人工智能导论论文1000字的读后感怎么写

人工智能（Artificial Intelligence），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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。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。

我迫不及待地冲下楼，幻想着很快就学会了。我兴奋地来到车库，妈妈推出自行车，用扳手拧松螺丝，压低扶手和坐凳，让我试一试，刚好。妈妈把螺丝拧紧。放好扳手关好车库门。我们来到院子里。妈妈先骑给我看。我看着妈妈像飞燕般在院子里骑着，心里好不羡慕。真想骑上车，自己也去“飞”一圈，过过瘾。该我学骑车了。妈妈在后面扶着，跟着车子跑。我坐在坐凳上，手握扶把，脚踩着踏板，眼睛看着正前方，两只脚使劲地蹬。自行车一会儿偏左，一会儿偏右，一会儿几乎要把我给摔下来似的。我胆战心惊，猛地跳下车。回头一看，妈妈也满头大汗，气喘吁吁，趁机说：“妈妈，休息一会儿吧!”妈妈点点头。我吓怕了，心想：自行车怎么这么不听话，要不是妈妈扶着我，我的屁股恐怕早就开花了，我还是不要学算了!但看着妈妈的认真劲，我又不好意思说不学了……休息片刻之后，我又开始骑了，这次，妈妈说：“现在扶起来比刚才轻松多了，看来你学骑自行车的悟性还是比较高的，只要多加练习，应该不会很困难的……”听了妈妈的话，我仿佛看到了自己的进步，那“放弃”的念头顿时烟消云散了。我暗下决心，一定要学会骑自行车!

[《人工智能》读后感] 关于机器能否拥有意识这个论题，其实是关于意识的本质的讨论，《人工智能》读后感。但目前对于意识，人类还没有一个明确的定义。二元论认为，意识是非物质的思维所具有的属性，而思维跟物质的大脑是相互独立的，机器不可能具有意识，除非它可以得到一个非物质的思维，而这是不可能的，所以，机器永远不可能有意识。还有一些看法认为思维产生于大脑，大脑是一台数字计算机，而思维是一个计算机程序，这个理论又分为“强人工智慧”与“弱人工智慧”。根据“强人工智慧”，一台计算机只要有了正确的程序就可以拥有像人类一样的智慧与思维；而“弱人工智慧”理论，则认为计算机可以模拟人的思维，它们可以模拟一系列的思维过程，如思考、决策等。但是，不管它们做得多么出色，它们都不能创造真正的思维或者真正的意识，而只能做到“看起来像”有意识一样。意识尚未被定义，我们也没有鉴别意识的手段，所以更谈不上人工意识能否存在了。与其让这些巨大的难题挡住我们的去路，还不如加紧工作，看看我们究竟能做到什么程度，就像绝大多数机器人学家正在做的那样。我们几乎可以肯定，更好、更聪明的机器将不断出现，而关于它们是否拥有意识的讨论也会继续下去，对于人工意识的探索最终甚至有可能帮助我们理解意识本身的性质。抛开这些问题，回到电影本身，斯皮尔伯格的这部电影更多的是将科幻与伦理结合在一起，他对人工智能的未来作了一个深刻且悲观的预言。 “人工智慧”旨在用计算机来模拟思维，从而复制思维，产生智慧行为，那么我们是否可以说计算机或者机器人也会产生同人类一样的情感呢，如果机器拥有人类同等的智慧，人类会不会与机器发生情感、人类与机器人如何相处，这就涉及一些伦理道德等社会性的问题。影片中，人类对劣等机器人的猎杀充满了不人道。影片在此表现出一种荒诞的意味：人不像人，机器人才像人，拥有人性情感的他们不会对人类的暴虐熟视无睹，读后感《《人工智能》读后感》。这场激战在斯皮尔伯格的电影中被两千年的沉睡一笔带过，但结局我们看到了，人类作为一个灭绝的物种被缅怀。当机器具有了人类的意识和思维，它们会爱，就会恨，会服从，就会反抗。如果机器人的智慧太高以至于超过了人类的智慧，那么我们就有理由相信它们就很有可能取代人类成为地球的主宰者，人类感受到生存受到威胁后，影片中的行为就不足为奇。有关于这个忧虑，我从相关书籍中了解到这样一点：“人工智慧不是人的智慧，更不会超过人的智慧”。 “机器思维”同人类思维的本质区别：人工智慧纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程。人工智慧没有社会性。　人工智慧没有人类的意识所特有的能动的创造能力。两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后。如果是这样，那么我的担心就纯属多余了。目前人类对人的智慧的研究尚且有局限，机器人的智慧程度自然不敢企及，但随着科技的不断发展，会有怎样的奇迹发生我们也无从得知，人工智慧是否能超越人的智慧，现在还是一个遥远的、不可知的问题。所以，同样不确定的还有影片对未来的预言。最后一点，正如影片开头告诉我们的那样，人类将会面临越来越严峻的生存环境，臭氧层空洞、温室效应、海平面的上升……谁也不能保证不会有世界末日的那一天，当人类已经无法适应环境，依照达尔文“物竞天择”的理论，被淘汰从而导致灭绝的将会是我们人类自己，而机器人将会因为极强的适应能力从而被环境选择。假设我们能将记忆和思维植入机器人中，那么机器人是不是就具有了“人类生命的延续者”这一神圣的使命呢？〔《人工智能》读后感〕随文赠言：【这世上的一切都借希望而完成，农夫不会剥下一粒玉米，如果他不曾希望它长成种粒；单身汉不会娶妻，如果他不曾希望有孩子；商人也不会去工作，如果他不曾希望因此而有收益。】

