最新人工智能的利与弊 人工智能心得体会(精选10篇)

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人工智能的利与弊篇一

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：

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

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

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：

的失败，使人工智能走入了低谷。

工智能联合会议

潮。

神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

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：

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（2021—2021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。

远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。

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。

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。

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（2021—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。

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。

他地方的情况。

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

不是发达社会的一处弊病。

人工智能的利与弊篇二

苏州库比克机器人有限公司是一家专业的机械传动产品、工业基础件的加工制造、仓储、物流、销售、售后为一体的全面整合型服务企业。服务领域涉及机械制造业、工厂自动化、航空/航天、电力、冶金、石化、医疗等领域。

苏州库比克机器人有限公司一贯奉行“团结、备进、诚信、创新”的企业精神，站在新起点上，为实现与客户的近距离接触出谋划策，提供可实现的高技术含量的成品方案不懈努力。

苏州库比克机器人有限公司经过长期的诚信服务，与许多世界知名的生产厂商及广大用户，建立了紧密的合作关系，成为国内制造业引进先进技术和产品的高速通路。为高水平、专业化服务于机械设备配套厂商，设立了各专项服务产品处；为综合性、系统性服务于各行业用户，设立了系统工程部；以不同的方式向各类用户提供全方位、高水平的整合服务。目前正朝向传动控制产品的供应、技术、服务中心高速发展。

长期策略：立足中华、胸怀全球、优势互补、制造双赢。

经营理念：诚挚互信、创新求变、肯定贡献、品质第一。

公司使命：整合先进技术产品，提升工业制造水平，。

人工智能的利与弊篇三

传统的电气工程项目中，设备的操作程序较为繁琐，并且由于电气工程项目中也包含一些电气设备，如变压器、电路电线等。在这种情况下，需要安排专业的人员来对电气设备进行管理。与人工智能技术相比较，包含的电气设备较少，大大减少了企业的资金投入，实现资源的最大化。

、人工智能技术受到外界环境的影响因素较小

传统的电气工程中，控制器在建立模型的过程中会遇到诸多的不确定因素，并且直接影响了控制器的构建，甚至会都控制器的正常运行和工作产生营销。比如，在控制器模型建立的过程中，由于重要参数的变化，使得控制器的正常运行无法达到预期目标。与人工智能化技术进行比较，人工智能化技术在设计控制器的过程中，以建立动态模型为理念，大大降低了人工智能化技术对外部环境的影响，确保了系统的正常运行。

、大大的简化了电气设备参数的调节方式

在电气工程自动化工作中运用人工智能技术，在对参数进行调整的过程中，工作人员需要对人工智能化设备进行具体的参数设置，从而才能实现电气工程自动化的控制，简化了工作流程。除此之外，与传统的控制器进行比较，人工智能化技术的优势还体现在以下几方面：（1）较好的适应能力，能够满足多变的情况下自动化系统的正常运行；（2）简化操作流程。在没有专业技术人员在场的情况下，整体系统也能正常的进行工作，帮助企业降低了对人力、物力方面的资金投入。除此之外，人工智能技术还能根据实际工作的情况，科学合理的设定参数，大大减轻了工作人员的工作压力和工作量；（3）对现有设定的参数进行综合性的分析，并且根据实际的情况来进行数据的修改，从而提高工作效率。

人工智能的利与弊篇四

人工智能是在经济发展迅速的时代大背景下产生的新技术。它研究了自然科学和社会科学，所涉及的知识面非常广。人工智能技术自然离不开计算机技术的大力支持，大部分的人工智能技术都是以计算机编程为基础实现的。人工智能其实也就是采取一定的计算机编程来做到模仿人的目的，其主要的模仿对象有信息的收集、人的判断能力、数字图像的识别和一些相对来说较为简单的反应等，以这种人工智能技术来代替人类的智慧，就目前来说，主要的人工智能领域包括图像语言识别、自然语言处理、机器人，以及一些较为简单的专家系统等。在这些众多的领域当中，我们可以用在电气自动化控制当中的主要就是专家系统，专家系统应用在电气自动化控制系统当中不仅仅进一步提高了其自动化水平还在其判断的准确性和及时性上有了一定的改善，总之，对于电气自动化控制系统的效率提升起到了至关重要的作用，这也在另一方面节约了人力资源，并且在一定程度上弥补了因为人员的失误造成的一些不良影响，值得我们在今后的工作中大力推广。

