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      新課標(biāo)下人工智能課程學(xué)習(xí)心得

      發(fā)布時(shí)間:2024-04-13

      新課標(biāo)下人工智能課程學(xué)習(xí)心得(通用3篇)

      新課標(biāo)下人工智能課程學(xué)習(xí)心得 篇1

        通過(guò)這學(xué)期的學(xué)習(xí),我對(duì)人工智能有了一定的感性認(rèn)識(shí),個(gè)人覺(jué)得人工智能是一門(mén)極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí),心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機(jī)器學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等,總的說(shuō)來(lái),人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。 人工智能的定義可以分為兩部分,即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解,爭(zhēng)議性也不大。有時(shí)我們會(huì)要考慮什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有沒(méi)有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步,等等。但總的來(lái)說(shuō),“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關(guān)于什么是“智能”,就問(wèn)題多多了。這涉及到其它諸如意識(shí)、自我、思維等等問(wèn)題。人唯一了解的智能是人本身的智能,這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限,對(duì)構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關(guān)于人工智能一個(gè)大家比較容易接受的定義是這樣的: 人工智能是人造的智能,是計(jì)算機(jī)科學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)交叉形成的一門(mén)科學(xué),簡(jiǎn)稱ai。

        人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個(gè)階段:

        第一階段:50年代人工智能的興起和冷落

        人工智能概念首次提出后,相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果,如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問(wèn)題s求解程序、lisp表處理語(yǔ)言等。但由于消解法推理能力的有限,以及機(jī)器翻譯等的失敗,使人工智能走入了低谷。

        第二階段:60年代末到70年代,專家系統(tǒng)出現(xiàn),使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。 dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay-ii語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā),將人工智能引向了實(shí)用化。并且,1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議

        第三階段:80年代,隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制,人工智能得到了很大發(fā)展。 日本1982年開(kāi)始了”第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”,即”知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”,其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗,但它的開(kāi)展形成了一股研究人工智能的熱潮。

        第四階段:80年代末,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。

        1987年,美國(guó)召開(kāi)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后,各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來(lái)。

        第五階段:90年代,人工智能出現(xiàn)新的研究高潮

        由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展,人工智能開(kāi)始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問(wèn)題求解,而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問(wèn)題求解,將人工智能更面向?qū)嵱谩A硗猓捎趆opfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出,使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。

        對(duì)人工智能對(duì)世界的影響的感受及未來(lái)暢想

        最近看了電影《黑客帝國(guó)》一系列,對(duì)其中的科幻生活有了很大的興趣,不覺(jué)有了疑問(wèn):現(xiàn)在的世界是否會(huì)如電影中一樣呢?人工智能的神話是否會(huì)發(fā)生

        在當(dāng)前社會(huì)中的呢 ?

        在黑客帝國(guó)的世界里,程序員成為了耶穌,控制著整個(gè)世界,黑客帝國(guó)之所以成為經(jīng)典,我認(rèn)為,不是因?yàn)轱w來(lái)飛去的超級(jí)人物,而是因?yàn)樗底越沂玖艘粋(gè)人與計(jì)算機(jī)世界的關(guān)系,一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。誰(shuí)知道200年以后會(huì)不會(huì)是智能機(jī)器統(tǒng)治了世界?

        人類正向信息化的時(shí)代邁進(jìn),信息化是當(dāng)前時(shí)代的主旋律。信息抽象結(jié)晶為知識(shí),知識(shí)構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。因此,信息化到知識(shí)化再到智能化,必將成為人類社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)。人工智能已經(jīng)并且廣泛而有深入的結(jié)合到科學(xué)技術(shù)的各門(mén)學(xué)科和社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域中,她的概念,方法和技術(shù)正在各行各業(yè)廣泛滲透。而在我們的身邊,智能化的例子也屢見(jiàn)不鮮。在軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用已經(jīng)顯示出了它具有明顯的經(jīng)濟(jì)效益潛力,和提升人們生活水平的最大便利性和先進(jìn)性。

        智能是一個(gè)寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而,對(duì)于什么是人類智能(或者說(shuō)智力),科學(xué)界至今還沒(méi)有給出令人滿意的定義。有人從生物學(xué)角度定義為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)的功能”,有人從心理學(xué)角度定義為“進(jìn)行抽象思維的能力”,甚至有人同義反復(fù)地把它定義為“獲得能力的能力”,或者不求甚解地說(shuō)它“就是智力測(cè)驗(yàn)所測(cè)量的那種東西”。這些都不能準(zhǔn)確的說(shuō)明人工智能的確切內(nèi)涵。

