人工智能简称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，在此次人工智能教育论坛中，黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5g技术综合的产物，做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量，在论坛中，刘三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习，使学生对教材可以理解，教育情景可以感知，学习服务可以定制，使人工智能教育从智能增强，转变为智能补偿，最终达到智能替代。

在实际过程中，很多学校没有开展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步开展起来呢？人工智能开展过程中，主要面临的问题主要有：

第一教材的缺乏，

第二师资的缺乏，

第三课程实施的场地缺乏，

第四怎么教的问题。

在18日下午分论坛中，很多同行教师提供不同学校具有特色的人工智能教育开展模式，为我们提供了开展人工智能教育参照案例，

针对教材缺乏问题，对人工智能比较重视的学校有的建立区域教研和课程资源建设，有的开发人工智能课程、有的建立研学基地，还有的建立网络学习平台；

针对师资问题，教师主要通过自学，网络学习与多参加线下培训学习方式自我成长，提高课程融合能力和课程开发能力；

针对实施场地和怎么教的问题，大部分学校没有开展起来的原因可能主要也是因为资金对场地和平台投入比较大，但是可以利用信息技术课堂作为人工智能教育的切入点，融入数据、算法、程序设计、机器人课程、开源硬件类课程等，利用项目式教学或其他活动如科技创新、创客、跨学科活动等助力课程落地，逐步建立课程——空间——活动的人工智能教育活动实践，在论坛中也介绍了人工智能教育需要遵循学生各年龄层的学情特点，

分为三个阶段：

第一阶段大班stem基础教学，

第二轮实践教学建立社团校队，

第三开展项目式专训，培育科技特长生，或者各年级年级培养学生人工智能教育的不同目标，小学低年级可以主要培养综合素养，小学高年级跨学科应用，初中形成目标方向，高中向目标方向进行研究。

这次的粤港澳台人工智能教育论坛学习，拓宽了我对人工智能教育的认识，对我的教学如何开展人工智能教育具有指导和借鉴意义。

体智能的心得体会篇2

来源:中国青年报

“财税58号文”减负科技人员获得感增强

7月1日起，科技成果转化奖金，可减按50%计入科技人员当月所得缴纳个人所得税。对此，科技界反响强烈。

5月29日，财政部、税务总局和科技部联合印发了《关于科技人员取得职务科技成果转化现金奖励有关个人所得税政策的通知》（财税〔2018〕58号，以下简称“财税58号文”），明确自2018年7月1日起，依法批准设立的非营利性研究开发机构和高等学校根据《促进科技成果转化法》规定，从职务科技成果转化收入中给予科技人员的现金奖励，可减按50%计入科技人员当月“工资、薪金所得”，依法缴纳个人所得税。

去年两会，全国人大代表、中国工程院院士钟南山提出了一个困惑：科技人员的科研奖金要被列入工资扣税，而且税率往往比较高，这很大程度上打击了科技人员进行科技成果转化的动力。当时，钟南山建议，可以考虑调整相应的税收政策，对科研奖励按照20%的偶然所得税率一次性扣税。

而有人算了笔账，“财税58号文”实行后，针对科研奖励的税负可能比按照20%的偶然所得税率一次性扣税的税负还低。假设某科技人员当月工资为1万元，科技成果转化奖金为10万元，如果不享受财税58号文，按照目前的税收规定，其所缴纳的税款应当是34420元，实际税负31.3%。那么依据财税58号文，其所缴纳的税款应为14270元，实际税负13%。

从31.3%到13%，减轻的是科技人员的税负，增强的是科技人员的获得感，这些将成为科技成果转化的动力。

“政策像是开了一个闸”

“曾经有段时间，我们一直被相关部门的官员询问，关于科技成果转化还存在什么问题，有没有要提的建议。每一次，我们都会提税的问题。”梁超是天津大学技术转移中心投资与知识产权运营部的副部长，主要负责的就是科技成果转化链条上终端的转化工作，他在对接高校的科研人员时发现，大部分专家都会提到税的问题。