人工智能是一门新型的技术科学，缩写为ai，它是计算机科学的一个重要分支，它的研究领域十分广泛，包括机器人、语言识别、图像识别。它的任务主要是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和应用系统。它的一个重要目标就是能够胜任一些复杂的工作。如今，人工智能研究迅速发展，具有很强的实用性和广泛性，主要包括运动控制、工业过程控制、电力电子技术、检测与自动化仪表、电子与计算机技术、信息处理、管理与决策等领域，且更新速度快。人工智能属于自然科学和社会科学的交叉学科，涉及到哲学、数学、心理学、计算机科学等领域。它的研究范畴包括机器人学、智能搜索等，是对人的思维信息过程的模拟。

的问题。

人工智能在电气自动化控制中的应用主要体现在四个方面：电气设备设计、电气控制、电力系统、故障诊断和数据的控制与优化。

1、在电气设备设计中的应用

电气设备的设计并不是一个简单随机的过程，它涉及到很多的学科知识，比如电机、电路、电力电子技术、变压器、电磁场等，并且随着社会的进步，人们对于电气设备设计的要求也正在提高，进行电气设备设计的优化势在必行。原有的电气设备设计主要依赖于经验丰富的设计师，但是就算是最出色的设计师在设计的过程中也会浪费掉大量的不必要的资源，而人工智能的介入就改变了这一现象，人工智能能够简单的计算人脑所不能够计算的一些复杂公式，并且能够进行自主演练，在准确性和及时性上也有了一定的保障，对于工作人员的工作经验也没有了很严格的要求，只要熟悉操作人工智能系统就可以了。

2、在电气控制中的应用

电气控制的主要目的就在于要提高电气运行的效率，进而提高生产效率，而要想达到这一目的主要的做法还是要提高电气控制的自动化程度，人工智能应用在电气控制当中就很好的提高了电气控制的自动化，进而到达了提高效率的目的，并且节省了大量的人力物力。当前人工智能应用在电气控制中的主要有三种：专家系统控制、模糊控制和神经网络控制，当然，最为常用的还是模糊控制，其原因主要在于模糊控制的操作较为简单，并且和实际中的电气控制结合较深。

3、在电力系统中的应用

补程序出现的不足。

4、在故障诊断中的应用

简要的处理，三种诊断方法相互合作共同维护着电气自动化控制系统的安全运行。

5、在数据的控制与优化中的应用

在进行电气自动化控制进程中，首先要做的就是数据的采集与处理，人工智能技术能够

对所有的数据进行实时采集，并加以处理、储存，以便不时之需。同样，想了解一项工作的运行过程，就会运用到画面的显示功能，通过人工智能技术的运用，能够真实地显示所运行的设备状态，可以将有关数据加以处理，形成具体的图像，以便直观了解;也可以通过模拟故障来进行记录分析，避免类似状况的发生，其中模糊理论、专家系统和神经网络主要就是应用在电气设备的故障诊断上。

人工智能是电气产业未来的发展方向，是电气产业的一大改革和进步。传统的人工控制由人工智能代替，将会进一步推动电气自动化的发展，确保工作效率，提高企业的经济效益以及社会效益。

参考文献

【1】技术[m].北京：电子科技大学出版社，2007.

【2】张培铭.展望21世纪电器发展方向一人工智能电器[j].电工技术杂志，2006.

【3】陈洪峰.国内电气自动化发展状况与趋势[j].科技创新导报，2009.

