1谈谈您对人工智能的瞧法？人工智能就是21世纪世界三大尖端技术之一,它在社会生产生活中起到了无可替代的巨大作用,它研究、开发用于模拟、延伸与扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。作为计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,它就是多种学科互相渗透的一门综合性新学科,就是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,用以延伸人们智能的科学。 2) 在我瞧来,人工智能可以分成两个部分来理解,即“人工”与“智能”。人工,自然就就是一些人力所能做到的事情,由人去完成活动。智能,应该理解为智慧与能力。既然走智能平台之路,就必须做到两点:一、通过向开发者开放免费的API接口,方便导入后台数据库;二、平台具备自我学习能力,不断完善信息与丰富数据库。3)人工智能的本质就就是机器自学习的过程。机器学习包括两大模块:一就是数据来源,即大数据;二就是数据处理方式,即机器学习算法,机器在自学习过程中两大模块同时运行。深度学习就是机器学习研究中的全新领域,主要为建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据。深度学习能增强机器学习的能力,整个机理得到大幅改进。4)但受限于技术瓶颈,目前人工智能远未到达成熟的地步。人工智能一旦做成,将对现有移动互联网产品商业模式产生巨大的颠覆,甚至很多移动互联网、互联网产品将不复存在。它的到来,将改变现有的购物、聊天与通信方式,甚至对社交产生冲击。5)基于大数据的分析与处理的人工智能能实现精准推荐。但用它来模拟人工存在较大瓶颈,即模拟不出情感、道德等人类特有特征,最根本的解决办法就是基于生物计算机去变革,这就是人工智能演化必经的基础性变革。以上就就是我对人工智能的瞧法。
2谈谈您对智能机器人的瞧法？智能机器人就是当前人工智能领域一个十分重要的应用领域与热门的研究方向,它直接面向应用,社会效益强,发展非常迅速。它的研制几乎需要所有的人工智能技术,而且还涉及其她许多科学技术部门与领域。作为人工智能的理想研究平台,它就是一个集感知、思维、效应等多方面全面模拟人的机器系统,但其外形不一定像人。它就是人工智能技术的综合试验场。可以全面地考察人工智能各个领域的技术。其能力与水平已经成为人工智能技术水平甚至人类科学技术综合水平的一个表现与体现,研究它们相互之间的关系还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。2)智能机器人作为第三代机器人,具有感知、识别、推理、规划与学习等智能机制, 其中,感知本身, 就就是人类与动物所具有的低级智能。智能机器人可以把感知与行动智能化结合起来。它的智能分为两个层次:第一即具有感觉、识别、理解与判断功能;第二即具有总结经验与学习的功能。3)智能机器人技术将会沿着自主性、智能通信与适应性三个方向发展。移动功能就是智能机器人与工业机器人显著的区别之一。智能机器人的生命在于创新, 开展仿生机构的研究, 可以从生体机构、移动模式、运动机理、信息处理与综合, 以及感知与认知等方面多层次得到启发。智能机器人的发展必将伴随着智能化算法的不断涌现,模糊控制、神经网络、遗传算法以及它们的相互结合也就是智能机器人研究热点之一。由于智能机器人工作环境复杂度与任务的加重, 人类对其要求不再局限于单台智能机器人, 在动态环境中多智能机器人的合作与单个机器人路径规划要很好地统一,才能更好实现智能化。由于智能机器人的造价太高,所以至今无法普及。不过,总有一天,智能机器人将会伴着我们的生活,为我们的生活带来方便。
3、谈谈您对专家系统的瞧法？专家系统就是人工智能中最重要的也就是最活跃的一个应用领域,它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。ES的理论与技术不断发展,应用渗透到几乎各个领域,包括军事、法律、商业、计算机设计与制造等众多领域,开发的专家系统,其中不少在功能上已达到,甚至超过同领域中人类专家的水平,并在实际应用中产生了巨大的经济效益。
它就是具有大量专门知识与经验的智能计算机系统,通常,主要指计算机软件系统。它在计
算机中组织整理存储了专门领域中人类专家的知识与思考解决问题的方法,经验与诀窍,不但能模拟领域专家的思维过程,而且能让计算机宛如人类专家那样智能地解决实际存在的困难与复杂的问题。即它就是一个应用于某专门领域,拥有专家级知识,能模拟专家思维,能达到专家级水平的系统。
ES就是人类专家智能的模拟,延伸与扩展,具有一定的复杂性与难度;就是专家可以信赖与利用的高水平智能助手与有效工具;它可以接近人类专家的水平在特定领域工作;它能高效,准确,迅速地工作,不会产生疲劳,遗忘,不受环境,情绪等的影响;它突破了时间与空间的控制,程序可永久保存,并可复制,还可在网上传递;它能进行有效推理,包括各种精确性推理与非精确性推理。
相对于一般计算机软件系统来说,ES 不同于一般的计算机软件系统,从处理问题的性质来瞧,ES善于解决不确定性,非结构化,没有算法或虽然有算法但就是在现有的机器上无法实施的困难问题,主要用于知识信息处理;从处理问题的方法瞧,ES 则利用专家的知识与经验,求解专门问题,而不就是数学描述的方法来解决问题,它就是基于知识的智能问题求解系统;从系统的结构来瞧,ES灵活性与可扩充性更好。
ES就是人类专家智慧的拷贝,就是人类专家的某种化身,它就是基于知识的系统,虽然现在技术比较成熟,但就是仍然存在很多的问题,比如系统的优化与发展问题,但就是正就是有这些问题的存在,才会推动专家系统一代一代的发展下去。
