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体智能心得体会8篇(完整文档)

时间:2023-03-31 08:35:07 来源:网友投稿

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体智能心得体会8篇

其实我们在进行每一次心得体会的写作过程中都是需要认真对待的,心得体会就是将学习或者生活中得到的体会用文字记录下来的书面表达,小编今天就为您带来了体智能心得体会8篇,相信一定会对你有所帮助。

体智能心得体会篇1

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!

体智能心得体会篇2

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。

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

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:现在的世界是否会如电影中一样呢?人工智能的神话是否会发生

在当前社会中的呢?

在黑客帝国的世界里,程序员成为了耶稣,控制着整个世界,黑客帝国之所以成为经典,我认为,不是因为飞来飞去的超级人物,而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系,一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界?

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。

体智能心得体会篇3

我们都在父母的爱中长大。父母的爱,是慈祥的笑容,是亲切的话语;是热情的鼓励,是严格的要求。

我读了《慈母情深》这篇文章后,我感受到了父母之爱的深沉与宽广,更加感受到了这位母亲的伟大,为了自我的儿子有出息,她不管多辛苦都无怨无悔,甚至愿意把自我的心都掏出来。想想其实,天下所有的母亲都有一个特点,那就是爱自我的孩子,都望子成龙。

?慈母情深》真篇文章讲了一位母亲在困难的生活之下,一天赚27元,又要共两个孩子吃饭,读书,吃饱穿暖都有问题可是这位母亲还是毫不犹豫的掏出钱给我买书,当我用这些钱给妈妈买了水果罐头,母亲数落了“我”可是还给作者凑足了买书在这件日常生活的小事中表现出深沉的母爱。

读了这篇课文。我不禁想起了这么一对母子。虽然说不上有课文中的母子穷,可是在我们那他也算是最穷的了,可是哪位母亲在这么困难的生活下还是想尽办法给儿子读上小学,给儿子一个读书的好环境

这些母亲不仅仅供他们吃,供他们穿,供他们上学,还要供他们看书。这一次,我真正体会到了母亲的伟大。这又让我想起了陈子昂的《游子吟》:

“慈母手中线,游子身上衣。

临行密密缝,意恐迟迟归。

谁言寸草心,报得三春晖。”

体智能心得体会篇4

通过开展远程网络培训和研讨学习,让我系统的了解了我国电网现状及发展方向,建设坚强智能电网的目的和意义、发展目标和路线,各环节关键技术、关键装备取得的成就,以及试点工程建设等最新进展情况,深入的理解了建设智能电网的必要性。

所谓智能电网,就是以特高压电网为骨干网架、各级电网协调发展的坚强网架为基础,以通信信息平台为支撑,具有信息化、自动化、互动化特征,包含电力系统的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节,覆盖所有电压等级,实现“电力流、信息流、业务流”的高度一体化融合的现代电网。 建设坚强智能电网对于电力系统的发展有着重大的意义:

首先,能有效地提高电力系统的安全性和供电可靠性。利用智能电网强大的“自愈”功能,可以准确、迅速地隔离故障元件,并且在较少人为干预的情况下使系统迅速恢复到正常状态,从而提高系统供电的安全性和可靠性。

其次,实现电网可持续发展。坚强智能电网建设可以促进电网技术创新,实现技术、设备、运行和管理等各个方面的提升,以适应电力市场需求,推动电网科学、可持续发展。

第三,减少有效装机容量。利用我国不同地区电力负荷特性差异大的特点,通过智能化的统一调度,获得错峰和调峰等联网效益;同时通过分时电价机制,引导用户低谷用电,减小高峰负荷,从而减少有效装机容量。

第四,降低系统发电燃料费用。建设坚强智能电网,可以满足煤电基地的`集约化开发,优化我国电源布局,从而降低燃料运输成本;同时,通过降低负荷峰谷差,可提高火电机组使用效率,降低煤耗,减少发电成本。