        雖然難于下定義,但人工智能的發(fā)展已經(jīng)是當(dāng)前信息化社會(huì)的迫切要求,同時(shí)研究人工智能也對(duì)探索人類自身智能的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智能技術(shù)的進(jìn)步都將帶動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)的大跨步前進(jìn)。如果將現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)及自然科學(xué)的某些相關(guān)領(lǐng)域結(jié)合,并有一定的理論實(shí)踐依據(jù),計(jì)算機(jī)將擁有一個(gè)新的發(fā)展方向。

        個(gè)人覺(jué)得研究人工智能的目的,一方面是要?jiǎng)?chuàng)造出具有智能的機(jī)器,另一方面是要弄清人類智能的本質(zhì),因此,人工智能既屬于工程的范疇,又屬于科學(xué)的范疇。通過(guò)研究和開(kāi)發(fā)人工智能,可以輔助,部分替代甚至拓寬人類的智能,使計(jì)算機(jī)更好的造福人類。

        人工智能研究的近期目標(biāo);是使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)不僅能做一般的數(shù)值計(jì)算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理,而且能運(yùn)用知識(shí)處理問(wèn)題,能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標(biāo),根據(jù)現(xiàn)行的計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)研究實(shí)現(xiàn)智能的有關(guān)理論、技術(shù)和方法,建立相應(yīng)的智能系統(tǒng)。例如目前研究開(kāi)發(fā)的專家系統(tǒng),機(jī)器翻譯系統(tǒng)、模式識(shí)別系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)、機(jī)器人等。隨著社會(huì)的發(fā)展,技術(shù)的進(jìn)步,人工智能的發(fā)展是任何人都無(wú)法想象的。通過(guò)對(duì)人工智能的學(xué)習(xí),以及與所聽(tīng)所見(jiàn)所聞的結(jié)合,我大膽的對(duì)未來(lái)人工智能的發(fā)展做出了以下拙劣的猜想:

        一,融合階段(20__—20__年):

        1、在某些城市,立法機(jī)關(guān)將主要采用人工智能專家系統(tǒng)來(lái)制定新的法律。

        2、人們可以用語(yǔ)言來(lái)操縱和控制智能化計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、收音機(jī)、電視機(jī)和移動(dòng)電話,遠(yuǎn)程醫(yī)療和遠(yuǎn)程保健等遠(yuǎn)程服務(wù)變得更為完善。

        3、智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)在教育中扮演了重要角色,遠(yuǎn)程教育十分普及。

        4、隨著信息技術(shù)、生物技術(shù)和納米技術(shù)的發(fā)展,人工智能科學(xué)逐漸完善。

        5、許多植入了芯片的人體組成了人體通信網(wǎng)絡(luò)(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如,將微型超級(jí)計(jì)算機(jī)植入人腦,人們就可通過(guò)植入的芯片直接進(jìn)行通信。

        6、抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災(zāi)難。

        7、隨著人工智能的'加速發(fā)展,新制定的法律不僅可以用來(lái)更好地保護(hù)人類健康,而且能大幅度提高全社會(huì)的文明水準(zhǔn)。比如,法律可以保護(hù)人們免受電磁煙霧的侵害,可以規(guī)范家用機(jī)器人的使用,可以更加有效地保護(hù)數(shù)據(jù),可以禁止計(jì)算機(jī)合成技術(shù)在一些文化和藝術(shù)方面的應(yīng)用(比如禁止合成電視名人),可以禁止編寫(xiě)具有自我保護(hù)意識(shí)的計(jì)算機(jī)程序。

        三、自我發(fā)展階段(20__—20__年):

        1、智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復(fù),也能自行進(jìn)行科學(xué)研究,還能自己生產(chǎn)產(chǎn)品。

        2、一些新型材料的出現(xiàn),促使智能化向更高層次發(fā)展。

        3、用可植入芯片實(shí)現(xiàn)人類、計(jì)算機(jī)和鯨目動(dòng)物之間的直接通信,在以后的發(fā)展中甚至不用植入芯片也可實(shí)現(xiàn)此項(xiàng)功能。

