心得体会 人工智能心得体会

人工智能心得体会

人工智能心得体会

人工智能心得体会

人工智能学习心得

今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通

过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到

今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑

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：

机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成

这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些

语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它

可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了

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

前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智

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

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xx

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。xx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。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：一，融合阶段（xx—2020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。

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。人工智能心得体会

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。

三、自我发展阶段（2020—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。

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。

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。

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。篇三：《人工智能》心得与想法《人工智能》观后感之前的时候不是很喜欢看美国的电影，但有一次老师的带领下我们看了《人工智能》这

个电影颇有些感动，但更多的是一些感慨。这是一部科幻与伦理相结合的电影。在电影的开

头，人类就被安置在一个极度严峻的生存环境下，温室效应导致冰川融化，部分城市已经被

海水所淹没，人类的科技却极度发达，这无疑是对人类自身的一种讽刺。拟真电子公司的老

板并不满足于已经开发出来的智慧型机器人，而要进一步开发出一个会爱的机器人，一个有

心智和情感的机器人，这种机器人拥有前所未有的潜意识，充满暗喻、直觉和自发性推理力

的内心世界。当这个提议被提出的时候就遭来了同事的疑问，社会充满着仇视机器人的气氛，

当前最重要的是要让人去爱机器人，而不是让机器人去爱人。但是真理总是难以被众人所接

受的。这个观点并没有受到重视，的确，如果一个机器人能真的去爱一个人，那么这个人对

机器人又有什么责任呢？这就是影片所要探讨的一个问题。斯皮尔伯格开门见山的点出了这

个问题。于是一个独一无二的大卫诞生了，伴着他爱的使命从始至终。没有顺序的单词开启了大

卫的感情世界，于是他开始永无止尽地付出自己的爱，只有残酷的机器屠宰场才能终结大卫

的爱。而大卫最终成为了莫尼卡夫妇孩子的替代品与母爱发泄的对象。大卫虽然是个人工智

能的产物，但在有大卫的日子里，他给这个家庭带来了幸福与融洽，排解了莫尼卡的大部分