人工智能的利与弊篇五

“人工智能”（artificial intelligence）简称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。

人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何把计算机用得更聪明；如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。

人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能是计算机科学技术的前沿科技领域。

人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如，专家系统软件，机器博弈软件等。但是，人工智能不等于软件，除了软件以外，还有硬件及其他自动化和通信设备。

人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。

传统人工智能主要运用知识进行问题求解。从实用观点看，人工智能是一门知识工程学：以知识为对象，研究知识的表示方法、知识的运用和知识获取。

人工智能从1956年提出以来取得了很大的进展和成功。1976年newell 和simon提出了物理符号系统假设，认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。这样，可以把任何信息加工系统看成是一个具体的物理系统，如人的神经系统、计算机的构造系统等。80年代newell 等又致力于soar系统的研究。soar系统是以知识块(chunking)理论为基础，利用基于规则的记忆，获取搜索控制知识和操作符，实现通用问题求解。minsky从心理学的研究出发，认为人们在他们日常的认识活动中，使用了大批从以前的经验中获取并经过整理的知识。该知识是以一种类似框架的结构记存在人脑中。因此，在70年代他提出了框架知识表示方法。到80年代，minsky认为人的智能，根本不存在统一的理论。1985年，他发表了一本著名的书《society of mind(思维社会)》。书中指出思维社会是由大量具有某种思维能力的单元组成的复杂社会。以mccarthy和nilsson等为代表，主张用逻辑来研究人工智能，即用形式化的方法描述客观世界。逻辑学派在人工智能研究中，强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。 mccarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示，在常识推理中以非单调逻辑为中心。传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的，它的目标是让机器模仿人，认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则来定义，因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器，来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。

近年来神经生理学和脑科学的研究成果表明，脑的感知部分，包括视觉、听觉、运动等脑皮层区不仅具有输入/输出通道的功能，而且具有直接参与思维的功能。智能不仅是运用知识，通过推理解决问题，智能也处于感知通道。

1990年史忠植提出了人类思维的层次模型，表明人类思维有感知思维、形象思维、抽象思维，并构成层次关系。感知思维是简单的思维形态，它通过人的眼、耳、鼻、舌、身感知器官产生表象，形成初级的思维。感知思维中知觉的表达是关键。形象思维主要是用典型化的方法进行概括，并用形象材料来思维，可以高度并行处理。抽象思维以物理符号系统为理论基础，用语言表述抽象的概念。由于注意的作用，使其处理基本上是串行的.

人工智能的利与弊篇六

我们的生活离不开机器人，它们是我们的好朋友，我希望我们的生活也能像这些智能机器人一样，有智能化的功能。

现在的机器人越来越多，它们可以帮我们解决各种难题。比如说，如果你不会做，你就可以问机器人老师，它会给你一个小机器人，让你做你想做的事。

有一天，我们上学要迟到了，于是，机器人老师给我们上了一节课，这节课我们要做的事情，就是在学校吃饭，吃好了，上了一节课，我们都在玩，玩完了，我们吃完了饭，机器人老师就让我们下去活动，活动的时候，我们都在玩，我们都很开心。

有一次，老师给我们上了一节课，老师就把我们带到了活动的场地，老师说：“你们就在这里，我要把这个地方的玩具给你。”我们一听到这句话，就开始玩了起来。老师说：“这个玩具可好玩了，我们来到这里玩一个游戏，玩完了，就去吃饭。”这个游戏真好玩，我们都玩的不亦乐乎。

有一次老师给我们上了一节课，我们都没玩多长时间了，这节课，我们都玩了一会就去吃饭了，吃完饭后，老师就让我们玩了一会儿，我们就开始玩游戏，老师说：“我们一个一个地玩，你们一个接一个地玩好，我就把这个游戏的名字写在纸上，让我们把这个游戏的名字写在纸上。

玩完了游戏，我们玩了很长时间，我们都累了，老师就让我们回家。

这就是未来的我们，你们想要我们未来的生活吗?