第五,提高电网设备利用效率。首先,通过改善电力负荷曲线,降低峰谷差,提高电网设备利用效率;其次,通过发挥自我诊断能力,延长电网基础设施寿命。 第六,降低线损。以特高压输电技术为重要基础的坚强智能电网,将大大降低电能输送中的损失率;智能调度系统、灵活输电技术以及与用户的实时双向交互,都可以优化潮流分布,减少线损;同时,分布式电源的建设与应用,也减少了电力远距离传输的网损。

智能电网不仅仅对电力系统的发展有着重要意义,它还能给人们的生活带来很多好处:

首先,它能让生活更便捷。家庭智能用电系统既可以实现对空调、热水器等智能家电的实时控制和远程控制;又可以为电信网、互联网、广播电视网等提供接入服务;还能够通过智能电能表实现自动抄表和自动转账交费等功能。

其次,它能够让生活更低碳。智能电网可以接入小型家庭风力发电和屋顶光伏发电等装置,并推动电动汽车的大规模应用,从而提高清洁能源消费比重,减少城市污染。

第三,它可以让生活更经济。智能电网可以促进电力用户角色转变,使其兼有用电和售电两重属性;能够为用户搭建一个家庭用电综合服务平台,帮助用户合理选择用电方式,节约用能,有效降低用能费用支出。

为适应未来经济社会发展的需要,保障安全、经济、高效、可持续的电力供应,国网公司在特高压输电技术取得重大突破的基础上,结合世界电网发展的新趋势,提出了加快建设以特高压电网为骨干网架,各级电网协调发展,以信息化、自动化、互动化为特征的坚强智能电网的战略目标,并制订了发展规划,系统开展工程试点,确立了我国在智能电网领域的国际领先地位。建设坚强智能电网,关系经济社会发展和国计民生,是开发利用清洁能源、建设科学合理的能源利用体系的迫切要求,是满足经济社会可持续发展要求的重大选择。加强智能电网知识普及培训,对加深广大员工对智能电网新知识、新技术的了解,提高创新能力和岗位适应能力,加快推进电网发展方式转变具有十分重要的意义。

通过这次学习,我加强了对发展智能电网重要性和紧迫性的认识,激发了我全面参与坚强智能电网建设的热情,我决心认真提升专业技能,提高业务水平,为建设“一强三优”现代公司贡献更大的力量。

体智能心得体会篇5

人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能,最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题,它为人工智能研究提供了根本观点与方法。

1、人工智能学科的诞生

12世纪末13世纪初,西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪,英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后,德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器,并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪,英国布尔创立了布尔代数,奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑,创建了一阶谓词演算系统。20世纪,哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上,克林对一般递归函数理论作了深入的研究,建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程,提出了理想计算机模型(即图灵机),创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构,以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。

以上经典数理逻辑的理论成果,为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。

现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化,发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”,它增强了逻辑研究的深度,使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期,并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。

2、逻辑学的发展

2.1逻辑学的大体分类

逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(g.leibniz)提出数理逻辑以来,随着人工智能的一步步发展的需求,各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑,是具有多个命题真值的逻辑,是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。

2.2泛逻辑的基本原理

当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的,关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论,进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的,灵活的,开放的,自适应的逻辑学,这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。

泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律,建立能包容一切逻辑形态和推理模式,并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学,刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中,这就是提出泛逻辑的根本原因,也是泛逻辑的最终历史使命。

3、逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用

逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具,逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础,而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。

3.1经典逻辑的应用

人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年,纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上,纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps),开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑,只能满足人工智能的部分需要。

3.2非经典逻辑的应用

(1)不确定性的推理研究

人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息,即给系统中每个语句或公式赋一个数值,用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有:1976年杜达提出的主观贝叶斯模型,1978年查德提出的可能性模型,1984年邦迪提出的发生率计算模型,以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。

归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中,可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法,计算机就可以通过新、老问题的相似性,从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。

(2)不完全信息的推理研究

常识推理是一种非单调逻辑,即人们基于不完全的信息推出某些结论,当人们得到更完全的信息后,可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代,赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理,即容错推理。

此外,多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年,扎德提出了模糊推理的关系合成原则,现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。