        4、制定“機(jī)器人法”等新的法律來(lái)約束機(jī)器人的行為,使人們不受機(jī)器人的侵害。

        5、高水準(zhǔn)的智能化技術(shù)可以使火星表面環(huán)境適合人類居住和發(fā)展。

        四、升華階段(20__—20xx年):

        1、信息化的世界進(jìn)一步發(fā)展成全息模式的世界。

        2、人工智能系統(tǒng)可從環(huán)境中采集全息信息,身處某地的人們可以更容易地了解和知曉其他地方的情況。

        3、人們對(duì)一些目前無(wú)法解釋的自然現(xiàn)象會(huì)有更清楚的認(rèn)識(shí)和更完善的解釋,并將這些全新的知識(shí)應(yīng)用在醫(yī)療、保健和安全等領(lǐng)域。

        4、人工智能可以模仿人類的智能,因此會(huì)出現(xiàn)有關(guān)法律來(lái)規(guī)范這些行為。 人工智能一但擁有長(zhǎng)足的進(jìn)步,必將帶動(dòng)其他計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展。 網(wǎng)絡(luò)化將虛擬的世界變得無(wú)限大,屆時(shí),足不出戶將成為一種習(xí)慣。人工智能必將帶動(dòng)人類的發(fā)展,起到?jīng)Q定性作用。

        雖然不知道其中有多少在未來(lái)會(huì)得到實(shí)現(xiàn),但也算是我通過(guò)對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)所收獲的總結(jié)。人工智能的繁榮景象和光明前景已展示出其誘人的魅力, 讓我們一起期待未來(lái)的世界吧,一個(gè)全新的人工智能世界。

      新課標(biāo)下人工智能課程學(xué)習(xí)心得 篇2

        在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的今天,人工智能漸漸走入人們的視線和生活中。陸續(xù)出現(xiàn)的人工智能甚至能夠勝任多項(xiàng)工作。由此人們開(kāi)始擔(dān)憂,會(huì)不會(huì)有那么一天,人工智能如人類般思考或者是替代人類呢?

        人工智能的確能夠幫助人類許多事情,省力而快捷。本該耗費(fèi)大量思考時(shí)間或是精力的項(xiàng)目,交給計(jì)算機(jī)便能夠事半功倍。

        不知不覺(jué)中,人工智能已經(jīng)成為我們生活當(dāng)中不可或缺的一部分。人們每天用它們工作、生活。在享受快捷方便的同時(shí)油然而生一絲危機(jī)感。“人類是否會(huì)被人工智能取代。”

        我們不妨想一想,人類之所以強(qiáng)大,是因?yàn)槲覀冇兴伎迹懈星椤H藗兛梢允褂糜?jì)算機(jī),但不能過(guò)分地依賴它。它是科技的產(chǎn)物,而人類發(fā)展、創(chuàng)造了科技。一旦依賴感產(chǎn)生了,只要遇到問(wèn)題,大家的第一反應(yīng)就是“找百度”。殊不知,自己尋找方法的過(guò)程才是最珍貴的。

        人工智能計(jì)算機(jī)就像一把雙刃劍,如果使用得當(dāng),會(huì)成為一個(gè)好幫手,如果過(guò)分依賴它,則會(huì)讓自己走向滅亡。所以,請(qǐng)別讓人工智能取代大腦。

      新課標(biāo)下人工智能課程學(xué)習(xí)心得 篇3

        人工智能主要研究用人工方法模擬和擴(kuò)展人的智能,最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關(guān)。邏輯學(xué)始終是人工智能研究中的基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題,它為人工智能研究提供了根本觀點(diǎn)與方法。