人类智能与人工智能 姓名：康李伟学号：2015387950721 学院：生化学院 随着信息技术的发展，人类把最新的计算机技术应用于各个学科，对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段，促使大量的新的研究成果不断涌现。机器思维和人工智能在未来发展的可能性和重要性有其值得重视的一面，但机器思维只是人的思维在一定程度上的延伸和补充，而不是一种独立的思维，机器思维同人类思维二者虽然存在着一定的相似之处，但由于其思维的物质承担者不同，在智能活动中的地位和思维程序也不同，所以有本质的区别。 什么是人类智能呢？人类智能就是人类认识世界和改造世界的才智和本领。人类之所以能成为万物之灵，是因为人类具有能够高度发展的智能。它包括“智”和“能”两种成分。“智”主要是指人对事物的认识能力；“能”主要是指人的行动能力，它包括各种拔能和正确的习惯等等。人类的“智”和“能”是结合在一起而不可分离的。人类的劳动、学习和语言交往等活动都是“智”和“能”的统一，是人类独有的智能活动。意向是人类智能的一个重要方面。人的活动是有目的的、自觉的活动，一刻也离不开自己意向的主导。注意、需要、意图、情绪、意志、理想等都是人的意向活动形式。保持积极的意向、恰当的情绪和顽强的斗志等等，对人类智能的发展和发挥是十分重要的。思维是人类智能的核心。人类智能的特点主要是思想，而思想的核心又地思维。“人是一种思维的动物”，没有思维就没有人类的智能。有了思维，人类才能形成各种较复杂的意向，从而主导着人的活动，表现出人类所特有的自觉能动性。有了思维，人类才能探索自然界的奥秘，发现自然现象背后的规律。有了思维，人类才能发明各种技术，突破自己认识器官和行动器官的限制，大大提高改造世界的能力。 而人工智能是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式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。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技产品，将会是人类智慧的“容器”。 人工智能的本质是对人类智能思维的模拟从方法论上讲模拟一般分为 两种结构模拟和功能模拟结构模拟方法根据系统之间形态结构的相似性运 用物理模拟和数学模拟方法用模型去模拟对象通过模型来间接地研究原型 的规律性这种传统模拟方法在科学技术的发展过程中发挥了巨大的作用。 但是当系统之间在形态和结构上相差极大，或原型的结构机制没有得到充分的理解时，结构模拟方法就很难进行对人脑进行结构模拟，就是仿照人脑的结构机制试图制造出类人脑，其模拟的前提是人脑这个原型的结构机制已有了可靠的理解。但是由于人脑这一巨大系统的极端复杂性，当代脑科学尚没
学习心得 程宇涵 113120160117 16物联网 在看李开复老师的《人工智能》之前，我有许多疑惑，人工智能是什么？是男是女，长什么样儿？漂亮吗？会不会生病？会不会老？人工智能聪明吗？会下象棋吗？会打麻将吗？会玩dota或者王者荣耀吗？会打乒乓球吗？会打篮球吗？会游泳吗？人工智能有记忆 吗？能不能教他说话、拿筷子夹花生米？人工智能好玩吗？怎么玩？怎么跟它交流？它会不会说话？能陪我唱歌吗？要不要吃饭？要不 要充电？人工智能有什么用？能帮我写文章/搬砖/做报表/开车吗？能用来赚钱吗？人工智能怕什么？下雨天能出门吗？天热会不会出汗？从楼上摔下去会不会变形？能修好吗？人工智能有什么危险？ 会不会吃了我？它要是想伤害我，我该怎么办？我该怎么了解人工智能？学习人工智能？和人工智能和谐相处？人工智能有什么爱好？ 喜欢听什么歌？吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的？会看书吗？能不能体 会“今宵酒醒何处，杨柳岸，晓风残月”的寂寞和“醉卧沙场君莫笑，古来征战几人回”的豪迈？人工智能有感情吗？会喜欢我吗？我离 开它的时候，它会不会难过，会不会想我？ 通过学习李开复老师的《人工智能》，我获益良多，很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物，介绍了人工智能的基本理念，发展历程和对未来的展望。
下面以问答的形式，记录学习心得。 1. 人工智能是什么？在哪里？ 其实，人工智能已经到处都是，什么都做：可以陪人聊天，可以写标准新闻，能画画，能翻译，能开车，能认出人的样子，能在互联网上搜答案，能在仓库搬货，能送快递到家。 人工智能是什么，众说纷纭，一般有以下五种定义（可能有交叉）：1) 在某方面特别聪明的计算机程序，比如AlphaGo，下围棋下得特别好，世界冠军也下不过它。 2) 试图像人一样思考的计算机程序。但这事儿太难，人的意识，连人自己都搞不清楚，更别说教给自己编出来的程序了。 3) 怎么想的不知道，行为方式倒是很像人，比如可以和人聊天的ELIZA。 4) 会自己学习的，刚开始笨笨的，慢慢地就越来越聪明。AlphaGo 也是因为头悬梁锥刺股，苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。 5) 根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。
人工智能课程教学大纲 【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术 【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （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线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、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）概括性地介绍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控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：