4、人工智能——当代逻辑发展的动力

现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期,其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为,计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉,并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能,它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理,而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维,这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如,选择性地搜集相关的经验证据,在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择,不断根据环境反馈调整、修正自己的行为,由此达到实践的成功。于是,逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动,并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理,由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。

5、结语

人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。

一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑,使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面,我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合,将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的,目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理,使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说,一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期,那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行,各自发挥其优点,为人工智能的发展做出贡献。目前,许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决,技术上的突破,还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中,我们只有重视逻辑学,努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容,拓宽其研究领域,才能更好地促进人工智能学科的发展。

体智能心得体会篇6

一、在中小学开展的机器人教育具有重要的意义。主要体现在以下几个方面:

1、促进教育方式的变革,培养学生的综合能力

在机器人教育中,课堂以学生为中心,教师作为指导者提供学习材料和建议,学生必须自己去学习知识,构建知识体系,提出自己的解决方案,从而有效培养了动手能力、学生创新思维能力。

2、有效激发学习兴趣、动机“寓教于乐”是我们教育追求的目标。这也是当前教育游戏成为当前研究热点一个原因。学习兴趣是学生的学习成功重要因素。机器人教育可以通过比赛形式,得到周围环境的认可和赞赏,能够激发学生学习的兴趣,激发学生的斗志和拼博精神。

3、培养学生的团队协作能力

机器人教育中大多以小组形式开始,机器人的学习、竞赛实际上是一个团体学习的过程。它需要学习者团结协作,包容小组其他成员的缺点和不足,能够与他人进行有效沟通与交流。在实践锻炼中提高自己的团队协作能力,其效果比普通的教育方式、方法更加有效。

4、扩大知识面,转换思维方式

在机器人的学习过程中,通过制作机器人过程中的实际问题解决,可以学到模拟电路、力学等方面知识,不但对物理学科、计算机学科的教学起到促进作用,同时也扩大、加深了学生科学知识;通过完成任务和模拟项目使学生在为机器人扩充接口的过程中学习有关数字电路方面的知识;通过为机器人编写程序,不但学到计算机编程语言、算法等显性知识,更有意义的是通过为机器人编写程序学到科学而高效的思维方式,逻辑判断思维、系统思维等隐性知识

二、中小学机器人教学活动的几点做法:

考虑到中小学生和机器人课程的特点,为培养学生的综合设计能力和创新能力,本人认为机器人教学应该在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式,走出一条新的路子来。

1、教学内容:机器人教学应注意学生知识广度的学习。虽然仅通过一门课程来扩充学生的知识面效果有限,但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动控制、人工智能等多方面问题,既有硬件设计也有软件设计,所以是让学生了解和掌握大量知识的绝好机会。知识不追求深度,只要求广度。例如在确定教学内容时,注意力不要仅放在竞赛用轮式成品机器人上,还应该关注单片机、嵌入式cpu、各种传感器、电机、机械部件等软硬件技术在机器人和自动化技术上的应用。

2、教学方法:应根据学段和学科情况选择不同的综合设计教学方法。如:小学阶段可让学生完成轮式竞赛用机器人的功能模块组装的设计;初中阶段可进行生活与学习中实用机器人的创意设计;高中信息技术课中可重点对机器人智能软件算法进行设计;而高中通用技术课中可重点对机器人的电气部分、传感器部分、动力部分和机械部分进行相关设计。总之,教学方法应该侧重综合设计,而不是放在问题的分析上。

3、教学组织机器人教学应事先营造好供学生动手动脑进行设计活动的环境。提供必要的设备和工具(包括工具软件),组织学生进行探究式学习,特别应注意探究式学习三个要素(任务驱动、协作学习、教师引导)的构成,让学生能够充分化动手。同时,还应提倡设计过程的规范化,用于提高学生的综合设计能力。教学活动不仅在课堂上进行,还应组织学生在课余时间做适当的工作,以保证教学的完整性和有效性。

