 h(n)=M+C-2B，船在左岸 B=1，在右岸 B=0（3）迷宫问题 h(n)=|Xg-xn|+|Yg-yn|,取 g(n)=d(n)有 f(n)=d(n)+h(n)影响算法A 启发能力的 3 个重要因素：路径耗散值、扩展结点数、计算 h 所需要的工作量子句：例如~p∨q∨s 是子句，子句集：将合取范式中的合取符号换成逗号 归结式：有子句：C1=P∨C1’,C2=~P∨C2’,存在互补对，可得归结式 C12=C1∨C2 例：P[x,f(A)]VP{x,f(y)]VQ(y)和┐P[z,f(A)]V┐Q(z) 取{li}={P[x,f(A)]}{mi}={┐P[z,f(A)]}，s={z/x} 得 P[z,f(y)]V┐Q(z)VQ(y) 取{li}={P[x,f(A)],P{x,f(y)]}，{mi}={┐P[z,f(A)]}，s={z/x,A/y} 得 Q(A)V┐Q(z) 题型 1：将下式化为 Skolem 标准型 消去蕴含符号、~深入到量词内部、变元易名、存在量词左移，直到所有量词移到前面，由此得到前束范式，再消去存在量词，略去任意量词 题型 2：用归结原理证明公式 将代证明的公式转化为代归结命题公式如：（p→q）→(~q→~p)=>;（p→q）

　分别将公式前项化为合取范式，结论求反的后项化为合取范式，两项合并后化为合取范式，求子句集，对子句集中的字句进行归结

　题型 3：命题逻辑的归结过程 1.建立待归结命题公式 2.求合取范式 3.建立子句集 4.对子句集中的子句用归结规则（归结式作为新子句加入子句集进行归结，得到空子句，停止）

　题型 4：谓词逻辑的归结过程 1.写出谓词关系式 2.用反演法写出谓词表达式 3.化为 Skolem 标准型4.求取子句集 S5.对 S 中可归结的子句进行归结 6.归结式放入 S 中，反复归结过程 7.得到空子句 8.命题得证爬山法算法 过程 Hill-Climing 1.n=s; 2.LOOP:IFGOAL(n)THENEXIT(SUCCESS); 3.EXPAND(n){mi},计算 h(mi),nextn=m;//minh(mi)的结点,h(n)表示山顶与当前 位置 n 的高度差 4.IFh(n)h(nextn)THENEXIT(FAIL); 5.n=nextn; 6.GOLOOP; 可分解产生式系统(1)DATA 初始数据库(2){Di}DATA 的分解式；每个 Di元素都看成单独的数据库 (3)until{Di}的所有元素都满足结束条件,do：

　(4)begin (5)从{Di}中选一个不满足结束条件的 Dx

　(6)从{Di}中删去 Dx (7)在规则集中选择一条可应用于 Dx 的规则 R(8)DR 应用到 Dx 得到的结果(9){di}D 的分解式 (10)在{Di}上添加 di (11)end 回溯策略 递归程序 BACKTRACK(DATA) 1.ifTERM(DATA),returnNIL//谓词 Termination 判断 DATA 是否满足结束条件 2.ifDEADEND(DATA),returnFAIL//DEADEND 判断从 DATA 表示的状态是否能继续下去3.RULESAPPRULES(DATA)//APPRULES是一个函数,返回适用于 DATA 的规则表 4.LOOP:ifNULL(RULES),returnFAIL//谓词 NULL 判断 RULES 是否空表5.RFIRST(RULES)//挑选出规则表中第一条规则 6.RULESTAIL(RULES)//把规则表中地第一条规则删去 7.RDATAR(DATA)//把规则 R 用于 DATA 产生一个新的 DATA8.PATHBACKTRACK(RDATA)//在新的 DATA 上递归地调用 BACKTRACK 9.ifPATH=FAIL,goLOOP//判断是否失败，转移到另一规则进行测试 10.returnCONS(R,PATH)//把试探成功的规则串成一个表 图搜索过程 过程:GRAPHSEARCH1.Gs,OPEN(s)；建立一个搜索图 G,它只含有起始结点 s。建立一个 OPEN 表,它只含有起始结点 s,用于存放未被扩展的结

　点 2.CLOSED()； 3.LOOP:ifOPEN=(),thenreturnFAIL4.nFIRST(OPEN),OPENTAIL(OPEN),CLOSEDCONS(n,CLOSED)5.ifn,thenreturn[s...n]6.Mexpand(n),GG,G{M,G} //扩展 n,建立集 M 使 M 仅含有 n 的后继者而不含有 n 的祖先,并把 M中的结点加入到 G 中。

