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，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作
和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，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控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、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
计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法、进化策略和进化规划。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，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许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、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索和优化机制，对计算机科学，特别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。自然选择决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研究才开始交流，并发现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、数据挖掘与知识发现
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，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知识，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，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974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知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的
coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统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，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命
人工生命的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿于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。
人工生命所研究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”的广阔范围内深入研究“生命之所知”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开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究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研究。
人工生命学科的研究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研究有计算机病毒、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、学了人工智能课程的收获
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。
较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、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。
掌握了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。
掌握了消解原理、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。
概括性地了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控制等。
基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
四、对人工智能研究的展望
对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，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辅助其分析，判断和决策；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方便，它还改变了传统的通信方式，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娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，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：我们应该如何看待人工智能？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？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，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迅速，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，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
五、对课程的建议
能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成
果中人工智能那些知识被应用。
多推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兴趣。
条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的
作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。
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
新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，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
深圳大学硕士研究生课程作业—人工智能
《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(artificial intelligence，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
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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。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987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：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。
(3) 知识库：包括数据库与规则库两部分，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：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，其规则制定的来源主要由专家的经验和知识、操作员的操作模式、自学习提供。模糊规则的形式则分为状态评估和目标评估两种。但都是以模糊控制为基础，达到自动控制的目的。
4. 专家系统
专家系统(expert system)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之
一。运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。
专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统属单学科专业型、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、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识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，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、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，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、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、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、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、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见的有解释型、预测
型、诊断型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。
简而言之，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。
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，在科学界存在许多不同的见解。目前使用得最广泛的是t.koholen的定义，即“神经网络是由具有适应性的简单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第二种方式。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单，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，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，了解如模糊控制、专家系统、神经网络等人工智能的知识入门尤为重要，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：
《人工智能控制》作者：蔡自兴，出版社：化学工业出版社， 2014-7-1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天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始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研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。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，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初
只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始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许多地方得到应用。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，国内外许多专家、学者为机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。虽然至今还没有一个实用、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，特别是作为人们的辅助翻译工具，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不下百种，根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，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2014”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻
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实用性还有不少差距，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，但机译译文的质量确实却一直是个老大难问题。这里，我们不妨对现有的机译和人译过程作一比较，从中可以看出一些原因。
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.缺乏领域知识，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.翻译是一个再创造的过程。
在目前的情况下，计算机辅助翻译应该是一个比较好的实际选择。事实上，
在很多领域中，计算机辅助人类工作的方式已经得到了广泛的应用，例如cad
软件。如果计算机辅助技术用于语言的翻译研究，应该同样可以起到很大的辅助作用，这就是所谓的“计算机辅助翻译”。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造性的思考上，有利于工作效率的提高。
机器翻译研究归根结底是一个知识处理问题，它涉及到有关语言内的知识、语言间的知识、以及语言外的世界知识，其中包括常识和相关领域的专门知识。随着因特网的普及与发展，机器翻译的应用前景十分广阔。作为人类探索自己智能和操作知识的机制的窗口，机器翻译的研究与应用将更加诱人。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，至少还要经历15年时间的持续研究，但在人类对语言研究还没有清楚“人脑是如何进行语言的模糊识别和判断”的情况下，机器翻译要想达到100%的准确率是不可能的。
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知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究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，取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、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，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库)，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，并运用知识进行推理，做出决策和判断，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知识，即来自领域专家的己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，专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多是不精确或不确定的，因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。此外，专家系统开发工具的研制发展也很迅速，这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程，将起到积极地促进作用。随着计算机科学技术整体水平的提高，
人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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作出反应的智能机器，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。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
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。
学习心得 程宇涵11312016011716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。
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
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系
5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?
