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 篇虽然不知道其中有多少在将来会得到实现,但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的富强景象和光明前景已展现出其迷人的魅力, 让我们一起期盼将来的世界吧,一个全的人工智能世界。以下是共享的人工智能心得总结 人工智能心得体会,期望能帮助到大家! 人工智能心得总结 人工智能心得体会 1一、 争论领域在大多数数学科中存在着几个不同的争论领域,每个领域都有着特有的感兴趣的争论课题、争论技术和术语。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、智能掌握、模式识别、视觉系统、神经网络
2、、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,诊断疾病以及掌握掌握太空飞行器、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,它不但要求争论它的人懂得人工智能的学问,而且要求有比较扎实的数学根底,哲学和生物学根底,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。由于人工智能的争论领域格外宽阔,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,由于人工智
3、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。哪个领域有人进展的智力活动,哪个领域就是人工智能争论的领域。人工智能就是为了应用机器的特长来帮助人类进展智力活动。人工智能争论的目的就是要模拟人类神经系统的功能。二、 各领域国内外争论现状(进展成果)近年来,人工智能的争论和应用消灭了很多的领域,它们是传统人工智能的延长和扩展。在世纪开头的时候,这些争论已引起人们的更亲热关注。这些领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与学问觉察,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
4、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 系统以鲁棒性作为掌握系统质量的标准,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力量。分布式人工智能的争论目标是要创立一种能够描述自然系统和社会系统 的准确概念模型。dai 中的智能并非独立存在的概念,只能在团体协作中实现, 因而其主要争论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具体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。多艾真体系统则争论各艾真体间智能行为的协
5、调,包括规划、学问、技术和动作的协调。这两个争论领域都要争论学问、资源和掌握的划分问题,但分布式问题求解往往含有一个全局1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 更能表达人类的社会智能,具有更大的敏捷性和适应性,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掌握科学与工程的争论热点。当前,艾真体和 mas 的争论包括理论、体系构造、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、机场治理、电力治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 intel
6、ligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等争论领域。其中,神经计算和模糊计算已有较长的争论历史,而进化计算则是较的争论领域。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、掌握和优化人工系统的技术和方法的总称,它包括遗传算法(genetic algorithms)、进化策略(evolutionary strategies)和进化规划(evolutionary programming)。它们遵循一样的指导思想,但彼此存在肯定差异。同时,进化计算的争论关注学科的穿插和广泛的应用背景,因而引入了很多的方法和特征, 彼此间难于
7、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简单系统的自适应掌握和简单优化问题等争论领域,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,特别是对人工智能的进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展进化。自然选择打算了群体中哪些个体能够生存和生殖,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争论才开头沟通, 并觉察它们的共同理论根底是生物进化论。因此,把这三种方法统称为进化计算, 而把相应
8、的算法称为进化算法。3、数据挖掘与学问觉察学问猎取是学问信息处理的关键问题之一。20 世纪 80 年月人们在学问觉察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展学问猎取已有一些试验系统。数据挖掘和学问觉察是 90 年月初期崛起的一个活泼的争论领域。在数据库根底上实现的学问觉察系统,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,从而提醒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,实现学问的自动猎取。这是一个富有挑战性、并具有宽阔应用前景的争论课题。从数据库猎取学问,即从数据中挖掘并觉察学问,首先要
9、解决被觉察学问的表达问题。最好的表达方式是自然语言,由于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。机器学问觉察始于 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猎取争论有关。到 20 世纪 80 年月末,数据挖掘取得突破。越来越多的争论者参加到学问觉察和数据挖掘的争论行列。现在,学问觉察和数据挖掘已成为人工智能争论的又一热点。比较成功的学问觉察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
10、观测数据的 skicat 系统,以及通用的数据库学问觉察系统 kdd 等。4、人工生命人工生命(artificial life,alife)的概念是由美国圣菲争论所非线性争论组的兰顿(langton)于 1987 年提出的,旨在用计算机和周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。人工生命所争论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)的宽阔范围内深入争论“生命之所知”(life as we know
11、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根底有关。生物学从问题的顶层开头, 把器官、组织、细胞、细胞膜,直到分子,以探究生命的奇特和机理。人工生命则从问题的底层开头,把器官作为简洁机构的宏观群体来考察,自底向上进展综合,把简洁的由规章支配的对象构成更大的集合,并在交互作用中争论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表达的自适应机理通过计算机进展仿真,对相关非线性对象进展更真实的动态描述和动态特征争论。人工生命学科的争论内容包括生命现象的仿生系统、人工建
12、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争论有计算机病毒、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进展,了解国际人工智能的主要流派和路线,了解国内人工智能争论的根本状况,生疏人工智能的争论领域。(2) 较具体地论述学问表示的各种主要方法。重点把握了状态空间法、问题归约法和谓词规律法,生疏语义网络法,了解学问表示的其他方法,如框架法、剧本法、过程法等。(3) 把握了盲目搜寻和启发式搜寻的根本原理和算法,特别是宽度优先搜寻、深度优先搜寻、等代价
13、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根本方法。(4) 把握了消解原理、规章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掌握等。(6) 根本了解人工智能程序设计的语言和工具。四、 对人工智能争论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关心其分析,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
14、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,它还转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消遣生活,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:我们应当如何对待人工智能?如何对待具有智能的机器?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,由于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,从而更好地为人类效劳。当前人
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