北京理工大学技术转移中心主任戴斌曾算过一笔账，以某高校专利转让费净收入100万元为例，假如按照70%的比例奖励给发明人团队，扣除税款之后，最终发明人团队得到的收益仅30余万元，近一半都交了税。

一些科研人员被迫想出了避税途径，有的“细水长流”，将科技成果转化奖励的一大笔钱拆成小数目慢慢发；有的“按兵不动”，钱先趴在学校账户上，等待政策松动。梁超说，每次和科研人员讨论转化的问题，税都是绕不过去的坎。

“‘财税58号文’可谓是一剂‘强心剂’。”广西民族大学法学院教授齐爱民认为，“它解决的是一个科研人员获得感的问题。”齐爱民说，随着创新驱动战略的实施，加强基础研究，加强科技成果转化已经成为全社会的共识，但因为科研体制、科技成果转化难度大、激励机制不足等原因，我国的科技成果转化率一直很低。

这些年，政府有关部门、全国各大高校在促进科技成果转化方面多有探索。去年以来，新修订的《促进科技成果转化法》、《实施〈促进科技成果转化法〉若干规定》以及《促进科技成果转移转化行动方案》陆续出台，半年间，促进科技成果转移转化法规日渐完善。

2016年，南开大学制定了《促进科技成果转化管理办法（试行）》，从科技成果归属、利益分配比例（科技人员占比80%）、允许在职人员创办企业或到企业担任技术职务、建立区域产业技术研究院、简化审批手续等方面进行了探索，也取得了一定的成绩。

今年4月26日，教育部科技司、中关村管委会联合发布《关于促进在京高校科技成果转化实施方案》。方案提出，将推动高校技术转移办公室建设，并将高校科技成果转化绩效纳入“双一流”建设考核评价体系，完善科研人员和成果转化人才考核评价机制等以促进高校科技成果在京转化。随后，北京大学、清华大学、北京航空航天大学、北京理工大学等入选首批12家中关村示范区的高校技术转移办公室。

政策大礼包纷至沓来，对科技成果转化的促进作用如何？史志东的直接感受是，自己的业务量逐年增加了。史志东是114产学研协同创新服务平台负责人，也就是俗称的“科技中介”。他告诉中国青年报·中青在线记者，从刚开始一个月甚至几个月只有一单到现在一天对接、洽谈好几单，这些年，科技成果转化的数量大幅度提高了。

齐爱民也有相同感受，他在广西创办了一家科技企业孵化器。近来向他打听科技成果转化相关工作的教授专家多了起来，他说：“这次在科研奖励税收方面的探索像是开了一个闸，希望以后能有更多的活水涌进来。”

培育“果实”得从“根”开始

科研成果奖励税收优惠政策是一个支点，依靠这个支点能否撬动整个科技成果转化的大局，仍有待时间检验。上海市科学技术委员会体制改革与法制处原处长吴寿仁说：“这只是一揽子政策的一部分，科技成果转化是久久为功的事情，不是一天两天就能够成功的。”

吴寿仁长期工作在科技成果转化的一线，他把自己多年的心得和体会都写进了《科技成果转化操作实务》和《科技成果转化疑解》两本书里。他认为，个税优惠对科技人员有激励作用，但还无法从根本上改变我国科技成果转化的现状，在现阶段，科研与市场需求脱节仍是科技成果转化面临的最主要的问题。

“有些成果从开始立项就不是以市场应用为导向的，指望这些成果用来转化怎么可能？”吴寿仁认为，如今高校的很多科技成果和市场脱节，并不能有效转化，一些高校对于科技成果的预期、评判标准与市场差异不小，甚至有时候大相径庭。