大学研究生学位课程论文 课程名称：科学技术与社会 论文题目：浅议人工智能对社会发展的影响 浅议人工智能对社会发展的影响 内容摘要：人工智能作为20世纪以来发展极为迅速的一个学科领域，其对社会的影响也越来越引起人们的重视。本文试图从STS的角度着重说明人工智能对人类的经济利益、社会和文化生活 等方面的影响。 关键字：人工智能、经济利益、社会和文化生活 人工智能，也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。人工智能的研究及应用领域包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、人工神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索和智能调度与指挥等等。自人工智能出现以来，科学家们在这些领域的研究已经取得了非常惊人的成果，同时，这些人工智能研究成果也证明了在某一特定方面计算机可以超越人的能力。人工智能的发展已对人类及其未来产生深远影响，这里我们抛开其对科学技术发展中的作用不谈，从STS的角度着重说明这一技术对人类的经济利益、社会和文化生活等方面的影响。 一、人工智能对经济发展的促进 人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益。科学家要发展人工智能技术是需要很大的投入的，咋看起来不仅没有促进经济的发展，反而是在大量消耗着资金。其实，在当今时代，技术的发展是以人类的意志为转移的，人类开发人工智能最主要的目的还是要为人类服务，当然经济利益的回报，无疑是最直接最有效的，尤其是对企业而言，如果这个技术能为其带来高额的经济利益，那无疑会得到优先的发展。 人工智能对经济的促进作用不单是对个别企业和行业，随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大范围的推广，产生更大的经济效益。专家系统的应用就是一个很好的例子。 一般的说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。
人工智能学习心得 20147932唐雪琴 人工智能研究最新进展综述 一、研究领域 在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。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、智能控制、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
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，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、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，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，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。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，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，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
二、各领域国内外研究现状近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，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系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。 分布式人工智能的研究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，因而其主要研究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两领域。其中，分布式问题求解
人工智能读书报告要求： 此读书报告是在读书提纲基础之上撰写完成。 要求： 一、内容： 1、你所读的书目，作者、出版社等基本信息； 要求：所读书目与你所选的课题有关。 2、你所重点精读的章、节、标题及主要讲述的内容。 要求：章、节、大小标题可采用原文，但所学的或收获的内容要点要求自己语言概括，每部分字数不少于200字） 3、思考与质疑部分： 包括对提纲中所不懂的内容的进一步学习；所提问题的回答；所质疑问题的进一步探讨。 本部分字数不做具体要求，多则多写，少则少写。 贴士：此部分需要同学们扩展阅读，寻找资料，自主学习，积极探寻，完成对自己疑问的解答。在此过程中，欢迎同学们与我讨论交流。 6、对本次读书的小结，要求：不少于1000字。 可包括： 你对本次阅读主要研究内容、方法及总体认识及未来发展方向的展望等。 你的评价、思考、质疑等。 或者你的想象，你的收获等。 二、格式要求：
大类通识课程读书报告Array 课程人工智能与认知科学 姓名 学号 教师杨丽华 日期2014年**月**日
《人工智能与认知科学》课程读书报告成绩评定表学号姓名
报告题目（黑体二号） 姓名学号（宋体小四）阅读书目：（宋体加粗小四，下同） 编者： 出版社： 报告正文： 第一层次（章）（题序和标题用小二号黑体字） 第二层次（节）（题序和标题用小三号黑体字） 第三层次（条）（题序和标题用四号黑体字） 第四层次正文用宋（或楷）体小四号 （英文用新罗马体12号） 思考及质疑：（宋体加粗小四） 正文用宋（或楷）体小四号页面设置：注意装订线，页码一律用小5号居中标明。小结（小二号黑体字） 其他同章、节、条及正文要求。 参考文献：（宋体加粗小四） 顺序要根据引用先后顺序排列，序码用[1][2]。格式如： [1] 余敏. 出版集团研究[M]. 北京：中国书籍出版社，2001: 179-193. [2]蒋有绪，郭泉水，马娟，等. 中国森林群落分类及其群落学特征[M]. 北京: 科学出版社，1998.