        1、人工智能學(xué)科的誕生

        12世紀(jì)末13世紀(jì)初,西班牙羅門(mén)·盧樂(lè)提出制造可解決各種問(wèn)題的通用邏輯機(jī)。17世紀(jì),英國(guó)培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后,德國(guó)萊布尼茲做出了四則運(yùn)算的手搖計(jì)算器,并提出了“通用符號(hào)”和“推理計(jì)算”的思想。19世紀(jì),英國(guó)布爾創(chuàng)立了布爾代數(shù),奠定了現(xiàn)代形式邏輯研究的基礎(chǔ)。德國(guó)弗雷格完善了命題邏輯,創(chuàng)建了一階謂詞演算系統(tǒng)。20世紀(jì),哥德?tīng)枌?duì)一階謂詞完全性定理與N形式系統(tǒng)的不完全性定理進(jìn)行了證明。在此基礎(chǔ)上,克林對(duì)一般遞歸函數(shù)理論作了深入的研究,建立了演算理論。英國(guó)圖靈建立了描述算法的機(jī)械性思維過(guò)程,提出了理想計(jì)算機(jī)模型(即圖靈機(jī)),創(chuàng)立了自動(dòng)機(jī)理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲(chǔ)程序的思想和建立通用電子數(shù)字計(jì)算機(jī)的馮·諾依曼型體系結(jié)構(gòu),以及1946年美國(guó)的莫克利和埃克特成功研制世界上第一臺(tái)通用電子數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)ENIAC做出了開(kāi)拓性的貢獻(xiàn)。

        以上經(jīng)典數(shù)理邏輯的理論成果,為1956年人工智能學(xué)科的誕生奠定了堅(jiān)實(shí)的邏輯基礎(chǔ)。

        現(xiàn)代邏輯發(fā)展動(dòng)力主要來(lái)自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動(dòng)。20世紀(jì)邏輯研究嚴(yán)重?cái)?shù)學(xué)化,發(fā)展出來(lái)的邏輯被恰當(dāng)?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”,它增強(qiáng)了邏輯研究的深度,使邏輯學(xué)的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀(jì)邏輯之后進(jìn)入第三個(gè)高峰期,并且對(duì)整個(gè)現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。

        2、邏輯學(xué)的發(fā)展

        2.1邏輯學(xué)的大體分類

        邏輯學(xué)是一門(mén)研究思維形式及思維規(guī)律的科學(xué)。從17世紀(jì)德國(guó)數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲(niz)提出數(shù)理邏輯以來(lái),隨著人工智能的一步步發(fā)展的需求,各種各樣的邏輯也隨之產(chǎn)生。邏輯學(xué)大體上可分為經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯和現(xiàn)代邏輯。經(jīng)典邏輯與模態(tài)邏輯都是二值邏輯。多值邏輯,是具有多個(gè)命題真值的邏輯,是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。

        2.2泛邏輯的基本原理

        當(dāng)今人工智能深入發(fā)展遇到的一個(gè)重大難題就是專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和常識(shí)的推理。現(xiàn)代邏輯迫切需要有一個(gè)統(tǒng)一可靠的,關(guān)于不精確推理的邏輯學(xué)作為它們進(jìn)一步研究信息不完全情況下推理的基礎(chǔ)理論,進(jìn)而形成一種能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式的,靈活的,開(kāi)放的,自適應(yīng)的邏輯學(xué),這便是柔性邏輯學(xué)。而泛邏輯學(xué)就是研究剛性邏輯學(xué)(也即數(shù)理邏輯)和柔性邏輯學(xué)共同規(guī)律的邏輯學(xué)。

        泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規(guī)律,建立能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式,并能根據(jù)需要自由伸縮變化的柔性邏輯學(xué),剛性邏輯學(xué)將作為一個(gè)最小的內(nèi)核存在其中,這就是提出泛邏輯的根本原因,也是泛邏輯的最終歷史使命。

        3、邏輯學(xué)在人工智能學(xué)科的研究方面的應(yīng)用

        邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具,邏輯學(xué)的研究成果不但為人工智能學(xué)科的誕生奠定了理論基礎(chǔ),而且它們還作為重要的成分被應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)中。

        3.1經(jīng)典邏輯的應(yīng)用

        人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統(tǒng)治地位的時(shí)期。1963年,紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機(jī)”數(shù)學(xué)定理證明程序(LT)。在此基礎(chǔ)之上,紐厄爾和西蒙編制了通用問(wèn)題求解程序(GPS),開(kāi)拓了人工智能“問(wèn)題求解”的一大領(lǐng)域。經(jīng)典數(shù)理邏輯只是數(shù)學(xué)化的形式邏輯,只能滿足人工智能的部分需要。