人工智能的利与弊篇七

这是20**年的片子，而20**年一个叫索菲亚的首个拥有公民身份的高仿生机器人成为大家争相讨论的热点，有惊奇，有恐慌，有兴奋。故事来自现实，电影里人们对待人工智能的态度也正是如此。

电影里出现各种各样的人工智能，保姆类，色情类，商务类。他们都有共同特点：专业，理性，没有人类情感。越新型的人工智能，与人类就越相似。但即使相似，影片中很明显可以看到，机器人是作为一种工具存在的，不拥有人类的任何权利，机器人自身也深知这一点，被使用时在自己的专业上发光发热，被抛弃时则平静接受销毁或在机器人屠宰场提供虐杀的观赏性。作为人类，我们摔烂自己的鼠标不会有出于经济考虑之外的心疼，电影里对待人工智能也是这种态度。

但人工智能的发展方向似乎就是无限的近人化，越像人，就越先进，越像人越好。于是影片主人公出现了，一个拥有人类情感的小男孩，肩不能扛手不能提，唯一的功能就是可以提供永恒不变的爱。于是影片的矛盾出现了：如果人工智能没有人类情感，那它就能够安于自己的职责所在，理性地为人类提供便捷，但始终和人类有质的不同;如果人工智能拥有人类情感，那么他在拥有爱的能力的同时，也拥有了欲望，以至于他会因为自己是一个机器人而痛苦，因为机器人无法得到爱的回应。技术问题可以攻克，人性漏洞无法弥补。

被抛弃后大卫执着于寻找蓝仙女，人类简史里认为智人意识觉醒起源于制造并相信精神层面的存在，影片里妓男说，机器人是理性的，不相信这些东西。这正是大卫拥有人性的一个铁证，他执着于成为真正的小男孩，他以为这样就可以回到妈妈身边，可自始至终他确实就是一个拥有人性的小男孩。

人工智能的利与弊篇八

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19**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。

19**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

在当前社会中的呢?

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：

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。

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。

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。

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。

人工智能心得总结三篇

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。

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(agent)、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(distributedai，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(multiagentsystem，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(putingintelligence)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(evolutionaryputation)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(geneticalgorithms)、进化策略(evolutionarystrategies)和进化规划(evolutionaryprogramming)。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(artificiallife，alife)的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿(langton)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”(lifeasitcouldbe)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)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。

(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。

(3)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。

(4)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。

(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控制等。

(6)基本了解人工智能程序设计的语言和工具。

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。

(1)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。

(2)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。

(3)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。

(4)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。

人工智能的利与弊篇九

〔摘要〕人工智能飞速发展，正在改变人类生活，推动人类进步。人工智能学者从认知科学、心灵哲学以及控制论等不同视角对人工智能进行研究，但对于人工智能哲学根源的追溯与厘清较少。古希腊毕达哥拉斯主义的数论思想、亚里士多德演绎逻辑系统与分析哲学中的逻辑分析与语言分析方法以及简单性哲学原则为人工智能研究纲领、研究框架以及研究方法等奠定了基础，哲学核心问题决定了人工智能的研究进路。只有对人工智能的哲学思想源流进行追溯与探究，才能理解人工智能的理论基础，以更好地把握人工智能的发展规律并合理预测人工智能的发展趋势。

〔关键词〕人工智能，数论，简单性原则

人工智能发展如火如荼，学者除了对人工智能技术本质、人工智能社会影响、发展路径及伦理问题等进行研究之外，还关注人工智能中的哲学问题。对人工智能的研究不能仅仅局限于技术层面及科学基础层面的反思，也要涉及对人工智能的哲学思考。博登指出：“在科学家族中，没有一门学科比ai与哲学的关系更密切。” 〔1〕3人工智能与哲学紧密联系，特别是心灵哲学与语言哲学，认知科学与认知心理学等学科也为人工智能发展奠定了科学基础。迄今为止，对于人工智能哲学的研究还没有形成完整的理论体系，学者多从哲学视角对人工智能中的问题进行探讨，从哲学思想源流挖掘人工智能基础的著述不多。笔者尝试从人工智能的数论基础、逻辑学、分析哲学基础以及简单性原则等视角分析人工智能的哲学思想根源。

人工智能先驱西蒙与纽维尔作为人工智能符号主义（symbolicism）学派的代表，他们的研究着眼于计算机程序的逻辑结构、符号操作系统以及编程语言，这与古希腊哲学家毕达哥拉斯学派的“数论”思想一脉相承。在毕达哥拉斯看来，数是万物的本原，万物皆数。“按照普罗克洛在《欧几里德〈几何原理〉注释》中，‘数学’这个词也是毕达哥拉斯学派首先使用的”〔2〕268。毕达哥拉斯将科学研究的基础建构在数学的基础之上。毕达哥拉斯哲学思想的核心即“数”是万物的本原。按照毕达哥拉斯的数论思想，与其说水、火、土等都是万物的本原，不如用一个简单词“数”来解释万物的存在。