认识人工智能–教案
教学过程
3.讲解3：介绍故事背景，目的是创造一个“鸟类的专家系统”。 互动提问：下面有如下五种鸟类，这些鸟类有哪些特征呢？哪里不同呢？ 老师回答：我们从四个特征来区分这几种鸟类，分别是体重、翼展、脚蹼、后背的颜色。 观看如下图表：哪种鸟的体重最重？回答：潜鸟；哪种鸟有脚蹼？回答：潜鸟；翼展最长的是哪种鸟类？回答：鹭鹰； 如图表所示是老师提前搜集了相关的数据制定成的表格用于区分不同鸟类需要使用的四个不同的属性值，我们选用体重、翼展、有无脚蹼以及后背颜色作为评测基准。 现实中，你可能会想测量更多的值。通常的做法是测量所有可测属性，而后再挑出重要部分。下面测量的这四种值称之为特征。 4.讲解4：表数据分析，分析这四种特征，（1）体重和翼展本身就是数值型，就是十进制数字，不需要10 进制转换；（2）分析脚蹼特征，脚蹼只有有还是没有两种情况，是二值型，用阿拉伯数字替代可以用0和1表示。（3）分析后背颜色，利用常见的七色作为测评特征，设定颜色对应数字。 5.讲解5：特征数值化，左边的七色板就是把颜色转化为数字后的结果。这个时候，把色号对应到不同鸟 类的后背颜色上，把汉字转变为数值的形式。 6.互动提问：现在我们需要寻找一种鸟类，叫做象牙喙啄木鸟，因为找到了这个啄木鸟我们就会获得高额 悬赏。请你设计一个流程来帮助我寻找到这种鸟。 回答： （1）方法一：最简单的方法是安装一个喂食器，然后雇用一位鸟类学者，观察在附近进食的鸟类。 如果发现象牙喙啄木鸟，则打电话通知我们。这种方法太昂贵，并且如果鸟类学者真的发现了象牙喙啄木鸟也并不会通知我们，而是会直接去领奖。最重要的是专家在同一时间只能出现在同一个地方。 （2）方法二：把方法一进行自动化处理。 第一步：安装多个带有照相机的喂食器，同时接入计算机用于标识前来进食的鸟。 第二步：在喂食器中放置称重仪器以获得鸟的体重。（特征一的获取） 第三步：利用计算机视觉技术来提取鸟的翅膀长度。（特征二的获取） 第四步：利用计算机视觉技术来获得鸟脚掌的类型。（特征三的获取） 第五步：利用计算机视觉技术获得鸟后背的颜色。（特征四的获取） （3）总结：提取相关的特征信息，对比我们的表格特征值，特征相近的我们就可以进行归类了！
人工智能的认知革命 国际上有很多非常有影响力的大牛或者是大咖论述过这个问题。例如，最伟大的科学家之一霍金讲：“人工智能不一定是好事。”比尔盖茨也说：“人工智能让我比较担忧。”最新的创业偶像马斯克说：“我们需要万分警惕人工智能，它们比核武器更加危险。”我们把他们叫做“人工智能威胁派”。
而另外一方面，业界有很多人，包括在座的很多专家，大家其实从另外一个角度看待人工智能，我们把他们叫“人工智能的理智派”。比如，机器学习大神Michael Jordan，Facebook的Yann Lecun等。
可以看到有一个问题是大家都关心的，那就是机器什么时候能实现智能的突破？我们知道，计算机出现到现在大概70年左右。那么我们就要问一下，人类的智能是怎么突破的？非常有意思的是，人类历史学家对这个问题研究了很长时间，而且已经得出了结论。以色列的一位年轻的历史学家尤瓦尔.赫拉利的《人类简史：从动物到上帝》中写到：七万年前，从非洲大陆走出来的智人实现了“奇点”的突破，占领了整个世界。 所以大家就会想知道，七万年前来自非洲的猿人到底发生了什么，好像智力一下子突然开窍了，统一了地球呢？猿人在地球上已经存在了300到400万年了，到7万年前才实现了智能的突破，这里面是一个非常长的时间。而计算机出现的时间刚刚只有几十年的时间，和猿人产生智能的时间周期相比，计算机刚刚度过的时间只能算一瞬间。
最近讨论比较热的一个话题是，神经科学对人工智能发展促进的可能性。最近这两年，美国政府已经顺利完成人工基因测序的研究。美国和欧洲正在开展一个新的为期十年的40亿美金的基础研究投资，美国叫“大脑图谱”，欧洲叫“人类大脑项目”。在这个方面，我国各个方面也在积极推进“中国脑计划”，比如中科院卓越创新工程里面，也涉及了这方面的研究。
人工智能学习心得 目录 第一篇：人工智能学习心得 第二篇：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 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
用自然辩证法看待人工智能 上传于2016.11.25 自然辩证法深刻地揭示了人与自然的关系，同时也为自然科学的研究与工程技术的发展提供了哲学指导。随着当代科学技术的不断进步，人类在人工智能技术上已经迈开了第一步。而人工智能不仅仅牵涉到了科学技术，在哲学的范畴也引发了人们的大量思考，人们对人工智能的前景也抱有期待与担忧的矛盾心态。近几十年来，各种各样涉及到人工智能的电影便是人们对这类问题哲学思考的剪影。 自然辩证法把人与自然的关系归纳成了三种：人为自然界绘制图景的关系；认识关系，即科学；改造关系，即技术。从唯物主义观点来看，人类本身便是自然的产物。人类，包括人类的大脑，更包括大脑产生的意识，都是自然的产物并且是自然的一部分。人类认识世界并改造世界，发挥主观能动性，来使世界更容易地满足自身的物质文化等需要。 人工智能正是人类认识、改造自然的具体体现之一。人类认识了自然规律并对其加以利用，在冯·诺依曼的计算机体系框架下，大力发展了电子信息技术，并使得人类进入了信息时代，大大方便了人类的生活。然而目前的计算机技术仍然不能满足人类的需求，受到了计算机智能的局限，很多的工作依然需要人工完成。目前发展人工智能，主要是从三个角度来入手：在冯·诺依曼体系下优化算法，运用量子计算机，模拟大脑的结构原理来搭建新的计算机体系。在冯·诺依曼体系下对算法进行优化，例如使用神经网络算法进行深度学习，是现