人工智能导论论文1000字的读后感

屌丝和高富帅幸福的生活在一起

回答您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有提问大一人工智能课程学习总结，八百字。回答我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢？AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。更多2条 

人工智能导论论文1000字的读后感悟

看书要看好书肤浅而缺乏内涵的书让人迷惑而无所得。《人工智能的未来》这本书是2006年出版的，好吧，2006——2014，这在其它科学和工业领域不算什么，但是在电子信息领域是旧世界和新世界的概念，很多认识都已被颠覆。再说作者：杰夫·霍金斯——商人发明家（一直在忙于资金困境、公司并购以及知识产权方面的事情），科学研究偏向于商业应用（弱人工智能），在人工智能领域并不具有开创性和权威性，书名起得好销售不用愁。内容就像是太阳系旅游手册，跟什么也没说一样。一本好书要有明确的思想，确凿的事实依据和带有预见性的结论。《如何创造思维——人类思想所揭示出的奥秘》是一部2013年出版的人工智能力作，作者：雷·库兹韦尔（参见百度百科，不是一般人儿），阐述了人工智能领域最前沿的研究成果，以及对认知科学和智能的最新认识，最重要的是他揭示出了人工智能发展的方向和未来（2045年）蓝图，正像库兹韦尔说的：自然进化出大脑是为了预测未来。而这本书所叙述的就是本领域实实在在的认识成果，以及基于严谨逻辑的愿景分析。笔者认为这本书应该成为胸怀人工智能理想的研究人员必看的一本书，也应该是最先看的一本书，看书要看对书。这部书是基于多门学科的思想性著作，阅读它需要具备相应的科学素养，书中会直接出现诸如生物学、神经科学以及电子计算机科学等方面的专有名词，而不会考虑你是否理解它的含义，如今信息爆炸的时代，遇见什么就去了解什么，哪有生物本科生+脑外科研究生+程序员那样的复合人才准备好去进军人工智能领域。这本书是在2005年出版的《奇点临近》基础上出版的，有质的变化，看完这本之后就不用看《奇点临近》了。看完了《如何创造思维——人类思想所揭示出的奥秘》，必看的就是《人工智能——一种现代方法》了，麻省理工的经典基础教材，看思想。之后需要看《人工智能高级技术导论》。这是任务主线。至于《模式识别》、《机器学习》、“蚁群算法”、“遗传算法”等等，自学者之前就可以看，或者穿插着了解。对Lisp的理解不能太浅显，也不用太高深。意识来源于复杂物理系统的“涌现特性”（emergent property），“感受性”（qualia）是其突出特征。——雷·库兹韦尔《如何创造思维——人类思想所揭示出的奥秘》封面《人工智能——一种现代方法（第二版）》封面《人工智能高级技术导论》封面《如何创造思维——人类思想所揭示出的奥秘》出版社: 浙江人民出版社; 第1版（2014年1月1日）平装: 300页语种：简体中文开本: 16ISBN: 9787213058646 商品尺寸: 8 x 17 x 2 cm 商品重量: 481 g 目录：各方赞誉　　推荐序解放思想　　段永朝跨界思想家财讯传媒集团首席战略官　　前言揭开人脑思维的奥秘　　第1章自然界的思想实验　　历史上出现过很多著名的思想实验，特别是关于自然界的思想实验，爱因斯坦的“驾乘光束”实验就是其一。研究大脑，也可以采用同样的办法。通过简单的思想实验，我们就能很好地理解人类智慧是怎么一回事儿。　　思想实验1：大峡谷和大洞穴的形成　　思想实验2：驾乘光束　　大脑新皮质的统一模式　　第2章思考的思想实验　　大脑和计算机都能存储和处理信息，但是，大脑和计算机之间的相似性可不只是看上去那么简单。大脑的记忆是层级结构和连贯有序的。记忆奇妙地出现在你的脑海里，一定是某些事物触发了它们。　　思考，人脑不同于计算机　　记忆是连贯有序的　　联想因触发而生　　记忆的结构是层级的　　第3章大脑新皮质模型　　大脑新皮质分 6层，共包含 300亿个神经元，它们又组成了 3亿个模式识别器。这些模式识别器按层级关系组织，它们是思想的语言和思维模式识别理论的基础。只有具备自联想能力和特征恒常性能力，大脑新皮质才能识别模式。思维模式分两种：无目标思维和导向式思维，做梦就是无目标思维实例。　　