A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源
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
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
人工智能数据库系统优化的捷径 摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。 一数据库性能的优化 一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 二应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于
涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。 三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。 四SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。
第一篇、人工智能心得体会大作业 人工智能学习心得 我眼中的人工智能 人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫智慧。 人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何获取食物来填饱肚子，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担，人类开始学会使用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开始了工业革命，无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类使用资源的能力有了质的发展，由使用已有资源，到创造新的资源。第一台计算机应运而生，人类开启了无限创造的时代。时至今日，计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。
人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面，与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别，而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询，但这款搜索引擎推出的初衷，就是为了帮助人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来锻炼人工智能的学习能力，由于我的水平还很低，对于深度学习还不敢妄自拽测。但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。不得不说，人工智能想要进一步发展，必须依靠这些大公司的研究和不断推广，由经济促创新。 纵览时间长河，很多新生的技术在一开始都是举步维艰的，人工智能也不例外，但幸运的是，人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短，对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此，在我看来，将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场，使其进入人们的生活只是时间的问题，但要想真正掌握人工智能，开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题，我的看法是，人工智能的开发和应用是需要监管的，但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。
人工智能讲座心得体 会
精品文档 心得体会——人工智能 2016级网络工程，1601103086，杨奥通过这次李元甲老师的讲座，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是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。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-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。 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逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除
心得体会——人工智能 2016级网络工程，1601103086，杨奥通过这次李元甲老师的讲座，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是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。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-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。 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逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
机器学习与数据挖掘姓名：xxx班级：计xxx学号：xxxxx
机器学习与数据挖掘 随着互联网突飞猛进的发展，数据总量呈爆炸式增长，数据量从TB级别升到ZB级别别IDC报告称，未来10年数据总量将会增加50倍，应对如此的数据总量，相应管理数据仓库的服务器将增加10倍。目前主流的软件已经无法在合理的时间内针对如此数量级别的数据进行撷取、管理、处理并整理成能为决策提供帮助的信息。美国政府率先提出并启动了“大数据研究和发展计划”，标志着大数据已上升到国家意志，大数据时代到来。 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 机器学习”是人工智能的核心研究领域之一，其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能，因为众所周知，没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”。事实上，由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的，因此机器学习需要设法对数据进行分析，这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一，并且为此而受到越来越多的关注。 “数据挖掘”和“知识发现”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。对数据挖掘有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”。其实顾名思义，数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。数据挖掘与机器学习的关系如图一所示： 数据挖掘 数据分析技术数据管理技术 机器学习数据库 图一数据挖掘与机器学习的关系 实际上，机器学习和数据挖掘技术已经开始在多媒体、计算机图形学、计算机网络乃至