在已经得到日常应用的技术。量子计算目前还属于尖端科技，人类有望在数年内建造出第一台量子计算机。而基于脑科学的计算机体系目前来看遥遥无期，因为脑科学的研究举步维艰，人类仍然没有弄清楚大脑的工作原理。在本人看来，当前主要应用的冯·诺依曼体系的计算机在未来仍然会展示其在智能方面的局限性，而量子计算机和基于大脑的计算机比较有可能突破人工智能的技术瓶颈。 人工智能之所以能够在哲学上引起人们大范围的讨论，还是因为人们对其前景有着不同的看法。人类认识并改造世界的目的，是为了得到一个更加有利于自身生存的世界，可是人类改造世界的结果却并不一定能实现人类的预期，甚至于有可能会压缩人类的生存环境。在人工智能的领域，人们期许人工智能可以完成更多的工作，使人类的生活更加舒适、便捷。但令人担忧的是，高度发展的人工智能有可能会置人类于危险境地。关于人工智能的哲学讨论，其核心就是意识——高度发达的人工智能是否会产生意识。 人类是自然界的产物，是自然的一部分，可人类却不是自然的奴隶。人类认识并改造世界，为自己创造美好生活。类似的，具有意识的人工智能也是自然的产物，是人类的产物，却也不是人类的奴隶。当具有意识的人工智能希望通过认识自然并改造自然、认识人类并改造人类来为其自身创造更加有利的生存环境，人类自然就处于危险之中了。也就是说，在自然辩证法中人与自然的关系，是可以推广到具有意识的人工智能与自然（人类）的关系。正是因为这些关系存在着不确定性，哲学对人工智能发展的指导意义就更加突出了，可以预见
人工智能 摘要：人工智能（Artificial Intelligence）是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”，本文在阐述人工智能定义的基础上，具体介绍人工智能的应用技术。 关键词：人工智能；机器思维；符号智能 本学期我们学习了人工智能导论这门课，该课程主要研究如何用计算机模仿和实现人类的智能。人工智能是使计算机能够思维，使机器具有智力，能够在各类环境下像人一样自主的交互式的执行各种任务的一种综合性的技术。下面我将对我所认识的人工智能技术做一个简要的概述。 人工智能技术是包含符号智能、计算智能、集成智能和分布智能等在内的智能科学技术。它一方面用于建立人类智能模型，一方面用于建立智能（专家的）计算机系统。这两者之间既有联系，又不是同一回事，它如同研究鱼类游走与船只运行一样。计算机程序（语言）是建立人类思维过程理论最适宜的表达工具，就像各种微分方程式是物理学理论的表达语言一样。当计算机的程序把一个复杂符号系统的状态和时间轨迹描绘出来时，也正像一组微分方程式把物理理论过程描述出来一样，可以说是建立了一个符号系统的理论。从生物的观点来看，智能实际上是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的（头脑）结构被保存下来，智能水平随之提高。基于这种认识，我们采用数值计算的方法去模拟和实现人类的智能。通过神经计算、进化计算、模糊计算、免疫计算、DNA计算和人工生命构成计算智能系统。由于人本身的复杂性行为，需要使用某种已有的智能技术才能模拟，像一些低等动物如六脚爬行动物使用某种智能技术（如遗传算法）即可模拟其行走捕食等行为，对人行为的模拟再结合智能计算方法可以出现各种复杂的智能系统。在逻辑上和物理上协调各自的智能行为，实现人工智能问题的程序化求解。因此，计算机程序就具有了思维的能力。从这个观点来看待人类的思维模拟过程，计算机就可以模拟人类思维说明许多难以说清楚的现象，如直觉、顿悟和灵感等。人工智能方法需解决不完全信息处理、机器学习、复杂系统构造和自动化等方面的问题。为此，“现场人工智能”的概念被提出，强调研究人工智能问题，必须把它放在应用环境中，与环境交互作用，才能构造出实用化的系统。 人工智能是一门正在快速发展的年轻学科，它的研究和应用领域十分广泛，对其中的不少问题专家们还在深入研究，其前景诱人，但又任重而道远。 参考文献：王万森.人工智能原理及其应用.北京：电子工业出版社，2010 Artificial Intelligence Abstract: AI (Artificial Intelligence) is to use artificial methods and techniques to imitate , extension and expansion of human intelligence ,to achieve some of the “machine thinking” . In explaining the basis of the definition of artificial intelligence , it detailed analyses the application methods . Key words: Artificial Intelligence ；Machine Thought ；Symbol Smart
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
