《人工智能》读后感1000字 《人工智能》读后感500字优质

读后感，就是看了一部影片，连续剧或参观展览等后，把具体感受和得到的启示写成的文章。那么你会写读后感吗？知道读后感怎么写才比较好吗？下面我给大家整理了一些优秀的读后感范文，希望能够帮助到大家，我们一起来看一看吧。

人工智能读后感人工智能读后感实用篇一

人工智能之我见学院：交通学院专业：交通运输（规划与管理）学号名：杨凯杰摘要：人工智能这个概念已经被提出了很多年了，普通人总觉得这个事物属于很高深的研究领域，这个学期我修了人工智能基础这门选修课，对于这门学科也有了初步的认识。以下我将陈述我对于人工智能技术的看法以及我所感兴趣的将此门技术应用于哪个方面，将更有助于帮助人们改善生活，帮助人类进步。这个研究领域将会是未来人类科技发展的主要增长点，人类的文明化程度将会收到来自人工智能的帮助从而改善。关键字：人工智能、基础、概念、应用、看法正文：人工智能到底是什么？根据我从课堂以及网络上所学习到的知识，人工智能的定义是让机器实现原来只有人类才能完成的任务，其核心是算法。例如下图所示就是让机器模拟人各种能力的人工智能领域示意图：其实人工智能（artificial intelligence）就是实际理解下来就是让计算机或者机器在一定程度上能够具有一些人类独有的功能和能力，从而达到代替人类或者帮助人类解决各类问题的目的。人工智慧从字面上看就是人造的智慧，但是实际上涵盖了不少部分，大家最关心的实际上是人工自主意识，因为网络和电脑已经完成了知识的检索和存储，几大搜索引擎也完成了关键字-关联解释的功能和海量数据积累，而且大多数机器人厂商已经完成了反应机，自适应等等高级功能，但是还是没有能出现通过图灵测试的人工自主意识，当然这也包含了人类对自身意识的研究并没有上升到更透彻的层面。现在应该是有两大派，也许还有更多分支，其实就是一个问题的是否两面性回答：自主意识是否是自主产生，还是人工赋予？如果是自主产生，那么就面临一个严重的认知性障碍，只有神经系统复杂到一定程度，且在大尺度上的相似性高度保持一致，那么个体自然产生的意识才会具备相似神经网络个体的认同和感知，简单说，以人类神经网络构成分布，和社会化训练的过程复制产生的个体自然产生的意识，才能被人类所认同和感知到。所以很可能网络上自动机和各种设备产生的不知名网络现象，有可能是互联网自主意识的初级阶段，但是无法被人类类型的智慧个体感知，而是被当做不知名故障进行处理，多数无解，可以称为ghost-in-the-machine。也就是说，当人造神经网络复杂到一定程度，意识只不过是诸多需求反馈链交错所致。人工赋予的意识很可能在初期会表现出来类似创造者的行为而获得相当认同，但是一样会面临要么会被超过或少于神经反馈网络数据量导致的过载或饥荒，进而导致意识的消亡。或者当刚好适合的神经网络加入了适当的意识，很可能会在一段时间内因为个体对群体交流的渴望而失去意识。当然在另外一个层面上来说，为何我们无法制造出真正意义上的自主意识，是因为几个非常简单的原因：能源不能自给不能自我修复个体复制并不能自动完成这三个关键因素没有能在一个人造个体内实现，那么我们距离自主产生的意识真是相距甚远。以上三点可以简单的描述为，如果能源不是自主获取的，那么谈不上求生。不能自我修复，也就不具备变异的基础特征，就更谈不上进化；或者说不能自我修复，会让进化的路程变得更遥远，如果不能携带当前一代的经验和因果学习数据到下一代，那么就更谈不上进化。意识如果是进化优势的产物，那么没有进化，自然不会产生意识，更谈不上个体间意识的合作从而获得更高的进化优势。从另外一个角度来看待ai，我们就可以把它分为两个维度一是人工智能（artificial intelligence），二是增强智能（augmented intelligence），前者旨在用机器代替人类进行劳动，后者旨在让机器辅助人类工作和生活；我们还把对ai的研究分为两部分，一是神经网络（neural network），二是机器人（robots），前者代替或辅助目前只有人类能做的脑力劳动，后者用机器代替或辅助人类进行体力劳动。由此，ai技术主流的课题或细分领域可以划分为4个象限：其中，左上的象限中的课题都属于机器学习（machine learning）范畴，右上的象限则涉及到机器学习与大数据、分布式账本等其它算法方面技术的结合，而左下和右下的象限涉及到机器学习与更多的人机交互、材料、能源，甚至生物方面的技术的结合。可见，机器人是技术外延最广的概念。