人工智能学习心得 人工智能学习心得 我眼中的人工智能 人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫智慧。人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何获取食物来填饱肚子，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担，人类开始学会使用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开始了工业革命，无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类使用资源的能力有了质的发展，由使用已有资源，到创造新的资源。第一台计算机应运而生，人类开启了无限创造的时代。时至今日，计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。 人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。
在社会生活方面，与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别，而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询，但这款搜索引擎推出的初衷，就是为了帮助人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来锻炼人工智能的学习能力，由于我的水平还很低，对于深度学习还不敢妄自拽测。但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。不得不说，人工智能想要进一步发展，必须依靠这些大公司的研究和不断推广，由经济促创新。 纵览时间长河，很多新生的技术在一开始都是举步维艰的，人工智能也不例外，但幸运的是，人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短，对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此，在我看来，将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场，使其进入人们的生活只是时间的问题，但要想真正掌握人工智能，开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题，我的看法是，人工智能的开发和应用是需要监管的，但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。 由于我对于人工智能的理解还只是皮毛，对于文中出现的纰漏和错误还希望老师指正！第二篇、对人工智能学习的感想 人工智能学习心得
《电脑人工智能日趋成熟》 电脑在二十世纪70年代末期开始广泛普及,当时,有些专家便预计说,电脑可以改变人们的日常生活,并且使社会文化随之改变。 现在,时间的车轮运转到了2000年,专家们的这些预想至少已经有一部分成为现实。今天,人们已经在开始讨论有关电脑会不会具有人类的某些智能。这类课题已经不是什么科学幻想,而是非常严肃的学术讨论了。 舍科尔教授是美国麻省理工学院的社会学教授,他是电脑心理学方面的专家,曾经撰写过关于电脑心理学的两本具有开创性的着作。 一本书的书名是《第二自我—电脑和人类精神》,另一本书是最近出版的,书的题目是《电脑屏幕上的生活—因特网时代的特征》。舍科尔教授现在是麻省理工学院科学技术和社会项目的教授。从70年代开始到80年代初期,舍科尔教授开始研究人和电脑的关系。 舍科尔教授说:“电脑的特征在物体和非物体之间。很明显地,电脑是物体,即使是孩子也知道电脑是一部机器。可是,在另外一方面,电脑又可以反馈,可以有行为,可以有理智,甚至有精神。 人们发现,自己和电脑之间存在着互动的关系,甚至感到电脑似乎在活着。” 舍科尔教授特别对儿童和第一代电脑,以及电子玩具之间的关系感兴趣。他发现,十来岁的少年主要用电脑来探索认知的问题;而青春期以前的儿童也就是八岁到十二岁之间的儿童,他们主要试图熟练地掌握机器和电子玩具。 舍科尔教授发现,电脑玩具对五岁到八岁之间的儿童来说,起到了激发他们的伦理性、推测性息维的能力。 舍科尔教授说:“这些电脑玩具促使我们考虑‘什么是生活’这一类的问题。电脑有生命吗?在电脑玩具的战斗中,搏杀者意味着什么呢?作为一种玩具,到底有什么特殊性呢? 讨论电脑到底和人类有哪些区别,就无疑地是一个重要的问题。 一个十二岁的男孩对我说,将来可能会出现和人类一样聪明的电脑。但是,人类仍然要做饭,要建立家庭,要开餐馆。人类可能是地球上唯一要去教堂的生物。
人工智能心得体会 人工智能心得体会 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
数据库技术实现与人工智能融合的方法 发表时间：2019-09-16T15:23:49.090Z 来源：《基层建设》2019年第17期作者：张培颖[导读] 摘要：在现实生活中，数据库技术和人工智能有着紧密的联系，在人们思想地位中，人工技能只是具备单一的理论性，数据库则是大量的应用在实际操作中。 天津中发智能科技有限公司天津 300392摘要：在现实生活中，数据库技术和人工智能有着紧密的联系，在人们思想地位中，人工技能只是具备单一的理论性，数据库则是大量的应用在实际操作中。人工智能在发展初期的时候，就和数据库有着紧密联系，任何一个数据系统都是应用计算机进行操作，人工智能将使得计算机在实际使用中发挥出最大功效，以展现出人工智能和数据库的融合作用。下面就基于作者实际工作经验，简要的分析数据库 技术实现人工智能融合的方向，希望对相关从业人员有所帮助。 关键词：数据库发展；人工智能；融合方法 1 数据库的现阶段发展现状分析 1.1数据库飞速的发展 数据库的先进技术主要是计算机的重要分支点，充分展现出高科技技术重要性，数据库有着突破性的进展，在数据库的形成最初过程中，以网状数据库和关系数据库为主，而这两种数据库的使用还存在着诸多和不足之处，经过发明和研究，人们创造出技术先进、使用性方便的数据库管理系统，可以有效的弥补数据库中存在的不足之处。 