忧愁。而这一切伴随着莫尼卡的儿子马丁因为医学奇迹而发生逆转。马丁重新回到家中使原

本平静的生活被打破，大卫也因此失宠，因为他终究是人类发泄情感的替代品。这部电影有很多地方值得人们去思考。首先，人们创造出机器人却为何要仇视机器人呢，

这是不是对人类本身的一种讽刺呢？其次，人们既然给予了机器人爱的权利，却为何剥夺了

机器人被爱的权利和不爱的权利，这是不是对人类本性——自私与贪婪的真实写照呢？再次，

既然人类给予了机器人情感、思维方式以及丰富的内心世界，那么为何还要把机器人看做是

工具，这是不是高度发达社会与人类文明的对比呢？最后，当程序成为爱时，人们却无法编

写出一段程序来遏制机器人对爱的渴望！这就意味着当程序成为爱时，就正在塑造着一段悲

剧的开始，却没有结束！电影中大卫的形象深入人心，他程序被启动后，他对任何事都充满了新奇，冲咖啡、拿

刀叉这些简简单单的事却展现出一个孩子该有的天性。他单纯可爱，惹人怜惜，尤其是被惊

吓时会说“保护我”，是一个需要保护的乖孩子。大卫代表的是初生的孩子的纯朴与善良。而与大卫有着明显对比的是马丁，马丁给人的感觉是

厌恶的，他无时无刻不带着社会的奸诈与邪恶，有点现在富二代的张狂与不肖，他虐待泰迪

熊以及破坏玩具的嘴脸与现在社会的富二代破坏社会秩序与张狂有着极大的相似之处。所以

说马丁代表了被社会腐蚀所形成的那种邪恶。这是对现在高速发达社会的一个真实写照。高人工智能心得体会

速的发达让人们在奢靡的生活中逐渐腐蚀，丧失了人们应有的最基本的道德与伦理。这不得

不是发达社会的一处弊病。在马丁回来的日子里，莫尼卡夫妇重新找到了自己母爱和父爱的归宿。只因为大卫曾安

慰了莫尼卡的心，所以她还是客客气气的向对待客人一样。马丁的戏弄让莫尼卡夫妇感到他

大卫会给这个家庭带来不利。然而这一切只因为大卫听信了马丁的话，相信他会得到莫尼卡

更多的爱。在游泳池边，由于大卫受到惊吓，导致意外发生，在众人救马丁的时候，却独自

把大卫一个人丢在游泳池底，池顶的喧闹与池底的宁静形成了鲜明的对比，大卫的存在与莫

尼卡家庭的利益相比也形成了鲜明的对比。这也正显现了人的天性——自私。最终，人类的自私与贪婪还是战胜了道德与伦理，大卫被抛弃了，带着他对莫尼卡深深

的爱。如果说机器屠宰场终结了大卫的爱，那么对大卫来说也不可说是一件幸事啊！可是面

对一个会求饶的小孩谁又会下的去手呢？最后大卫和机器舞男逃脱了。为了自己能得到莫尼

卡的爱，大卫和机器舞男踏上了寻找蓝仙女的旅程。而最后机器舞男被抓走的时候他说了一

句“iam”，仿佛是对所有机器人的一种肯定，肯定他们的存在或曾经存在。童话故事毕竟是

不存在的，谁又会相信一个童话故事。也只有单纯的大卫会相信偶然听到的童话故事。所以

寻找蓝仙女的旅途也注定是坎坷的！最后大卫找到了蓝仙女，当然不是真的蓝仙女。伴着他

真挚的祈求冰封xx年。不得不说这是人类的罪恶。xx年后，人类灭亡了。外星人发现了冰封在海底的大卫，叫醒了沉睡的大卫，也叫醒

了他的梦。蓝仙女雕塑在他的碰触中破碎了，一如他的梦。一切的对爱的执着变成了虚无，

一直相信的东西遭到无情现实的敲打直至变为粉末，这是一种无法诉说的悲哀。然而令人发

思的是在人类文明社会屡遭唾弃的大卫在人类灭亡后却被外星人视之若宝。这是不是也是对

人类文明的一种讽刺。不管是不是一种讽刺，但这时的大卫其实比真实的小孩还要真实，因

为他是唯一拥有着人类记忆的。在外星人眼里，他就是一个渴望爱的小孩。外星人给予了大

卫想要的一切。这可以说是一种圆满的结局啊！留给我们的事对现实的思考，当人类不断进步的同时，是不是也要注意道德的提升；当

人类赋予其他事物权利的同时，是不是也想到了自己要应尽的责任；当人类进步的同时，是不是也想到了怎样处理与人类进步同生的社会矛盾与歧视。篇四：

人工智能部分学生的实验体会1这次实验总的来说收获不少，在编写程序前，我以为根据遗传算法的思想，模拟自然

界的生物进化，则最后得到的种群一定是适应度非常高的种群，即最后的解一定是最优解或

是次优解。然而动手操作以后发现情况并没有这么简单。最突出的情况是已经达到了一个比

较好的种群后，经过一定的遗传代数后，又向坏的方向发展了，而且往往得不到最优解。分

析原因后，我改进了交叉算子，加大了变异率。同时设置了一个变量，用于记录所有代数的

染色体中的最优解。经过这些改进，最后结果得到最优解的概率明显提高了。通过这次实验，我更深刻的理解了遗传算法及有关算子。动手能力也得到了不少提高。2通过独立完成本次实验，加深了我对产生式系统的控制策略及常用算法（正向推理和