我所感兴趣的人工智能技术应用方向本身我是交通学院的一名大一新生，所以我会思考怎样将人工智能技术投入到交通问题的解决过程中去。举个例子，众所周知，每逢国家五一十一黄金周的时候，朋友圈里不再是大家所看见的各地美好的景色，而是各地高速公路上无穷无尽的堵车长龙，造成这种现象的原因就是因为道路资源的使用不充分，大部分车流总是在短短时间内集中在某几条热点高速线路上，造成拥堵。不仅给政府和道路管理部门带来压力，也给游客们的心上平添了一份路上的忧虑。造成这种现象的原因也有信息不对等，已经有车流堵塞在道路或入口上，而后方车辆不知道前面的拥堵状况，造成车流源源不断的积聚在一起。在这个问题上人工智能就能起到非常积极的作用，我现在假设每辆车的车载设备，或者乘客手机都具有登录互联网的能力，那么人工智能是不是可以根据来自互联网上的数据，来判断这些车辆的目的地、事情的紧急程度、车上人数、期望到达时间，来进行综合分析，计算出这些车辆的最佳路线或者最佳出行时间，再进一步可以对所有车辆进行编组，给予不同车辆的不同通行时间、不同通行道路，保证每条道路，每个时间点，都有车辆在正常快速通行，并且每条道路上没有车辆在等待，没有车辆拥堵现象。如果发生交通事故，人工智能系统也可计算出最小车流量，依据顺序排名将其他无法通行的车辆快速安排到其他出城或者高速线路上，并及时发送通知到车辆或车上乘客。形成一种车辆向向系统进行申请的一种模式。知道自己何时从何路出发能够尽快到达自己的目的地，达到通行效率的最大化和快速性。工作原理如简图所示：如应用此种办法，我觉得节假日拥堵问题将会大大地被缓解，人们出行将不会在受到堵车之烦。关于未来人工智能的忧虑及思考。“人工智能的全面发展将宣告人类的灭亡。”——斯蒂芬·威廉·霍金“如果让我猜人类最大生存威胁，我认为可能是人工智能。因此我们需要对人工智能保持万分警惕，研究人工智能如同在召唤恶魔。”——埃隆·马斯克正如你所看到的那样，到目前为止，在我们人类连人工智能的毛都还没摸到的时候，各种为人类未来担忧的声音已经接踵而至，尤其上面两位，一个是最顶级的科学家，一个打算带人类上火星的冒险家，如果连他们都说危险，那么我们确实有必要思考一下，在未来，人工智能到底会不会威胁到人类。2014年，斯坦福大学开启了一项“百年研究计划”，旨在探讨人工智能(artificial intelligence，ai)的未来，并且计划每五年发表一篇论文。今年，他们发表了第一份报告——《2030年的人工智能与生活》。该报告概述了人工智能的历史和目前的应用，比如：自动驾驶汽车和外科手术机器人。所以，毫无疑问，人工智能的出现，就像飞机、手机、电脑等工具一样，最初的目的都是为了能够最大程度的为人类提供便利。今后，ai可能更会被更广泛的应用于教育、医疗、交通、健康护理等各大领域，人类的生活基本上可以被人工智能包办，讲真，有这样的工具确实是好事。。。可人工智能真的只甘心做一个服务于人类的工具么？在上述报告中，研究者直接指出，“ai没有明确的定义，”研究中说。“它不是特指某个事物。”霍金教授则认为，“电脑可以模拟人类智能，甚至可以超越人类”，所以，一旦它真的邪恶化，那么带来的负面效应也绝不是一般的技术可以比拟的。比如，你家的竞争对手有完备的人工智能系统，你没有，然后一觉睡醒，你发现你家信息系统神不知鬼不觉的被入侵了，商业机密变成了一张废纸。当然最糟糕的是，如果对方说这不是我干的，是我家机器人调皮自己干的，那么请问：你该找谁说理去？除此之外，还有一种最糟糕的可能性，假如ai联合起来发动一场全球宣传战争，人类自相残杀，最后。不过也并非所有人都对人工智能持悲观态度。百度首席科学家andrew ng最这种担忧，有一个相当贴切的比喻：担心杀人机器人和担心火星人口膨胀没什么区别。英国谢菲尔德大学的ai研究者noel sharkey说：“一个邪恶的超级智慧人工智能仍然只存在科幻作品和想象之中。”路易斯维尔大学的计算机科学家roman yampolskiy认为，人工智能最坏的结果是：它们可以为所欲为，但是人类也并不会坐以待毙，在ai发展的过程中，应该预想各种最坏的打算，并做出合理的防御机制。可马斯克对人类能够控制人工智能并没什么希望，他说：“在所有故事里，似乎总有拿着五角星和圣水的家伙，就像他确保自己能控制恶魔一样。但这并非总是管用。”好吧，事已至此，众说纷纭，其实，人工智能这个事物，设计的初衷就是要改进生活，节省一切人力、财力、物力等等，然后把人类变成“衣来伸手，饭来张口”的懒蛋，再然后，可能人工智能真的灵机一动：我们什么都可以干，要人类干什么？所以我觉得，人工智能最大的危害可能是，有一天我们真的得了懒癌，病入膏肓。