“数是万物的本原”包含着万物之中存在着某种数量关系的含义，不管是天体结构、音阶音律以及建筑結构等万物都存在数量关系。毕达哥拉斯学派认为数是宇宙的元素，科学研究就是寻找纷繁复杂现象之后的数量关系。例如，物理学是研究事物运动方面的数量关系，几何学是研究事物点、线、面、体之间的数量关系等。他们将事物的本质归结为数的规律，认为事物的本质就是数。按照亚里士多德“四因说”来看，毕达哥拉斯的“数”既是构成事物的形式因，又是构成事物的质料因。质料因指的是构成事物的原始质料，就好比建造房屋用的砖木石瓦，形式因即构成事物的样式和原型，就好比造房屋的图纸或建筑师头脑里的房屋原型。这样的思想家（毕达哥拉斯主义学派）认为数既是事物的质料、同时又是形成事物的变化和它们的不变状态的形式”〔3〕21-22。因此，数对于事物来说，既是质料因又是形式因。

毕达哥拉斯的哲学思想还表现在数的和谐论。他认为万物包括宇宙在内都由数构成，并且万物可以还原为数;他还认为宇宙是和谐的，并把和谐的宇宙称为“科斯摩斯”。科斯摩斯原意就是“秩序”的意思，认为世界存在内在秩序与内在规律，人类可以通过数量之间的关系找到世界的既定秩序。

毕达哥拉斯的“万物皆数，数之和谐”思想既具有本体论含义，也具有方法论意味。他的哲学思想影响了古希腊科学的发展，亚里士多德的逻辑学体系、欧几里德的几何学体系、托勒密的天文学体系、盖伦的医学体系这四大古希腊的科学成就皆受毕达哥拉斯主义哲学思想的影响。不但如此，毕达哥拉斯的哲学思想还影响了西方整个自然科学的发展。达芬奇、哥白尼、开普勒、伽利略、牛顿等人都自称是“毕达哥拉斯主义者”。达芬奇认为天体是一架服从确定自然法则的机器，自然界有确定的规律;15-16世纪带有毕达哥拉斯主义成分的新柏拉图主义者把自然事物的行为解释成数学结构;哥白尼日心说体系的理论基础也是依据毕达哥拉斯主义哲学理论来构造行星运动简单、和谐的天体几何学模型;开普勒认为自己是毕达哥拉斯主义者，他的目标就是追求造物主心中数的和谐;伽利略也是毕达哥拉斯主义的追随者，他认为“自然之书是用数学语言书写的”，自然的真理存在于数学事实中。毕达哥拉斯的数论思想还影响了莱布尼兹。莱布尼茨有一个梦想，就是给出一套理想符号系统或语言和确定的语言变换或演算规则，把日常问题转变成理想语言，利用演算规则清楚地求解问题的答案。在此基础上，莱布尼兹提出“通用机”的天才设想。莱布尼茨尝试发明人工智能通用机，他设计出一种二进制计算法，用二进制数代替原来的十进制数，二进制数即“1”和“0”。莱布尼兹虽然制作出了简单机器，但其只能进行简单的算术计算，还不是莱布尼兹设想的能够进行复杂数据处理的通用机。尽管如此，莱布尼兹思想还是影响了整个计算机系统的发展。