反向推理）的理解，并学会了使用数字表示推理的方法，我受益匪浅。3总之遗传算法原理并不难，但要使效率高并且结果精确地话就非常难了，要用到很多

数学方面的知识了,还要联想大自然中的实际来改进，比如老师给的论文中就有将染色体分为

幼体和成年体的，还有用周期性种族灭绝的，感觉很有意思啊。4通过独立完成本次实验，我加深了对遗传算法的理解，慢慢学会了应用遗传算法解决

具体问题。遗传算法难点在于针对具体问题如何实现编码和三个算子的实现，本次实验老师

提供了很多参考资料，我通过阅读论文，发现了遗传算法的灵活性，使我对人工智能产生了

浓厚的兴趣。我受益匪浅。5刚接触遗传算法的时候感觉这么随机的一种算法怎么能够选出最优解呢？后来，通过

一步步的写程序、调程序，发现就这是因为随机性，同时还有优胜劣汰的规则，就使得能进

化出最有解，同时算法耗时也不是很多，让我们更意识到大自然的伟大呀！我发现结果和老

师的参考结果相差很多，结果很不好，然后，我从发现问题就出在参数的选择上，不同的参

数，结果还是会有很大的差距的。6到现在，人工智能实验已经全部结束，感觉自己还是很有进步的。可惜我没能好好利

用这仅有的三次机会对自己的编程水平进行大幅度的提高，而是陷入了各种考试和自己的事人工智能心得体会

务的怪圈中去了。很佩服有的同学为了这个实验而付出的努力，记得做八数码的时候我还熬

了一个通宵。感觉同学们都很认真的对待这个实验。不像xxxx实验的时候还老是有人不认真

做，完完全全的copy一个别人的程序就交了。还记得当时总是有别的班的人过来拷贝我们班

人的程序，然后把名字一改就交给老师了。这几次的人工智能实验，感觉这些现象少了很多，

说明同学们都是在认真的学习这门课。最后，为了弥补我实验的缺陷，我又用我在搞mcm时候学到的一点皮毛对问题进行了数

学建模分析。希望能填补我没能好好把这次实验做好的一些缺陷和遗憾。7遗传算法与传统经典算法思想不同，它涉及不确定的随机因素，仿照生物基因重组现

象，将解题过程交给了物竞天择的优胜劣汰现象，而较少的考虑复杂的逻辑主观智能思维。

遗传算法现在仍在不断地被人们研究，以求一个最稳定、运算次数最少的方法，有着广阔前景。通过最后的实验题目，我体会到：人工智能并非只是利用人类主观思维把固定的算法智

慧强加给计算机，来模仿人类思维。我们还可以利用自然客观规律、结合独特的逻辑思想来

自然地引导出最好的答案，不用拼命地去解出答案，而是让答案随波逐流地找到我们。最好

的例子就是这个遗传算法。8实验总结与体会：“通过本次的实验，我深深感到ai算法的伟大，也感到自己应该多

多的学习这方面的知识。本次实验，遇到了很多问题，经过了几天的努力，终于出结果了。

我觉得，只有多练才可以孰能生巧。”(第一次实验的总结体会)9实验总结与体会：“这次实验的收获还是挺大的，八数码可以说是一道非常经典的搜索

题，从实现上来说，难度不是很大，但要同时实现高效，还是要考虑很多的方面，首先是不

可达状态的正确识别，在一开始我并不是事先判断是否有解，而是通过最后是否能搜到解来

进行判断（这还是在辅导学长的提示下才注意到的，原来可以事先判断是否有解！），这样一

来，就避免了对不可到达状态进行无谓的搜索，大大提高了效率。通过这个事情，也让我又

一次深刻体会到，其实数学是计算机的基础，学好数学，对于学计算机可以说是事半功倍。

在判断是否有解这个问题上，只需用到数列逆序值这个线性代数书中的小知识点就能轻松搞第二篇、智能机器人心得体会

人工智能心得体会

很庆幸能够选修《智能机器人》这门课，通过了这门课使我对智能机器人有了一个更加清晰的认识，同时也激起了我对此方面的研究的兴趣。之前就对机器视觉，认知心理学，机器学习和人工智能颇感兴趣，并对此进行了深入的了解，通过这门课，我认识到，智能机器人作为这些学科的交叉产物，是个综合应用这些知识的最好的平台。通过这门课，我也从新认识了智能机器人制作的艰辛和困难性，使我认识到之前对此不以为然，眼高手低态度得幼稚。同时也教育我，任何一个项目本身所呈现的问题只是完成该项目所需工作的冰山一角，做任何事，都必须以谦恭，认真的态度对待。同时也是我懂得了，再将事情坐完之前不可轻易对此做出评价。