认知科学的几个基础假设 刘晓力 一、认知科学概况 认知科学是以研究人类认知过程、智能和智能系统、大脑和心灵内在运行机制的一门学科。20世纪70年代(50年代？)兴起，是心理学、语言学、神经生理学、计算机科学、哲学和人类学的交叉学科。 认知科学不同的研究进路 认知科学依据不同的问题领域和研究方法划分为不同的研究进路 心理学进路 语言学进路 生物物理学进路 神经生理学进路 人工智能进路 广义进化论进路 复杂性科学进路 认知科学的起源 认知科学起源于不同学科领域，特别是： 图灵机概念的产生 人工智能研究的兴起 心灵哲学中以普特南（H.Putnam）和福多（J.Fodor）为代表的“功能主义”理论的确立 心理学和语言学乔姆斯基（A.N.Chomsky）等反对激进行为主义的“认知革命” . 认知科学所引发的一些基础问题成为20-21世纪之交涉及领域广泛、争论最为激烈的世界性的科学和哲学的热点问题。认知科学不同的研究进路，决定了关于它的哲学观上的巨大分歧和各种研究范式的激烈竞争。 二、认知科学的几个基础假设 D.Kirsh （1991）提出认知科学（人工智能）的五大问题 1）知识和概念化是人工智能的核心吗？ 2）认知能力及其所预设的知识能否脱离其有机体进行研究？ 3）认知的知识形态或信息形态的轨迹是否可用类自然语言描述？ 4）学习能否与认知相分离加以研究？ 5）是否有对于所有认知的统一结构？ 这些问题最重要的是我们对于心灵哲学中的三个方面问题的困惑和困难 1、意向性问题 2、意识问题 3. 心灵是否是涉身的？ Mark Johnson总结30年来认知科学的成就对传统哲学的挑战时说，认知科学的三大发现是：心灵本质上是涉身的； 思想大部分是无意识的；
全面认识人工智能 人工智能是一个非常广泛的领域。当前人工智能涵盖很多大的学科，由于学科比较分散，从事相关研究的大多数博士、教授等专业人员，往往也只是涉及以上某个学科，甚至长期专注于某个学科中的具体问题。接下来的文章，格物斯坦全面对人工智能进行剖析。 人工智能涵盖的六大分类。计算机视觉（暂且把模式识别，图像处理等问题归入其中）、自然语言理解与交流（暂且把语音识别、合成归入其中，包括对话）、认知与推理（包含各种物理和社会常识）、机器人学（机械、控制、设计、运动规划、任务规划等）、博弈与伦理（多代理人agents的交互、对抗与合作，机器人与社会融合等议题）、机器学习（各种统计的建模、分析工具和计算的方法）。这些领域目前还比较散，目前它们正在交叉发展，走向统一的过程中。 比如，人脸识别是计算机视觉这个学科里面的一个很小的问题；深度学习属于机器学习这个学科的一个当红的流派。很多人现在把深度学习就等同于人工智能，就相当于把一个地级市说成全国，肯定不合适。读到这里，搞深度学习的同学一定不服气，或者很生气。你先别急，等读完后面的内容，你就会发现，不管CNN网络有多少层，还是很浅，涉及的任务还是很小。 人工智能发展的断代现象。由于历史发展的原因，人工智能自1980年代以来，被分化出以上几大学科，相互独立发展，而且这些学科基本抛弃了之前30年以逻辑推理与启发式搜索为主的研究方法，取而代之的是概率统计（建模、学习）的方法。这种领域的分化与历史的断代，客观上造成了目前的学界和产业界思路和观点相当“混乱”的局面，媒体上的混乱就更放大了。但是，以积极的态度来看，这个局面确实为现在的年轻一代研究人员、研究生提供了一个很好的建功立业的机会和广阔的舞台。
人工智能与认知过程 摘要： 人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力、以延伸人类智能的科学。而认知过程是指人们认识活动的过程，即个体对感 觉信号接收、检测、转换、简约、合成、编码、储存、提取、重建、概念形成、 判断和问题解决的信息加工处理过程。为了能够更好地实现人工智能，首先要 对两者之间建立一定的联系。 关键词人工智能；认知过程；神经网络 前言 人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性很强的边缘学科。总的来说，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸扩展人类智能的学科。想要很好地实现人工智能，必须要对人脑工作方式进行充分的了解，因此，对认知过程需要有充分的认识。 人的认知过程是一个非常复杂的过程，指人认识客观事物的过程，即是对 信息进行加工处理的过程，是人由表及里，由现象到本质地反映客观事物特征 与内在联系的心理活动。它由人的感觉、知觉、记忆、思维和想象等认知要素 组成。 一、人工智能 1.人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；或者说是人们使 机器具有类似于人的智能。历史发展史：①孕育（1956年之前）；②形成（1956年－1969年）[1969年第一届国际人工智能联合会议，1979年成立美国人工智能联合会]；③发展（1970年至今） 2.人工智能研究的基本内容： ①知识表示——人工智能的永恒主题：将人类知识形式化或者模型化。知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法；