除了毕达哥拉斯的数论思想，古希腊亚里士多德的演绎逻辑系统也是人工智能的哲学思想源泉。人工智能符號主义学派也称为逻辑主义学派，可见逻辑思想在人工智能发展中的重要地位与作用。即使是深受胡塞尔后期的现象学、海德格尔的存在现象学和梅洛-庞蒂的知觉现象学影响的人工智能专家德雷福斯，也肯定演绎逻辑以及形式系统在人工智能发展中的作用。在德雷福斯看来，符号主义人工智能的基础是逻辑学，是哲学中的理性主义。人工智能的主要设想是可以运用计算机的逻辑运算来模拟人类思考的过程。图灵尝试依靠逻辑发明通用机，“我希望数字计算机能够最终激起人们对符号逻辑的极大兴趣……人与这些机器进行交流的语言……构成一种符号逻辑”〔5〕288。马丁·戴维斯直接把符号主义学派的源头追溯到亚里士多德，“把逻辑推理简化为形式的努力可以追溯到亚里士多德”〔6〕200。亚里士多德是逻辑学的创始人，他认为逻辑学是获得真正知识的重要工具，逻辑学是哲学的基础。亚里士多德注重演绎推理，特别重视三段论推理，他认为三段论推理是一切思维运动的基本形式。三段论是一种典型的演绎推理模式，它由普遍性公理和推理规则经过严密的逻辑论证得出必然性结论。图灵的通用机以及符号主义人工智能的根本基础，都可以归结为逻辑或者演绎推理。

集逻辑分析方法与语言分析方法于一体的分析哲学也是人工智能的思想源泉，分析哲学把逻辑学看作一切学科的基础，数学的基础也是逻辑学，数学也要用逻辑符号来表示。分析哲学产生于20世纪初，代表人物是石里克与卡尔纳普等人，其理论来源于英国的经验论者休谟、法国的实证主义者孔德、英国的逻辑主义者密尔和哲学家与心理学家马赫等人的观点。弗雷格的《算术基础》、罗素与怀特海合著的《数学原理》、石里克的《普通认识论》以及维特根斯坦的《逻辑哲学论》是分析哲学的代表著作。分析哲学的基本观点是：哲学的任务是对知识进行分析，强调通过对语言的逻辑分析来消除形而上学问题，认为一切综合命题都以经验为基础等。分析哲学家认为一切科学研究必须从经验出发，哲学的主要任务是运用现代数理逻辑和语言分析把复杂的概念分析为简单的概念，分析哲学家想通过对语言的逻辑分析澄清语句、语词的意义，通过语义上升，抛弃含混、模糊、有歧义的自然语言，把自然语言的语句转换成逻辑命题，通过分析逻辑命题的意义清除伪哲学问题，达到拒斥形而上学的目的。分析哲学注重逻辑分析与语言分析，强调语言分析的重要性，分析哲学把科学的任务界定为发现真理，而逻辑的任务在于识别真理的规律。罗素立足于把哲学建成严密的科学，哲学像科学一样可以获得真理性的知识。在罗素看来，哲学和科学只有程度之分，没有本质区别。哲学问题都是逻辑问题，逻辑问题就是科学问题。对科学问题进行分析还原之后，如果这个问题是逻辑问题，则它是哲学问题，否则就不是哲学问题。因此，逻辑是哲学的基础。通过逻辑分析进行还原涉及语言，那么，所有哲学问题命题都是语言表达式，语言结构是逻辑结构，是科学命题的真正的逻辑形式。

人工智能的利与弊篇十

（一）指标体系是智慧城市图景设计的“导航仪”

智慧城市的理念、布局、建设是“有规划的社会变迁”过程，刻写的是政府、企业、组织和公民“全面互联、充分整合、激励创新、协同运作”的新模式。智慧城市指标体系是智慧城市的“量化版”，它对城市的布局、重点、层次、结构、空间、流程、特色等都有导向性的意义。目前，全球应用层面的智慧城市评估体系主要有：欧盟中等规模城市智慧排名指标、ibm智慧城市评价标准、上海浦东新区智慧城市指标体系、国家智慧城市（区、镇）试点指标体系、南京智慧城市评价指标体系、智慧台湾绩效指标等，这些指标对本城市以及其他智慧城市建设无疑具有重要的“先驱”角色和“导航”价值。

（二）指标体系是智慧城市发展样态的“度量衡”

（三）指标体系是智慧城市纵横比较的“方位器”