通过这门课我系统的认识了机器人的感念，综上所述,目前机器人无碰路径规划大致可分为两类:全局规划方法和局部规划方法.在全局规划方法中,主要是基于构形空间的自由空间法:将机器人和障碍物映射到构形空间,得到障碍区域和自由区域,然后在自由区域里寻找最佳路径;在局部规划方法中,主要是人工势场法:对障碍物建立排斥势场,对目标点建立吸引势场,根据传感装置反馈回来的机器人与障碍物之间的距离,在排斥力和吸引力的共同作用下,机器人绕开障碍物向目标点移动.

通过这门课使我了解到智能机器人所必需的三部分，就如上面所列的，人工智能，超级计算机和机械结构。三者是组成智能机器人不可或缺的部分，人工自能赋予机器人，判断，推理，学习的能力。超级计算机提供强大的处理数据的能力，使的机器人能够快速对传感器信

号经处理，同时对人工智能技术提供支持。机械结构是机器人的物理组成部分，一个机器人机械结构所具有的自由度数的多少，以及结构强度的大小，决定了机器人活动的灵活性。三者只有相互结合，紧密联系，才能实现机器人的智能化。机器人路径规划技术未来的研究重点是“仿人、仿生”智能。

虽然《智能机器人》只是一门选修课，但却是我受益匪浅，在这短短八周的时间里，这门课给我最大的帮助就是，激发了我对智能机器人相关领域的学习和研究的强烈兴趣，同时也是我认识到我们大学生所学课程的重要性，十分感谢倪建军老师的严谨教学。第三篇、对人工智能学习的感想

人工智能心得体会

学校：苏州科技学院学院：电子信息工程班级：电科0812班姓名：钟建峰学号：08xx8224谈谈人工智能的学习感想人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能技术导论这门课的学习，让我知道了人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。人工智能经过几十年的发展，其应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。我通过网络查找，知道了以下领域的人工智能的发展。1．机器翻译机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。几十年来，国内外许多专家、学者为机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现，不过也取得了很大的进展，特别是作为人们的辅助翻译工具，机器翻译已经得到大多数人的认可。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车xx”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。以“译星”、“雅信译霸”为代表的专业翻译系统，是面对专业或行业用户的翻译软件，但其专业翻译的质量与人们的实用性还有不少差距，有人评

价说“满篇英文难不住，满篇中文看不懂”，该说法虽然比较极端，但机译译文的质量确实却一直是个老大难问题。这里，我们不妨对现有的机译和人译过程作一比较，从中可以看出一些原因。机器翻译：1.一句一句处理，上下文缺乏联系；2.对源语言的分析只是求解句法关系，完全不是意义上的理解；3.缺乏领域知识，从计算机到医学，从化工到法律都通用，就换专业词典；4.译文转换是基于源语言的句法结构的，受源语言的句法结构的束缚；5.翻译只是句法结构的和词汇的机械对应。第四篇、对人工智能学习的感想

人工智能心得体会

学校：苏州科技学院

学院：电子信息工程班级：电科0812班

姓名：钟建峰学号：08xx8224

谈谈人工智能的学习感想

人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能技术导论这门课的学习，让我知道了人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。

人工智能经过几十年的发展，其应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。我通过网络查找，知道了以下领域的人工智能的发展。