人工智能读后感人工智能读后感实用篇二

重庆理工大学

专业选修课课程考查报告

《ai的发展与未来》

成绩

评阅教师

课程名称： 《人工智能及应用》

专 业： 软件工程

学 号：

学生姓名：

提交时间： 2017年5月5日

进入人工智能

人工智能的话题，在近年尤其火热，很多人是因为在2016年看到alphago打败了世界围棋冠军李世石。这使得大家对人工智能非常感兴趣，同时也有很多人思考人工智能是否应该继续无节制地发展下去？人们会担忧将来人工智能发展到一定的高度可能会取代人类。包括霍金、比尔·盖茨这样伟大的人物也怀疑人工智能。

我们谁都无法下结论说到底该不该发展人工智能，所以我们先来了解一下什么是人工智能，否则我们只会在对人工智能的恐惧中无法获得理性认知。

人工智能似乎没有明确的定义。人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作[1]，这是美国麻省理工学院的温斯顿教授认为的人工智能。人工智能大概来说可能是有几个部分，首先是感知，感知是包括视觉、语音、语言；然后是决策，做一些预测，做一些判断；那当然如果你要做一套完整的系统，就像机器人或是自动驾驶，它会需要一个反馈[2]。

人工智能的发展

通过了解人工智能发展的主要里程碑，可能会更加直观的了解人工智能。在感知方面，比如我国的科大讯飞。该企业使命是让机器能听会说，能理解会思考；用人工智能建设美好世界[3]。正如他们的企业使命，讯飞语音识别软件现在已经能听懂人们所说的，而且正确率相当高，如果要打很多字完全可以不动手，直接念一遍就都以文字的形式输出来。以前电视里播的现场直播都是没有字幕的，现在已经可以在直播的时候也可以看到实时字幕。可见语音识别给我们带来了巨大的便利。还如微软的小冰，你可以在微信关注她，并且同她聊天，还可以和她语音聊天，她甚至可以为你唱歌。现在小冰会的东西越来越多，也越来越智能。

决策方面，从早期microsoft office里的工具到google广告的推荐，然后到金融行业的很多智能决策公司的出现，进步迅速。现在的gamil，有时候收到email，google会跳出来问要不要发回复，有时候它连回复都帮你写好了，而且写的很精确。这也是人工智能的体现。可能以后我们讲话都不用，助理能帮我们搞定。最后是反馈，比如无人驾驶汽车，它通过车载传感系统感知道路环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和 障碍物信息，控制车辆的转向和速度，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的 智能汽车。从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