二、常州“智慧城市”指标体系构建的原则

（一）科学性原则

这是智慧城市指标体系构建的最基本原则，要保证指标体系配置的科学性：首先，明确指标体系设计的理论依据和现实依据，既要论证理论预设的合理性、可行性，又要根据经济社会、信息化水平发展和创新，对智慧城市的丰富内涵、框架构成、基本特征、目标愿景、层次结构、发展动态、规律趋向等有科学认知和全面测量；其次，指标的名称、内涵、口径、范围、适用要有精准的界定和目标导向，指标选择与层次划分要合乎自然逻辑和标准尺度，不能有内容重复、标准不一、越界划分、顺序混乱等错误。

（二）系统性原则

智慧城市是许多要素构成的有机系统，因此，指标体系应遵循系统性构建原则，把相关领域纳入系统整体，正确调适和处理好局部与整体、基层与政府、行动与目标之间的关系，信息量得到充分反映，体现指标群的独立和完善，从各个角度、不同层次彰显被评价对象的特征和实态，而且还要体现对象的发展变化趋势。在智慧城市评估指标体系构建、指标选取、分值赋权上，要抓住智慧城市建设的核心要素，注重各个部分、要素的关联，符合事物发展规律，以保证评价的全面性和可信度。

（三）导向性原则

智慧城市评价指标体系将全面反映智慧基础设施、智慧规划、智慧人群、智慧政务、智慧治理、智慧民生、智慧产业、智慧家居、智慧意象、智慧生态等方面的内容，从发展的视角集中展示了智慧城市的最新理念、未来愿景、建设目标、内在逻辑、架框体系、感知能力等核心要素，必须具备强大的导向功能和激励力量，能起到指导和牵引中国智慧城市建设、预测智慧城市趋向、推动智慧城市提升的作用。

（四）可操作性原则

构建智慧城市评价指标体系不仅是一项理论研究课题，而且是一个重要的实践工具，要充分利用其进行实践分析，对现有的智慧城市建设情况进行评价，这才是课题研究的目的所在。因此，指标体系的拟设计要充分考虑在经济和技术上的可行性和可操作性：其一，数据获取的简易性和精确性；其二，数据的可综合性和可分解性；其三，经济成本的低廉性和可承受性；其四，测量手段和工具的明细化和量态化。

（五）可比性与发展性原则

可比性是构建智慧城市评价指标体系及实际操作中的重要环节，它决定着评价结果的公信力。所以，选用指标时必须注重指标口径的一致性，保证指标体系在历时性和共时性上的比较优势和鉴别品质，同时在指标选取上注重把不可比要素转化成可比要素，并尽量与国际通用的指标相统一，以提高智慧城市评价的国际性。同时，适应区域和区段的特殊性，智慧城市的建设也有其特色和个性，指标体系的设置和赋权也应相应变动、修正和发展。

三、常州“智慧城市”指标体系构建的依据

（一）理论依据

模型理论。此模型由中国软件评测中心智慧城市评价咨询中心设计，通过以下五要素为内涵展开：service（服务）；management（管理）；application（应用）；resource（资源）；technology（技术），依托公共信息平台，实现政务、企业、组织和个人之间的深度感知和高效协同。

2.城市演化理论。其代表人物主要为伊利尔・沙里宁和黑川纪章，此理论从城市生命体和城市生态学出发，认为城市的各要素、部分，如设施、物流、资金、信息、人群、服务等是共生关系[1]，具有紧密的“功能性关联”，它们之间有机演化、互动协同、战略联接，共同推动城市从物理城市向空间城市的递升。

3.城市系统工程理论。该理论主要从系统工程论的视角，把城市大系统分解为若干高度联系的次系统，城市规划、景观、水电气资源、建筑、交通、排污、绿化等，以“时空观为理念，城市与发展为主题，城市系统、城市逻辑与城市制度为维度，发展阶段、发展规律、发展战略与发展调控为问题”[2]。

4.数字城市。数字城市是表征城市信息化的新形态，其代表人物有沃尔曼、卡斯泰尔、布互索等，他们从信息空间（i-space）的角度，构建和论证数字城市交互的海量性和虚拟性，认为人类的未来栖身之地不在“钢筋混凝土构造的现实城市中，而是在数字化组建的‘软城市’（soft urban）里”[3]。