1．机器翻译

机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。几十年来，国内外许多专家、学者为机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现，不过也取得了很大的进展，特别是作为人们的辅助翻译工具，机器翻译已经得到大多数人的认可。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车xx”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。以“译星”、“雅信译霸”为代表的专业翻译系统，是面对专业或行业用户的翻译软件，但其专业翻译的质量与人们的实用性还有不少差距，有人评价说“满篇英文难不住，满篇中文看不懂”，该说法虽然比较极端，但机译译文的质量确实却一直是个老大难问题。这里，我们不妨对现有的机译和人译过程作一比较，从中可以看出一些原因。

机器翻译：

1.一句一句处理，上下文缺乏联系；

2.对源语言的分析只是求解句法关系，完全不是意义上的理解；

3.缺乏领域知识，从计算机到医学，从化工到法律都通用，就换专业词典；

4.译文转换是基于源语言的句法结构的，受源语言的句法结构的束缚；

5.翻译只是句法结构的和词汇的机械对应。

人工翻译：

1.一般会先通读全文，会前后照应；

2.对源语言是求得意义上的理解；

3.只有专业翻译人员，而没有万能翻译人员；

4.译文是基于他对源语言的理解，不受源语言的句法结构的束缚；

5.翻译是一个再创造的过程。

在目前的情况下，计算机辅助翻译应该是一个比较好的实际选择。事实上，在很多领域中，计算机辅助人类工作的方式已经得到了广泛的应用，例如CAD软件。如果计算机辅助技术用于语言的翻译研究，应该同样可以起到很大的辅助作用，这就是所谓的“计算机辅助翻译”。它集机器记忆式翻译、语法分析式翻译和人际交互式翻译为一体，把翻译过程中机械、重复、琐碎的工作交给计算机来完成。这样，翻译者只需将精力集中在创造性的思考上，有利于工作效率的提高。

机器翻译研究归根结底是一个知识处理问题，它涉及到有关语言内的知识、语言间的知识、以及语言外的世界知识，其中包括常识和相关领域的专门知识。随着因特网的普及与发展，机器翻译的应用前景十分广阔。作为人类探索自己智能和操作知识的机制的窗口，机器翻译的研究与应用将更加诱人。国际上有关专家分析认为机器翻译要想达到类似人工翻译一样的流畅程度，至少还要经历xx年时间的持续研究，但在人类对语言研究还没有清楚“人脑是如何进行语言的模糊识别和判断”的情况下，机器翻译要想达到100%的准确率是不可能的。

2．专家系统

专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。

为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制(构成推理机)。系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理，做出决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此能起到专家或专家助手的作用。

开发专家系统的关键是表示和运用专家知识，即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前，专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多是不精确或不确定的，因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。此外，专家系统开发工具的研制发展也很迅速，这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程，将起到积极地促进作用。随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。在新一代专家系统中，不但采用基于规则的推理方法，而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。

3．符号计算

计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。。早在50年代末,人们就开始对此研究。。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多

种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。

计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。

尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。

如今，人工智能研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。

人工智能的学习，让我明白了人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。将来我们会对人工智有能更高层次的需求，人工智能也会继续影响我们的工作、学习和生活，我们也要支持人工智能的发展！第五篇、智能控制技术的发展现状及心得体会

人工智能心得体会

智能控制技术的发展现状及心得体会

摘要：

在此综述了智能控制技术的现状及发展，首先简述智能控制的性能特点及主要方法，然后介绍智能控制在各行各业中的应用现状，接着论述智能控制的国内外发展和现状。随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出创新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。

关键词：智能控制模糊控制神经网络遗传算法

一、引言

智能控制作为当今的一种交叉前沿学科，其研究中心始终是解决传统控制理论、方法（包括经典控制、现代控制、自适应控制、鲁棒控制、大系统方法等）所难以解决的不确定性问题。自智能控制概念的提出，自动控制界纷纷仿效，主流是人工智能技术引入到自动控制系统中，寻求难以精确建模的复杂系统的自动控制(自治)。