深度学习及其应用领域

提到人工智能就不得不提深度学习，它是一种神经网络，它的特点是使用了多层网络，能够学习抽象概念，同时融入自我学习，而且收敛相对快速。收敛快速可能是一种技巧，不见得是一个理论，但是有一批人通过它解决了很多重要的问题。简单的来说，如果我们有很多笑脸，然后我们把笑脸的像素输入到一个神经网络里面去，最后你那儿希望让机器能识别这是姚明，那是马云，但是因为你这个深度学习的网络很深，要一次性学会这么多也会比较困难，所以就需要用到一个比较快速收敛的技巧——自我学习。通过自我学习，机器会逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概念，然后做出理解，最终做出判断和决策。深度学习或者是任何的机器学习，它是不是超越人类的能力表现，如果超越的话，可能很多应用就会产生。比如在机场，如果机器识别人脸的准确度超过人，那么那些边防的人就可能不需要那么多。这并不是说机器不会犯错，而是说既然人不能比机器做的更好，那不妨就用机器取代。

关于深度学习的应用领域，在过去的五年，深度学习的准确度从75%多提升到了97%左右，而人的表现准确率大概是95%。从95%到97%听起来只进步了2%，但实际上是把错误率降低了40%，这是很大的进步。如果这种进步持续，未来人工智能必然会超过人类的表现，同时也将可以进入一些可应用的领域。在很多领域，包括人脸识别、科大讯飞的语音识别，它们的认知水平将在未来几年的时间内超过人类，而一旦超过人类，应用就会快速的增加。银行保险方面，比如说贷款该不该审批，则无论是银行的贷款，还是p2p的贷款，都可以通过机器来判断，而且数据未必要来自银行内部。医学方面，今天的医生的判断真的不是最完善的。一方面医生有好有坏，顶尖的医生非常少；第二方面比如在癌症方面，它每一年都有新的药出来，那每个医生每天忙着看病人，就不见得有时间去研究这些药物，那些药物也不是每个国家都可以使用的。还有就是每一个人，他的各种特质，不见得就适合用这个药。这些其实都是可以用机器学习来做出来的。在教育方面。在学习的过程中，如果基础没有打好，下一个层次根本学不下去。智能化的教育系统会识别你的学习水平，然后根据你的水平确定学习内容。比如，你的乘法没有学好，机器就不可能让你去学除法。学习外语也是很好的例子，我们今天的语音识别，学外语就不一定要找外教，所以，当你的技术一提高了，语音识别应用就不会只是我的讲话进去然后文字出来，它还有可能用在教育领域。

人工智能的商业化

第一，不要用人工智能去取代人。机器不一定要取代人，很多情况之下他只要能辅助人就可以了。未来也许很多工作会消失，但医生会全部失业吗？一定不会，应该是最高明的医生创造很多机器人给他人使用。记者呢？写深度文章还是需要的，但简单拼拼凑凑的文字就不需要了。所以这些工具一定程度上是在辅助人而不是取代人。

第二，要聪明的找到容错的用户界面。比如搜索引擎，当你去百度搜索的时候，它们给出的第一条就是你要的答案的情况有多少？应该不会超过50%，但是为什么我们都说搜索引擎聪明，不说他笨呢？第一个理由当然是因为它博学，第二个则是因为它的界面做的非常的聪明：它给用户提供很多结果，而用户只要能找到他满意的那个，就会认为搜索引擎很棒，因为没有它的话，用户可能什么也找不到。这一类的容错的界面，即便它的识别率很低，给你很多结果，让你在一定时间里得到满足，其实还是达到了一定的可用度。

第三，让用户提供自然的大数据。当siri推出的时候很多人都说“这就是个玩具而已”，认为它没有真实的用处，但是苹果靠siri收集了很多人的真实语音，收集了大量数据。很多人把siri当成一个搞笑工具，会问它诸如“你是男是女”这种无聊问题，苹果就把这些无聊的问题深度分析了一下，去了解人们最常问的都是什么问题，然后他们就考虑能不能优化siri，让它对正常问题的解答能让人们在一定程度上得到满足。人们满足了以后，就会继续的问，如此问题越问越多，苹果也就可以得到更多的数据。苹果的这种数据收集方法非常聪明。这一种有趣的方式，你就可以像草船借箭一样，去“借”到几亿个数据。这些数据哪怕不精确也无妨，因为整体来说深度学习非常聪明，能把那些不精确不精准的东西忽略掉。