在人们的生活、工作过程中，数据库起到重要的作用，在当前社会正处在高科技的发展阶段，应用先进的系统能够对工作负担进行降低，以有效的提升工作的效率，数据库对数值的保存和计算有着绝对的优势，数据库不仅能够长久性的保存相关数值，还能够对近期数值进行准确计算。如果说某单位计算员工的工资，以往的人工计算方式需要计算出勤、迟到、薪酬、奖金，每一项数据都应手动计算，降低工作效率的同时存在数值偏差现象，而数据库的使用不但准确率较高，且计算时间较短，在短时间内计算出准确数值，是数据库存在的优点之一。 1.2 数据库安全使用性能 数据库的使用范围较为广泛，现如今的工作学习中都离不开数据库的应用，为人们提供方便快捷的有利条件。以往的模式中主要以文件管理为主，只是单一的保管文件，并且文件存放比较分散，工作中需要寻找资料时，往往需要大量时间，而数据库避免了这一现象的发生，数据库保存数据较为集中，相关的数据只保存在一个表格当中，工作中可对相应数值一目了然，避免查找的繁琐过程，提高工作效率。数据库还具备一致性与可维护性，保证了数据库的安全性与可靠性，数据库的具有防止数据丢失与越权使用两种性能，由于数据库的存放时间较长，对保存时间没有规定，使用数值不存在限制，提升数据数值的使用性。数据库数值具有一致性的使用特点，任何数值都具有唯一性，减少数值差的存在，为工作提供便利条件，提高工作效率。数据库的最大的优点便是故障修护系统，数据库具有相应的数据库管理系统，可发现数据库的使用故障，并对数据库进行及时修复，防止整体数据库的破坏为工作带来不必要麻烦，数据库的修复系统可在较短时间内进行数据恢复，体现出数据库使用的方便性。 1.3 数据库的种类模式 数据库的种类与数值有着紧密联系，数值是指由组织形成的数据组成，数据分为逻辑结构与物理结构，两者密切配合提升数据库的使用效率。数据的逻辑结构主要以逻辑思维的角度观察数据，对数据进行透彻性分析，发现数值存在的问题，及时进行数据修改，避免工作中产生数据误差现象。 2 人工智能概况 在1956年，麦卡锡等人第一次使用人工智能这一术语，标志着人工智能正式诞生。人工智能是控制论、信息论、系统论、计算机科学、神经生理学、心理学、数学、哲学等学科相互交叉渗透的产物，它与空间技术、能源技术一起被称为世界三大尖端技术。各领域的专家学者将人工智能与本专业技术相结合，取得了一个又一个令人注目的成果。虽然人工智能的发展经历了风风雨雨，但它已取得的成就不得不令人惊叹。人工智能的不断发展，已产生许多分支，模糊逻辑、专家系统、神经网络、遗传算法是其中最为活跃的四大分支。 3 人工智能的实现 为了将人工智能的理论研究成果应用于实际，人们发明了多种方法。目前大部分的人工智能应用系统是在冯?诺依曼结构的通用数字计算机或通用算机上运行求得结果。这种用软件实现的方法灵活性强但速度较慢。从原理上讲，几乎所有的编程语言均可用于解决人工智能算法，但从编程的便捷性和运行效率考虑，最好选用“人工智能语言”。常用的人工智能语言有传统的函数型语言Lisp、逻辑型语言Prolog 及面向对象语言Smalltalk、VC++及VB等。 为了缩短人工智能应用程序的开发周期，人们还研制出了多种专用开发工具，如MathWorks公司推出的高性能数值计算可视化软件Matlab中包含有神经网络工具箱，提供了许多Matlab函数。另外，还有多种专家系统工具用于开发特定领域的专家系统，如INSIGHT、GURU、CLIPS、ART等。这些实用工具为开发人工智能应用程序提供了便利条件。在硬件方面，随着微电子技术的发展，出现了非冯诺依曼结构微处理器，给人工智能信息处理带来了新的生机和活力。DSP是其中的典型产品，它放弃了冯诺依曼结构而采用了哈佛结构，即将程序指令与数据的存储空间分开，各有自己的数据与地址总线，使得处理数据和指令可以同时进行，大大提高了运行速度。在那些因受传统微处理器速度和结构限制而难以实现复杂算法及难以达到要求速度的场合，可考虑选用DSP。高速DSP芯片已被认为是模拟神经特性的理想工具，并可直接用在将来的神经网络计算机中。同时，各大芯片生产厂商已研制出各种专用模糊芯片和神经网络芯片，用专用芯片比用软件方法实现速度快得多，当系统较复杂或速度要求较高时，可选用这些专用芯片，但专用芯片的价格较昂贵。 4 实现数据技术与人工智能结合的重要性 4.1 人工智能系统的应用 人工智能系统是相对人类智能而言，主要是指在机械或电子产品中加入智能设备，使其使用功能有所提升。人工智能主要利用先进的电子技术进行仿生学研究，从整体结构模拟人脑活动。电子计算机是人工智能技术的重要表现，其具有高效、快速的特点，在计算机的使用过程中必须受到人脑的控制，在接收相应的指令后方可进行工作。人工智能是由人造机器产生的，随着人们不断传入新知识，计算机使用范围将更广。
2016级网络工程，86，杨奥 通过这次李元甲老师的讲座，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是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。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-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。
《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算 A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是 A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的 A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用 A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用 A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是 A.日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点 A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系 A.数量越多处理时间越长 B. 数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.Spark Streaming B. Mllib C. GraphX 11、Spark是在哪一年开源的 A.1980 B. 2010 C. 1990 D. 2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是