分层模式　　模式结构　　流向大脑新皮质模式识别器的数据本质　　自联想和恒常性　　学习　　思想的语言　　梦的语言模型的根源　　第4章人类的大脑新皮质　　尽管进化带来的改变并不总是朝着更高的智力水平前进，但是，智力仍是一个重要的进化分支。大脑新皮质的分层学习能力如此重要，以至于它在进化过程中体积越来越大，并最终成为大脑的主体。大脑运转时，并不以神经元为基础，而是神经元集合。　　智力，一个重要的进化分支　　新皮质的分层学习能力　　积木式神经元集合　　视觉皮质与通用算法　　第5章旧脑　　虽然大脑新皮质已成为大脑的主体，但我们的旧脑并未消失，仍在帮助我们寻求满足和躲避危险。丘脑的突出作用是与新皮质持续联络，海马体存储最新记忆，而小脑则负责人体动作的协调。　　感觉传导路　　丘脑　　海马体　　小脑　　快乐与恐惧　　第6章卓越的能力　　人类的卓越能力，主要归功于大脑脑岛中的纺锤体细胞。大脑新皮质某些区域的优化，使其更善于处理联合模式，这就是天分的由来。跨领域合作和非生物大脑新皮质的云端存储，将让我们更富有创造力。从进化观点看，爱情的存在就缘于大脑新皮质的需求。　　天分　　创造力　　爱情　　第7章仿生数码新皮质　　我们现在已能模拟包含 160万个视觉神经元的人脑视觉新皮质，模拟完整人类大脑的目标，预计 2023年就可实现。“矢量量化”方法既能高效利用计算机资源，又能保留重要的语言识别特征。“隐马尔可夫模型”让语音识别系统能同时完成识别和学习两项任务。脑模拟　　神经网络　　矢量量化　　用隐马尔可夫模型解读你的思维　　进化（遗传）算法　　列表处理语言LISP　　分层储存系统　　人工智能的前沿：登上能力层级顶端　　创造思维的策略　　第8章计算机思维的4大基础　　尽管人脑的思维模式极为精巧，我们仍可通过软件对人脑进行模拟。要想做到这一点，计算机必须要具备准确的沟通、记忆和计算能力，具有计算的通用性和冯 ·诺依曼结构，并且能够按大脑核心算法进行创造性思维。　　基础1：准确的沟通、记忆和计算能力　　基础2：计算的通用性　　基础3：冯·诺依曼结构　　基础4：按大脑核心算法进行创造性思考　　第9章思维的思想实验3　　意识来源于复杂物理系统的“涌现特性”（emergent property），“感受性”（qualia）是其突出特征。成功模拟人脑的计算机也是有意识的。思维就是有意识大脑所进行的活动。非生物学意义上的“人”将于 2029年出现。将非生物系统引入人脑，不会改变我们的身份，但却产生了另外一个“我”。把我们的大部分思想储存在云端，人类就能实现“永生”。　　谁是有意识的　　你必须有信仰　　我们能够意识到什么呢　　东方是东方，西方是西方自由　　意志身份　　第10章有关思维的库兹韦尔定律　　信息技术的发展，都遵循着库兹韦尔定律，与思维相关的技术也不例外。随着人类基因组计划的实施，生物医学已成为一项信息技术，并呈指数型发展。在互联网上，每秒比特的传递量每 16个月就翻一番。磁共振成像技术，也以指数级速度稳定发展，目前的空间分辨率已接近100微米。　　生物医学　　信息传输　　大脑研究　　第11章反对的声音　　库兹韦尔定律及其在人类智能提高方面的应用，也招致了不少批评。保罗 · 艾伦对“指数发展”说完全持否定态度。罗杰斯 ·彭罗斯认为，计算机无法像人脑那样进行量子计算。约翰 · 赛尔说，计算机即便能够通过图灵测试，它也不知道自己在做些什么。　　“奇点遥远”论　　“量子计算能力缺失”论　　“无意识”论　　后记拥抱“奇点”　　注释　　译者后记

启发如下：第一，说明人工智能现在是时代发展的趋势和要求。第二，也说明高校重视对人工智能人才的培养。

人工智能导论论文1000字的读后感受

人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流，使人感到与之交流的是一个人，而不是一台机器，比如可以和人下棋的计算机程序，或者可以帮人决策的程序，如专家系统，如帮助病人的医疗诊断程序，或者帮助人决定投资的程序，人工智能应用范围很广。比如：博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序，可以辅助人们解决一些问题。

人工智能概论论文1000字的读后感怎么写

屌丝和高富帅幸福的生活在一起