        3.2非經(jīng)典邏輯的應(yīng)用

        (1)不確定性的推理研究

        人工智能發(fā)展了用數(shù)值的方法表示和處理不確定的信息,即給系統(tǒng)中每個(gè)語(yǔ)句或公式賦一個(gè)數(shù)值,用來(lái)表示語(yǔ)句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有:1976年杜達(dá)提出的主觀貝葉斯模型,1978年查德提出的可能性模型,1984年邦迪提出的發(fā)生率計(jì)算模型,以及假設(shè)推理、定性推理和證據(jù)空間理論等經(jīng)驗(yàn)性模型。

        歸納邏輯是關(guān)于或然性推理的邏輯。在人工智能中,可把歸納看成是從個(gè)別到一般的推理。借助這種歸納方法和運(yùn)用類比的方法,計(jì)算機(jī)就可以通過(guò)新、老問(wèn)題的相似性,從相應(yīng)的知識(shí)庫(kù)中調(diào)用有關(guān)知識(shí)來(lái)處理新問(wèn)題。

        (2)不完全信息的推理研究

        常識(shí)推理是一種非單調(diào)邏輯,即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論,當(dāng)人們得到更完全的信息后,可以改變甚至收回原來(lái)的結(jié)論。非單調(diào)邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀(jì)80年代,賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的NML非單調(diào)邏輯推理系統(tǒng)、摩爾的自認(rèn)知邏輯都是具有開(kāi)創(chuàng)性的非單調(diào)邏輯系統(tǒng)。常識(shí)推理也是一種可能出錯(cuò)的不精確的推理,即容錯(cuò)推理。

        此外,多值邏輯和模糊邏輯也已經(jīng)被引入到人工智能中來(lái)處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個(gè)典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬(wàn)的三值邏輯系統(tǒng)。模糊邏輯的研究始于20世紀(jì)20年代盧卡西維茲的研究。1972年,扎德提出了模糊推理的關(guān)系合成原則,現(xiàn)有的絕大多數(shù)模糊推理方法都是關(guān)系合成規(guī)則的變形或擴(kuò)充。

        4、人工智能——當(dāng)代邏輯發(fā)展的動(dòng)力

        現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀(jì)末葉和20世紀(jì)早期,其發(fā)展動(dòng)力主要來(lái)自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動(dòng)。21世紀(jì)邏輯發(fā)展的主要?jiǎng)恿?lái)自哪里?筆者認(rèn)為,計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能將至少是21世紀(jì)早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要?jiǎng)恿υ慈⒂纱藳Q定21世紀(jì)邏輯學(xué)的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能,它的難點(diǎn)不在于人腦所進(jìn)行的各種必然性推理,而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動(dòng)性、創(chuàng)造性思維,這種思維活動(dòng)中包括學(xué)習(xí)、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如,選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù),在不充分信息的基礎(chǔ)上做出嘗試性的判斷或抉擇,不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為,由此達(dá)到實(shí)踐的成功。于是,邏輯學(xué)將不得不比較全面地研究人的思維活動(dòng),并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動(dòng)性特征的各種不確定性推理,由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強(qiáng)的可應(yīng)用性。

        5、結(jié)語(yǔ)

        人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展和邏輯學(xué)的發(fā)展密不可分。

        一方面我們?cè)噲D找到一個(gè)包容一切邏輯的泛邏輯,使得形成一個(gè)完美統(tǒng)一的邏輯基礎(chǔ);另一方面,我們還要不斷地爭(zhēng)論、更新、補(bǔ)充新的邏輯。如果二者能夠有機(jī)地結(jié)合,將推動(dòng)人工智能進(jìn)入一個(gè)新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的,目前許多專家和學(xué)者又在基于其他邏輯的基礎(chǔ)上研究概率推理,使得邏輯學(xué)盡可能滿足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來(lái)說(shuō),一個(gè)新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個(gè)比較長(zhǎng)的時(shí)期,那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進(jìn)行,各自發(fā)揮其優(yōu)點(diǎn),為人工智能的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。目前,許多制約人工智能發(fā)展的因素仍有待于解決,技術(shù)上的突破,還有賴于邏輯學(xué)研究上的突破。在對(duì)人工智能的研究中,我們只有重視邏輯學(xué),努力學(xué)習(xí)與運(yùn)用并不斷深入挖掘其基本內(nèi)容,拓寬其研究領(lǐng)域,才能更好地促進(jìn)人工智能學(xué)科的發(fā)展。

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