科研人员对自己研发的成果信心满满，拿到企业生产线上一尝试却发现根本没办法满足企业的需求，这样的“乌龙事件”，史志东就遇到不少。

前不久一家生产生物实验室设备的龙头企业找到他，希望能用新技术改进自家产品的电机设备。传统的电机与工作台是皮带轮连接的，长时间工作后，皮带磨损严重。这家企业了解到国外有一种新型节能电机，可以不用皮带轮，直接带动工作台，于是，就委托114产学研平台帮忙寻找国内能研发这种电机的团队。很快，某高校回应，他们团队正在研究这项技术，双方来来回回对接了许多次，约定两个月后设计出成品，企业老板也满怀期待。结果才过了一个星期，该高校团队就“知难而退”了。史志东说：“真正设计的时候，高校才发现（实际）和他们设想的相差十万八千里。”

中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室成果转化中心主任张展说，目前高校科技成果转化确实出现了一些瓶颈，主要问题在于和市场的偏离程度。他说，高校会更多地关注实验、科技的创新，而这些创新大规模推广的前提是“市场环境满足条件的”，“有些创新科研成果非常好，非常有前瞻性，但是由于当前硬件环境不足，以致并不能真正产生经济价值。”另外一部分原因就是由于缺少对市场的了解，科研成果并不能很好地满足企业的生产需求，转化的成果也不如人意。

“这是一个系统工程，而现在只是头痛医头，脚痛医脚，没有从根源上去促进。”史志东提到，一些促进科技成果转化的政策总在“结果上打转”。要想真正促进科技成果转化，就必须从科研起点入手，“成果是怎么产生的，怎么开始的。”

史志东拿种树打了个比方，“树上已经挂满了果子，你再想这果子怎么才能更好，那只能爬得高一点去挑；如果今年就开始选苗、松土、施肥、剪枝，在果子长出来前精心培育，那明年的果子必然更好。”

呼唤专业平台、专业“中介”

为了更好判断科技成果是否适合转化，史志东团队建立了一套判断标准。他们将高校科研成果，分为九级。“判定为八级、九级的，是比较成熟的，适合转化；如果是一级、两级，那就是很基础的，不适合转化。”史志东告诉中国青年报·中青在线记者，为了制定这套标准，他们做了大量的市场调研，其中评判的标准涉及技术的上下游情况、市场情况、原材料的供应情况等50多项因素。

梁超他们也有自己的一套判定标准，叫技术商品化评价体系，也分为几个维度，几十个指标去评判。但同一件科研成果，在史志东和梁超手上很可能得到不同的判定级别。“转化的关键是它的衡量标准。”北京青年科技创新成果转化服务中心主任高宾说，有的转化标准更多地倾向于市场，有的更多地倾向于弥补国家在一些行业领域的不足，有的纯粹就是学术研究。从不同角度出发，判断的标准大不一样，这也是造成高校科研和市场脱节的重要原因。

史志东希望政府能统一一个标准，对科研成果有一个较为清晰的适合产业化的评估。有了统一的评价体系，高校和企业就能按照标准判定科技成果转化的可行性，“我们自己做效率是很低的，由政府统一，更省时省力。”

除此之外，高宾认为，目前市场上还缺乏真正有实力的科技成果转化平台。“可能你是一个具备良好表演天赋的演员，但如果你想进入更高水平的舞台表演，你就需要一个经纪人。他可能不会表演，但他能将你包装得更好，把你的天赋展现得更好，某种程度上，我们缺这么一个环节。”

梁超所在的技术转移中心在全国有30多个分中心，每次有较好的科研成果发布时，梁超他们都会在相应城市举行发布会，向企业介绍好的项目。但通过这种形式所能联系到的企业极其有限，他也想找专业的科技中介来做这件事，但“现在没有太多专业的技术中介，更多的是停留在做信息交换的基础上，且还要从中牟取一个相对不低的收益。这就存在很多问题。”

“如果科技中介做不到一定的规模和专业性，他可能连高校的科技成果转化的价值都不会太了解。”高宾表示，现在的科技中介市场鱼目混珠，而且很多中介都很小，可能达不到高校科技成果转化这个量级。“但行业发展是必要的，科技成果转化最后一定要通过专业平台，专业的科技中介。”他说。（见习记者张均斌实习生方玉瑶）

体智能的心得体会篇3

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。

体智能的心得体会篇4

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（computing intelligence）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（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。

体智能的心得体会篇5

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。

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