教育机器人活动受到越来越多的师生欢迎,教育机器人必将为我国的素质教育做出应有的贡献,教育机器人的前途是光明的。

体智能心得体会篇7

一、活跃课堂气氛,增强学生学习的兴趣。

随着单词,句型的增加,四年级学生的学习开始出现 “沙漠化”现象。对学习英语的兴趣也不再像初学时那样兴趣浓厚了。在课堂上说英语和回答问题成了部分优秀学生的专利。常常我都有一种唱独角戏的感受。但当我第一次将畅言语音系统带入课堂时,我惊奇的发现孩子们对这个新玩意特别感兴趣。于是我就抓住了孩子们的好奇心,用畅言语音系统辅助我教读单词,接着在让孩子们模仿语音系统跟读,并告诉他们如果谁读的好,就可以在讲台上来用“识别笔”像老师一样教其他同学读单词。这样一来孩子们的学习兴趣一下就被调动起来了。他们都渴望到前面来真实的感受一下这个新玩意,所以学习起来特别认真。就连班里最调皮的孩子也积极的举手发言了。

二、语音纯正,使用方便。

在英语教学中,我们最注重的是语音语调的纯正。以往我们常使用的磁带教学,由于教室空间较大,为了让每一个学生都能听到录音,所以我们常常将录音机的音量调到最大。但录音内容就会失真,经常出现破音,录音机发出“哧哧……”的响声,极大的影响了教学效果。但畅言语音系统完全为我们解决了这一难题,给学生们提供一个非常标准的语言环境,能够有效地提高学生英语的听力水平和口语发音水平。此外,该系统使用方法十分简便,教师可以在课堂上随时、随地轻松使教具实现反复播放功能。与传统的录音机相比,教师不必频繁在课堂上操作快进、快退键,因而节省了大量倒磁带的时间,学生们也能够一直集中精力听录音,从而提升了课堂教学效率。此外,与录音机不同,该教具不存在磨损磁带、绞带等问题,为教师的使用提供了最大限度的便利。

三、制作教具方便快捷,是教师的好帮手。

在教学中,我常常要花许多时间去准备教具,制作课件等。特别是寻找一些有声音的教具。而畅言语音系统所独有的语音合成功能和语音教具制作功能为我们提供了方便快捷的制作有声教具的途径,使得我们的英语课堂变得更加直观形象、生动活泼,同时也减轻了教师的工作负担。

在使用畅言语音系统的过程中,我们感受到了它带给英语教学的许多惊喜,为我们的日常教学注入了新的活力。同时我也想给贵公司一些建议,让畅言语音系统更好的服务于教学实践。

1. 在试用期间,科大讯飞公司为我们提供了一本特殊的教材。在课堂上,教师只需要用识别笔轻轻一点书上的单词或句子,语音系统就能发音。虽然这样操作比录音机方便,但却不利于提高学生的认读能力。在教读的过程中,学生能清楚的听到单词的发音,但却不知道在读哪个单词。如果能有配套的单词卡片或课文插图就更理想了,这样教师可以将单词卡或图片贴在黑板上,然后用识别笔点单词卡或图片让学生跟读。这样学生既能听到纯正的语音又能认读单词或句子,教学效果就会更好。

2. 据调查显示,大部分学校都存在大班教学。我们的老师上课几乎都用名叫“小蜜蜂”的扩音器。因此上课的时候,我们既要提畅言语音系统又要带话筒、教具、课本等等。每次我去上课的时候,孩子们都笑说:“老师,你要搬家吗?” 如果科大讯飞公司能在畅言语音系统上添加一个麦克风功能,这样更能减轻老师的负担了。

3. 众所周知,科大讯飞公司在中文语音合成方面处于全国乃至全世界的领先地位,如果能将畅言语音系统的点击读取的媒介改为普通书本而不是那些经过特殊印刷的书本,也就是说任何书本有都可以通过相应的设置后进行点读,那这个产品的普及率将非常的惊人,甚至会赶上mp3。

总之,通过试用我们认为畅言智能语音教具系统是一款对于我们中小学基础教育比较有价值的信息化教学产品,它是我们教学工作的好帮手。

体智能心得体会篇8

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(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(computingintelligence)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(evolutionary computation)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(genetical gorithms)、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。

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。

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

(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。

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