在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。

二、智能控制的性能特点

智能控制是自动控制发展的新的阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂、非线性和不确定的系统控制问题。智能控制系统具有以下几个特点：

(1)较强的学习能力：

能对未知环境提供的信息进行识别、记忆、学习、融合、分析、推理，并利用积累的知识和经验不断优化、改进和提高自身的控制能力；

(2)较强的自适应能力：

具有适应受控对象动力学特性变化、环境特性变化和运行条件变化的能力；

(3)较强的容错能力：

系统对各类故障具有自诊断、屏蔽和自恢复能力；

(4)较强的鲁棒性：

系统性能对环境干扰和不确定性因素不敏感；

(5)较强的组织功能：

对于复杂任务和分散的传感信息具有自组织和协调功能，使系统具有主动性和灵活性；

(6)实时性好：

系统具有较强的在线实时响应能力；

(7)人机协作性能好：

系统具有友好的人机界面，以保证人机通信、人机互助和人机协同工作。

三、智能控制的主要方法

智能控制技术的主要方法有专家控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法等

（1）专家控制

专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合，仿效专家的经验，实现对系统控制的一种智能控制。主体由知识库和推理机构组成，通过对知识的获取与组织，按某种策略适时选用恰当的规则进行推理，以实现对控制对象的控制。专家控制可以灵活地选取控制率，灵活性高；可通过调整控制器的参数，适应对象特性及环境的变化，适应性好;通过专家规则，系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。

（2）模糊控制

模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础，以先验知识和专家经验作为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制，就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。

（3）神经网络控制

神经网络模拟人脑神经元的活动，利用神经元之间的联结与权值的分布来表示特定的信息，通过不断修正连接的权值进行自我学习，以逼近理论为依据进行神经网络建模，并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制。

（4）遗传算法学习

智能控制是通过计算机实现对系统的控制，因此控制技术离不开优化技术。快速、高效、全局化的优化算法是实现智能控制的重要手段。遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的一种搜索和优化算法，它模拟生物界生存竞争，优胜劣汰，适者生存的机制，利用复制、交叉、变异等遗传操作来完成寻优。遗传算法作为优化搜索算法，一方面希望在宽广的空间内进行搜索，从而提高求得最优解的概率；另一方面又希望向着解的方向尽快缩小搜索范围，从而提高搜索效率。如何同时提高搜索最优解的概率和效率，是遗传算法的一个主要研究方向。

四、智能控制的应用现状

4.1工业过程中的智能控制

生产过程的智能控制主要包括两个方面:局部级和全局级。局部级的智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计，例如智能PID控制器、专家控制器、神经元网络控制器等。研究热点是智能PID控制器，因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势，且可用于控制一些非线性的复杂对象。全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化，包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。

4.2机械制造中的智能控制

在现代先进制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业，它利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模，利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。可采用专家系统的“Then-If”逆向推理作为反馈机构，修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。利用模糊集合和模糊关系的鲁棒性，将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力，进行在线的模式识别，处理那些可能是残缺不全的信息。

4.3电力电子学研究领域中的智能控制

电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中，取得了良好的控制效果。遗传算法是一种先进的优化算法，采用此方法来对电器设备的设计进行优化，可以降低成本，缩短计算时间，提高产品设计的效率和质量。应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有:模糊逻辑、专家系统和神经网络。在电力电子学的众多应用领域中，智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一，也是研究的新热点之一。

以上的三个例子只是智能控制在各行各业应用中的一个缩影，它的作用以及影响力将会关系国民生计。并且智能控制技术的发展也是日新月异，我们只有时刻关注智能控制技术才能跟上其日益加快的技术更新步伐。

五、国内外研究现状及发展趋势

从20世纪60年代起，计算机技术和人工智能技术迅速发展，为了提高控制系统的自学习能力，控制界学者开始将人工智能技术应用于控制系统。

1965年，美籍华裔科学家傅京孙教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统，1966年，Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概念。1967年，Leondes和Mendel首先正式使用“智能控制”一词。