　7. 对 M 中 所 有 结 点 m:ifmG ’ ,then 建 立 指 针mn,OPENCONS(m,OPEN)ifmG ’ ,then 决 定 是 否 应 改 变 指 针mnifmCLOSED,then 决定是否应改变 m 的后代的指针 8.对 OPEN 表中的结点重新排序；这种排序可以是任意的,也可以是启发式的 9.goLOOP 深度优先搜索 过程 DEPTH-FIRST-SEARCH1.Gs,OPEN(s)；2.CLOSED()； 3.LOOP:ifOPEN=(),thenreturnFAIL ；4.nFIRST(OPEN),OPENTAIL(OPEN),CLOSEDCONS(n,CLOSED) ；5.ifn,thenreturn[s...n]；6.Mexpand(n),GG,G{M,G}； 7.ADD(M,OPEN)；标记 M 到 n 的指针； 8.goLOOP 宽度优先搜索 过程 BREADTH-FIRST-SEARCH1.Gs,OPEN(s)；2.CLOSED()； 3.LOOP:ifOPEN=(),thenreturnFAIL ；4.nFIRST(OPEN),OPENTAIL(OPEN),CLOSEDCONS(n,CLOSED) ；

　5.ifn,thenreturn[s...n]；6.Mexpand(n),GG,G{M,G}； 7.ADD(OPEN，M)；标记 M 到 n 的指针； 8.goLOOP 与或图的 AOx 算法 1.G={s},q(s)=h(s),ifsthenSOLVED(s)T 2.untilSOLVED(s),do 3.begin 4.计算局部解图 G‘(从 s 跟踪标记的连接符) 5.选出一个非终叶结点 nG6.Pexpand(n),ifP= thenq(n) elsepPifpGthenq(p)h(p) ifpthenSOLVED(p)T,G{G,P} //扩展结点 n，产生它的所有后继结点并把它们接入 G，若不在 G 中，则赋值 h(p)7.S{n}8.untilS=,do 9.begin 10.从 S 中移出一个结点 m,该结点在 G 中的所有后代都不在 S 中11.q(m)q(m) qi(m)=ci+q(n1i)+...+q(nki) q(m)=miniqi(m) 标记对应于 q(m)的连接符 r,抹掉不同的连接符标记 ifjSOLVED(njr)=TthenSOLVED(m)T 12.ifSOLVED(m)∨q(m)q(m) then 将向 m 发出标记的连接符的那些父结点加入到 S 中

　13.end 14.end 控制策略 （1）CLAUSES=S （2）untilNIL∈CLAUSES，do （3）begin （4）在 CLAUSES 中选择两个不同的可归结的子句 Ci 和 Cj （5）计算 Ci 和 Cj 的归结式 rij （6）CLAUSES=CLAUSES∨{rij} （7）end mgu 递归程序 UNIFY(E1,E2) 1.ifatom(E2)then 交换 E1,E2 2.ifatom(E1)then 3.begin 4.ifE1=E2,thenreturnNIL 5.ifE1 为变量 then 6.begin 7.ifE2 中有 E1,thenreturnFAIL//x 8.elsereturn{E2/E1} 9.end 10.ifE2 为变量 thenreturn{E1/E2}

　11.elsereturnFAIL 12.end//E1 和 E2 都 是 表13.F1(CARE1),T1(CDRE1)//CAR->;FIRST14.F2(CARE2),T2(CDRE2)//CDR->;TAIL15.Z1UNIFY(F1,F2) 16.ifZ1=FAILthenreturnFAIL17.G1T1.Z1//Z1 作用于 T118.G2T2.Z1//Z1 作用于 T219.Z2UNIFY(G1,G2) 20.ifZ2=FAILthenreturnFAIL 21.returnZ1.Z2//返回 Z1,Z2 的合成 f(x)第五篇、《人工智能》学习报告 人工智能心得总结 《人工智能》学习报告 深圳大学机电与控制工程学院彭建柳 学号：0943010210 1.引言 人工智能(ArtificialIntelligence，AI)，曾经有一部电影，著名导演斯蒂文•斯皮尔伯格的科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到 IBM 公司，再到日本的本田公司、SONY 公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着 AI 技术的实验。

　一直以来，关于人工智能的理论，我一直认为是科学的前沿，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，通过老师的详细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知识，如模糊控制、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认识。

　2.人工智能的形成与发展 说到人工智能，首先先认识下自动控制理论，自动控制理论从形成到发展至今，已经经历了六十多年的历程，其主要分为三个阶段：

　第一阶段是 40 年代兴起的以调节原理为标志，称为经典控制理论阶段； 第二阶段是以 60 年代兴起的以状态空间为标志，称为现代控制理论阶段； 第三阶段是 80 年代兴起的智能控制理论阶段 智能控制是在控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。智能控制技术，即是在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。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智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任 务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发

　上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控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，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、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一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。

　随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控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，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。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控制系统。xx年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。xx 年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控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.模糊控制 在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有

　力的控制能力，但对于过于复杂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控制问题。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，如冰箱温度的模糊控制，智能汽车的行驶路线控制等等，充分的认识到，模糊控制在当今社会的应用已经很广泛，只是理论知识的缺乏而感觉不到它们的存在。

　一般控制架构包括：定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化，详细如下：

　(1)定义变量：也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差 E 与输出误差之变化率 CE，而控制变量 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（linguisitcvalue）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（fuzzysubsets）。

　(3)知识库：包括数据库（database）与规则库（rulebase）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。

　(4)逻辑判断：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。

　(5)解模糊化（defuzzify）：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。

　模糊控制很重要的一点就是模糊规则的制定，其规则制定...

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