人工智能心得总结 人工智能心得体会3篇.docx
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1、人工智能心得总结 人工智能心得体会3篇人工智能心得总结 人工智能心得体会1一、 探讨领域在大多数数学科中存在着几个不同的探讨领域,每个领域都有着特有的感爱好的探讨课题、探讨技术和术语。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、智能限制、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,诊断疾病以及限制限制太空飞行器、地面移动
2、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,它不但要求探讨它的人懂得人工智能的学问,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。因为人工智能的探讨领域非常广袤,它总的来说是面对应用的,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探讨的领域。人工智能就是为了应用机器的特长来帮助人类进行智力活动。人工智能探讨的目的就是要模拟人类神
3、经系统的功能。二、 各领域国内外探讨现状(进展成果)近年来,人工智能的探讨和应用出现了很多新的领域,它们是传统人工智能的延长和扩展。在新世纪起先的时候,这些新探讨已引起人们的更亲密关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与学问发觉,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(distributed ai,dai)是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为限制系统质量的标准,并具有互操作性,即不同的异构系统在快速改变的环境中具有交换信息和协同工作的实力。分布式人工智能的探讨目标是要创建一种能够描述自然系
4、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,因而其主要探讨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(multiagent system,mas)两领域。其中,分布式问题求解把一个详细的求解问题划分为多个相互合作和学问共享的模块或结点。多艾真体系统则探讨各艾真体间智能行为的协调,包括规划、学问、技术和动作的协调。这两个探讨领域都要探讨学问、资源和限制的划分问题,但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和胜利标准,而mas则含有多个局部的概念模型、问题和胜利标准。mas更能体现人类的社会智能,具有更大的敏捷性和适应性,更适合开放
5、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限制科学与工程的探讨热点。当前,艾真体和mas的探讨包括理论、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(puting intelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等探讨领域。其中,神经计算和模糊计算已有较长的探讨历史,而进化计算则是较新的探讨领域。在此仅对进化计算加以说明。进化计算(evolutionary putation)是指一类以达尔文进化论为依据来设计、限制和优化人工系统的技术和方法
6、的总称,它包括遗传算法(genetic algorithms)、进化策略(evolutionary strategies)和进化规划(evolutionary programming)。它们遵循相同的指导思想,但彼此存在肯定差别。同时,进化计算的探讨关注学科的交叉和广泛的应用背景,因而引入了很多新的方法和特征,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很多困难系统的自适应限制和困难优化问题等探讨领域,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寻和优化机制,对计算机科学,特殊是对人工智能的发展产生了很大的影响。大
7、多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择确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探讨才起先沟通,并发觉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、数据挖掘与学问发觉学问获得是学问信息处理的关键问题之一。20世纪80年头人们在学问发觉方面取得了肯定的进展。利用样本,通过归纳学习,或者与神经计算结合起来进行学问获得已有一些试验系统。数据挖掘和学问发觉是90年头初期新崛起的一个活跃的探讨领域。在数据库基础上
8、实现的学问发觉系统,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学问,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,实现学问的自动获得。这是一个富有挑战性、并具有广袤应用前景的探讨课题。从数据库获得学问,即从数据中挖掘并发觉学问,首先要解决被发觉学问的表达问题。最好的表达方式是自然语言,因为它是人类的思维和沟通语言。学问表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。机器学问发觉始于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学问获得探讨有关。到20世纪80年头末,数据挖掘取得突破。越来越多的探讨者
9、加入到学问发觉和数据挖掘的探讨行列。现在,学问发觉和数据挖掘已成为人工智能探讨的又一热点。比较胜利的学问发觉系统有用于超级市场商品数据分析、说明和报告的coverstory系统,用于概念性数据分析和查寻感爱好关系的集成化系统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,以及通用的数据库学问发觉系统kdd等。4、人工生命人工生命(artificial life,alife)的概念是由美国圣菲探讨所非线性探讨组的兰顿(langton)于11017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
10、。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。人工生命所探讨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(life as it could be)的广袤范围内深化探讨生命之所知(life as we know it)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起先,把器官、组织、细胞、细胞膜,直到分子,以探究生命的奇妙和机理。人工生命则从问题的底层起先,把器官作为简洁机构的宏观群体来考察,自底向上进行综合,把简洁的由规则支配的对象构成更大的集合,并在交互作
11、用中探讨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探讨。人工生命学科的探讨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探讨有计算机病毒、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(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途,了解国内人工智能探讨的基本状况,熟识人工
12、智能的探讨领域。(2)较具体地论述学问表示的各种主要方法。重点驾驭了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法,熟识语义网络法,了解学问表示的其他方法,如框架法、剧本法、过程法等。(3)驾驭了盲目搜寻和启发式搜寻的基本原理和算法,特殊是宽度优先搜寻、深度优先搜寻、等代价搜寻、启发式搜寻、有序搜寻、a*算法等。了解博弈树搜寻、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。(4)驾驭了消解原理、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。(5)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限制等。(6)基本了解人工智能程序设计的语言和工具。四、 对人工
13、智能探讨的展望对现代社会的影响有多大?工业领域,尤其是制造业,已胜利地运用了人工智能技术,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协助其分析,推断和决策;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便利,它还变更了传统的通信方式,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消遣生活,引发人们更深层次的精神和哲学层面的思索,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
14、同样的问题:我们应当如何看待人工智能?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?问题的答案或许千差万别,我个人认为上述担忧不太可能成为现实,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快速,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,特殊是对于软件的开发,面对agent技术将是继面对对象技术后的又一突破。从万维网到人工智能的探讨正在如火如荼的开展。五、 对课程的建议(1) 能够结合现在最新
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