20世纪70年代初，傅京孙、Glofiso和Saridis等学者从控制论角度总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉的思想，并创立了人机交互式分级递阶智能控制的系统结构。

xx年8月，IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制学术讨论会，随后成立了IEEE智能控制专业委员会；xx年1月，在美国举行第一次国际智能控制大会，标志着智能控制领域的形成。

要做到智能自动化，把机器人的智商提高到智人水平，还需要数十年。微电子、生命科学、自动化技术突飞猛进，为21世纪实现智能控制和智能自动化创造了很好的条件。为了达到目标，不仅需要技术的进步，更需要科学思想和理论的突破。很多科学家坚持认为，这需要发现新的原理，或者改造已知的物理学基本定理，才能彻底懂得和仿造人类的智能，才能设计出具有高级智能的自动控制系统。科学界要为保障人类和地球的生存和可持续发展做出必须的贡献，而控制论科学家和工程师应当承担主要的使命。

智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互

渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。

六、智能控制的学习心得体会

这学期所学的智能控制感觉是相对于之前学的经典控制理论与现代控制理论，其研究对象是更为实际与现实的问题，但是与之前不同之处在于，现在的智能控制不只是研究对象更加实际、现实，而且是提出了新的方法途径，相比较与经典的控制理论，智能控制的研究对象有其自己的特点：

(1)不确定性的模型

(2)高度的非线性

(3)复杂的任务要求

对于智能控制系统，任务的要求往往比较复杂，通常是比较抽象的。

学习了关于智能控制的专家控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法，发现智能控制能够做到在传统的PID控制中办不到的事儿，而且神经网络的控制特别的神奇，它能够模拟人的大脑，通过神经元的超强学习功能，如果遇到干扰作用，还能够自适应，但是神经网络也有欠缺之处，它不能自主解释自己的推理过程，而这些推理过程都是由人将自己的经验转换为一些学习算法、规则，通过数据传播信息的，使其进行学习。关于智能控制的学习，我现在所学习到的仅仅是皮毛。但对于一个刚刚接触智能控制学习的学生，了解如模糊控制、专家系统、神经网络等智能控制的知识入门尤为重要，为将来进一步学习智能控制的理论打下基础，并将理论应用于生活和工作当中，这才是学习的最终目的。

七、总结与展望

智能控制虽然已有50多年的发展史，而其实际应用也越来越成熟、广泛，但是相比较经典的控制理论与方法，智能控制的应用还是有待进一步发展的：①由于智能学习控制采用单一的技术,如模糊逻辑、神经网络等,会使智能学习控制技术的学习方法缺少变化性和多样性。因此,从采用的技术上看,智能学习控制将从采用单一的技术向采用多种技术混合的方向发展。②从学习内容来看,智能学习控制的学习算法将从采用比较简单的控制器参数学习向采用比较复杂的环境学习、结构学习和对象学习的方向发展。并且还向能同时进行多种内容学习的方向发展。如同时包括参数、结构、环境、对象等内容的学习等等。③由于智能学习控制采用单一的学习方式,如有导师学习、无导师学习、加强学习等,会使智能学习控制的应用受到限制。因此,从学习方式来看,智能学习控制将从单一的学习方式向能同时具有多种学习方式混合的方向发展。④从应用来看,智能学习控制将从变参数学习控制向变结构、变环境和复杂未知对象的学习控制的方向发展。并且还向能同时进行多种应用的学习控制的方向发展。⑤研究和开发新的学习算法、新的学习方式,引进新的技术等,如研究自创建和自组织学习算法、创造性的学习方式、采用小波理论等。⑥建立智能学习控制的一般性设计理论和相应的评价理论。随着智能学习控制的设计方案和设计方法的日益丰富,许多新的问题需要研究。例如,如何评价和选择合适的方案以适用于某个应用等。