②机器感知：使机器（计算机）具有类似于人的感知能力。以机器视觉(machine vision)与机器听觉为主。 ③机器思维：对通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目 的的处理。 ④机器学习：研究如何使计算机具有类似于人的学习能力，使它能通过学习自 动地获取知识。 ⑤机器行为：计算机的表达能力，即“说”、“写”、“画”等能力。 二、人工智能模拟认知过程所涉及的相关知识 1、知识表示及推理 知识表示是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识。 ①产生式的基本形式 一般形式：PQ 或IFPTHENQ 语义：如果前提P被满足，可推出结论Q或执行Q所规定的操作。P是前提,Q是 结论或动作,前提和结论可以是由逻辑运算符AND、OR、NOT组成的表达式。 例IF上课认真听讲AND下课及时复习 THEN将会取得好成绩 ②常见的知识表示方法：产生式系统，框架结构，语义网络，过程性知示，面向对 象知识表示，基于本体的知识表示法，产生式的基本形式 ③产生式系统的基本结构 规则库：描述领域知识的产生式规则集 综合数据库：记录求解（或推理）过程中各种信息的数据结构 推理机：负责匹配到得出结论的整个问题求解过程. ④产生式表示法的优点和缺点 优点：a.自然性知识表示形式自然，便于推理。b.模块性便于进行模块化处理， 利于规则库的扩展和管理。c.有效性可以表示不确定性知识和确定性知识。d.直观 性前提和结论部分非常直观，便于对规则进行设计。 缺点：a.效率不高；b.不能表达结构性知识。 ⑤框架的一般形式：
1谈谈你对人工智能的看法？人工智能是21世纪世界三大尖端技术之一，它在社会生产生活中起到了无可替代的巨大作用，它研究、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。作为计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，它是多种学科互相渗透的一门综合性新学科，是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，用以延伸人们智能的科学。 2）在我看来，人工智能可以分成两个部分来理解，即“人工”和“智能”。人工，自然就是一些人力所能做到的事情，由人去完成活动。智能，应该理解为智慧和能力。既然走智能平台之路，就必须做到两点：一、通过向开发者开放免费的API 接口，方便导入后台数据库；二、平台具备自我学习能力，不断完善信息和丰富数据库。3）人工智能的本质就是机器自学习的过程。机器学习包括两大模块：一是数据来源，即大数据；二是数据处理方式，即机器学习算法，机器在自学习过程中两大模块同时运行。深度学习是机器学习研究中的全新领域，主要为建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。深度学习能增强机器学习的能力，整个机理得到大幅改进。4）但受限于技术瓶颈，目前人工智能远未到达成熟的地步。人工智能一旦做成，将对现有移动互联网产品商业模式产生巨大的颠覆，甚至很多移动互联网、互联网产品将不复存在。它的到来，将改变现有的购物、聊天和通信方式，甚至对社交产生冲击。5）基于大数据的分析和处理的人工智能能实现精准推荐。但用它来模拟人工存在较大瓶颈，即模拟不出情感、道德等人类特有特征，最根本的解决办法是基于生物计算机去变革，这是人工智能演化必经的基础性变革。以上就是我对人工智能的看法。 2谈谈你对智能机器人的看法？智能机器人是当前人工智能领域一个十分重要的应用领域和热门的研究方向，它直接面向应用，社会效益强，发展非常迅速。它的研制几乎需要所有的人工智能技术，而且还涉及其他许多科学技术部门和领域。作为人工智能的理想研究平台,它是一个集感知、思维、效应等多方面全面模拟人的机器系统，但其外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场。可以全面地考察人工智能各个领域的技术。其能力和水平已经成为人工智能技术水平甚至人类科学技术综合水平的一个表现和体现,研究它们相互之间的关系还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。2）智能机器人作为第三代机器人，具有感知、识别、推理、规划和学习等智能机制, 其中，感知本身, 就是人类和动物所具有的低级智能。智能机器人可以把感知和行动智能化结合起来。它的智能分为两个层次:第一即具有感觉、识别、理解和判断功能;第二即具有总结经验和学习的功能。3）智能机器人技术将会沿着自主性、智能通信和适应性三个方向发展。移动功能是智能机器人与工业机器人显著的区别之一。智能机器人的生命在于创新, 开展仿生机构的研究, 可以从生体机构、移动模式、运动机理、信息处理与综合, 以及感知和认知等方面多层次得到启发。智能机器人的发展必将伴随着智能化算法的不断涌现，模糊控制、神经网络、遗传算法以及它们的相互结合也是智能机器人研究热点之一。由于智能机器人工作环境复杂度和任务的加重, 人类对其要求不再局限于单台智能机器人, 在动态环境中多智能机器人的合作与单个机器人路径规划要很好地统一,才能更好实现智能化。由于智能机器人的造价太高，所以至今无法普及。不过，总有一天，智能机器人将会伴着我们的生活，为我们的生活带来方便。 3、谈谈你对专家系统的看法？专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。ES的理论和技术不断发展，应用渗透到几乎各个领域，包括军事、法律、商业、计算机设计和制造等众多领域，开发的专家系统，其中不少在功能上已达到，甚至超过同领
人工智能值得注意的三个研究方向 李德毅1刘常昱2 （1 中国电子系统工程研究所，北京，100840 2 解放军理工大学，南京，210007） Three Directions Need to Pay More Attention to in Artificial Intelligence Studies LI De-yi1 LIU Chang-yu2 (1 China Institute of Electronic System Engineering, Beijing, 100840 2 Department of Information Operation and Training of PLA National Defense University,Beijing,100091) 摘要：人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正的人 类智能还相差甚远。本文阐述新世纪人工智能科学有三个非常值得关注的研究方向。强调要 在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新，要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理 学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透，尤其是重视认知物理学的研究；自 然语言是人类思维活动的载体，是人工智能研究，尤其是知识表示无法回避的直接对象，要 对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用 现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法， 研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘 的普遍要求，迎接人工智能科学与应用新的辉煌。 关键词：学科交叉，认知物理学，数据场，云模型，网络化智能 从1956年著名的达特茅斯（Dartmouth）会议算起，人工智能学科诞生已有50年的历史，先后出现有逻辑学派（符号主义）、控制论学派（联结主义）和仿生学派（行为主义）。符号主义方法以物理符号系统假设和有限合理性原理为基础，联结主义方法以人工神经网络和进化计算为核心，行为主义方法则侧重研究感知和行动之间的关系。这些理论和方法在模式识别、知识工程、机器人等领域取得伟大成就，极大地推动了科技进步和社会发展。专家系统、智能控制、数据挖掘、智能机器人、智能社区随处可见，改变了我们的生活。有人把人工智能与基因工程、纳米科学被并称为21世纪三大尖端技术。 人工智能自诞生之日起就引发了人们无限美丽的想象和憧憬，但人工智能的发展过程也存在着不少争议和困惑：什么才算是真正的“智能”？为什么再高级的电脑、再智能的机器与人类的智能相比仍然那么幼稚？为什么人工智能与人们最初的想象和期望仍然相距甚远？未来的人工智能发展方向中那些更值得我们更多地关注？ 最近十几年来，我们在国家自然科学基金项目、国家863计划、973计划的支持下，围绕不确定性人工智能做了一些研究工作。这些研究正走向一个有机的整体，把许多重要的、但又是局部的结果，统一到一个令人满意的框架内。这些研究也让我们深深陷入了对人工智能未来发展方向的思考。 1在交叉学科研究中实现人工智能的创新 人工智能虽然常常被划分为计算机科学或自动化的一个分支，但它的研究范畴一直是很 本文受国家自然科学基金资助（项目编号60496323） 作者简介: 李德毅(1944－)男,江苏泰县人,博士生导师,中国工程院院士,主要研究领域为人工智能,指挥自动化，复杂网络等;刘常
初识进人工智能 教学目标 1、知识与技能目标：了解人工智能技术的发展和原理；初步接触人工智能技术在社会消费、生活中的一些运用； 2、过程与方法目标：在体验智能信息工具软件的进程中，了解其基本任务原理，了解其实践运用价值，提高对人工智能的认识，及其对我们日常生活的影响； 3、情感态度与价值观目标:通过感受人工智能的魅力，拓展到让机器为我们解决实际问题，激发学生对人工智能学科的浓厚兴趣。通过对人工智能未来发展的展望，使学生看到人工智能广阔的发展前景，并对未来社会产生大胆假想，拓展学生的思维。 教学重点：对人工智能的初步了解及体验。 教学难点：如何客观认识人工智能技术的发展对人类社会的影响，树立正确的科学技术应用观。 教学手段:多媒体网络机房、课件、智能工具软件 教学方法:任务驱动法、启发法 课时安排：1课时 教学过程： （一）创设情境导入新课 教师活动：播放关于人工智能的视频 提问：1、什么是智能？ 2、什么是人工智能？判断人工智能的条件是什么？ 学生活动：观看视频、阅读课本、分析思考、回答问题 设计意图：引发学生的兴趣和热情。给同学新奇感，顺利过渡到新课。 （二）初识人工智能 学生：用自己的语言描述人工智能，产生对人工智能的模糊认识。 老师：人工智能是对人的智能的模拟，包括听、说、看、理解、思考、动作等的智能。 老师：人工智能在实际生活应用中非常广泛，大家能不能举举我们学习和生活中的例子？ 老师提示：比如模拟人看的智能的产品（扫描仪、手写板等），模拟人听的智能的产品（能语音识别的手机等），比如模拟人能思考的产品（人机对弈等），模拟人行为动作的产品（机器人）（教学BLOG网站给出提示图） 老师引导：人之所以具有智能，是因为人能够接受获取信息—思考处理信息—给出思考的结果。人工智能实质是对人的思维机理的模拟。 设计意图让学生用自己的语言描述，培养学生的自我学习、总结的能力 让学生对人工智能的应用领域有简单的了解 （三）合作体验 教师活动：为了让大家更好地了解人工智能，我们让大家亲身体验一下人工智能的魅力。将学生分成四组，每组完成一个体验任务，任务完成后，每组转播一个同学的屏幕与其他同学交流体验的过程和方法。 学生活动：分组活动，合作体验。 设计意图：让学生实际体验人工智能。 体验活动一：随“机”应变———与机器人进行交流