当然对于智能控制的探索与研究还需要更多的学者投入更多的心血，才能在未来结出更加丰硕的果实。

参考文献：

[1]蔡自兴，徐光佑.人工智能及应用（第二版）,清华大学出版社,xx

[2]白枚.智能控制理论综述,华北水利水电学院学报xx/23（1）：58-62

[3]李士勇.模糊控制-神经控制和智能控制论,哈尔滨工业大学出版,xx

[4]李少远等.智能控制的新进展（Ⅱ）.控制与决策,xx，15（2）：136-140人工智能心得体会

[5]张凯，钱锋，刘漫丹.模糊神经网络技术综述.信息与控制,xx，32（5）：431-435

[6]刘瑞正,赵海兰.人工神经网络研究五十年.计算机应用研究,xx（1）：11-13第六篇、计算智能学习心得体会

人工智能心得体会

计算智能学习心得体会

本学期我们水利水电专业开了“计算智能概论”这门课，有我们学院的金菊良教授给我们授课，据说这门课相当难理解，我们课下做了充分的准备，借了计算智能和人工智能相关方面的书籍，并提前了解了一点相关知识，我感觉看着有点先进，给我们以往学的课程有很大区别，是一种全新的概念和理论，里面的遗传算法、模糊集理论、神经网络更是闻所未闻，由于课前读了一些书籍，我以为课堂上应该能容易理解一点，想不到课堂上听着还是相当玄奥，遗传算法还好一点，因为高中学过生物遗传，遗传算法还能理解一点。像模糊集理论神经网络便不知所云了。虽然金老师讲课生动形象，幽默风趣，而且举了好多实际的例子，但有一些理论有点偏难。

计算智能(ComputationalInterlligence，简称CI)并不是一个新的术语，早在xx年加拿大的一种刊物便以CI为名。xx年，美国学者JamesC.Bezdek在论文《计算智能》中讨论了神经网络、模式识别与智能之间的关系，并将留能分为生物智能、人工智能和计算智能三个层次。xx年，BobMarks写了一篇关于计算留能和人工留能区别的文章，并在文中给出了对CI的理解。xx年的国际计算智能会议(WCCL)的命名就部分地源于Bob的文章，这次IEEE会议特国际神经网络学会(NNC)发起的神经网络(ICNN)、模糊系统(FuZZ)和进化计算(ICEc)三个年度性会议合为一体，并出版了名为《计算智能》的论文集。此后，CI这个术语就开始被频繁地使用，同时也出现了许

多关于CI的解释。

xx年，JamesC.Bezdek提出，CI是依靠生产者提供的数字、数据材料进行加工处理，而不是依赖于知识；而AIglJ必须用知识进行处理．xx年，James在F1orida，Orlando，IEEEWCCI会议上再次阐述他的观点，即智能有三个层次：(1)生物智能(BiologicalIntelligence，简称BI)，是由人脑的物理化学过程反映出来的，人脑是有机物，它是智能的基础。(2)人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)，是非生物的，人造的，常用符号来表示，AI的来源是人类知识的精华。（3）计算智能(ComputerIntellienceence，简称CI)，是由数学方法和计算机实现的，CI的来源是数值计算的传感器。

虽然有好多计算智能理论还不太清楚，但是我对新知识还是相当渴望的，因为我本身比较爱学习，且喜欢读书。我感觉学到了许多知识：计算智能是一门经验科学，它研究自然的或人工的智能行为形成之原理以“推理即计算”为基本假设，开发某种理论、说明某项智能可以算法化，从而可以用机器模拟和实现；寻求和接受自然智能之启迪，但不企图完全仿制人类智能，其中心工程目标是研究设计和建立智能计算系统的方法。

由于我们只有16课时，所以我们学的面并不广，金老师主要教了一些计算智能方面的经典理论，我们所学的计算智能所涉及的领域主要包括以下三方面：遗传算法、人工神经网络方法和模糊集理论。

遗传算法最早由美国Michigan大学JohnH.