第四，关注局限领域。google很伟大，它要做全天候全路况的无人驾驶，google car能在高速公路上比99%以上的人都开的更好，但是它碰到一些极端的情况，比如大风大雨的漆黑天，它就没辙了，因为它不知道该怎么办，从来没看到过这种情况。这种情况下只有把车子停下来，那就可能会追尾了。但是其实我们完全可以先做一个用于局限领域的无人车，把这样的一个产品先做起来，然后我们通过它获取数据，学习教训，不断改进。比如无人驾驶叉车。这个叉车是产生价值的，因为它取代了一个叉车工人去开叉车；它技术难度相对低，因为它只要知道从a走到b；它不上路，不用担心政府的法律法规，不需要考虑撞到人怎么办，是不是要停下。现在实际应用起来还非常难，那我们是否应该考虑换一个角度去发展一个过渡期的局限领域。

个人见解

文章开头讲的人们担忧将来人工智能发展到一定的高度可能会取代人类这样的问题。虽然不排除这件事情发生的可能性，但是我们应该先要应对下一阶段50%的人可能失业的问题。这可能是一个最大的问题，毕竟在过去的工业时代也好，信息时代也好，失业率从来没有这么高过，今天的政治经济体系也不能承担这么高的失业率。所以我觉得聪明的人应该赶快解决这个问题，这个问题可能十年后就要到来了，当这个问题解决完了之后，我们再去想下一个问题。未来人工智能会在所有的领域彻底改变人类，产生更多的价值，取代更多人的工作，也会让很多现在重复性的工作被取代，然后让人去做人真正应该去做的事情，让我们每个人能够找到自己的更高目标，有实现自我价值的机会。这样全人类就会有更多的时间和精力去发展那些人工智能无法涉及的领域。所以我认为我们无需过于担忧人工智能可能潜在的危险，大胆发展人工智能及其应用，让我们的未来更加方便和丰富，使我们人类走向一个新的智能时代。

参考文献：

[1] 温斯顿. 人工智能_百度百科［db/ol］．

/link?url=mwc8x3ke9yy8xzbemrjusvkzps_rfda4al5s6q8gdfioc85bubpuzo5jb3pwrvuck3u2ndyx9k7ijouea6t6jjpv-llwemq6zyblgi7kueyhfblph4vz9vsip3s1xi5r&wd=&eqid=e861ad1f0000c5af00000006590ae859, 2017-05-04

[2] 李开复. 李开复清华演讲：为什么今天是人工智能的黄金时代？［db/ol］．

/s?__biz=mzi3mzmwntq2ma==&mid=2247483677&idx=1&sn=a27fdd55a5a3af7aac4351&scene=2&srcid=0625lqtxnsahzxpbe0a2vq04&from=timeline&isappinstalled=0#wechat_redirect, 2016-06-25

[3] 科大讯飞. 科大讯飞官网公司介绍企业文化［db/ol］．

/about/, 2017-05-04

人工智能读后感人工智能读后感实用篇三

哈弗力求通过hi-life智能网联系统为用户提供便利、快捷、安全的用车体验

相信很多人对哈弗h6并不陌生，自上市以来，总销量已突破300万辆，直至今日，仍以超过27000辆/月的销量稳居国内suv冠军宝座。好的成绩背后一定有着努力和付出，对于熟悉哈弗品牌的人来说，那就是h6的不断更新和升级了。而随着5g通讯、智能科技、ai等前沿技术的逐渐普及，万物皆可智联的趋势已汹涌而至。引用哈弗市场营销总监张福志先生的观点；
“哈弗会通过云生态系统加速实现智慧生活与自由出行的完全贯通，让每一位驾乘者都能“驾享智慧未来”，可见，面对来势汹涌的智能网联浪潮，哈弗品牌已做好充分准备。

哈弗hi-life智能网联系统的首要理念是智慧出行，导航系统就是其中重要的一环。想像一下外出游玩的场景，基本会约上三五位好友一起，这就需要到达不同的地点。以往，我们都是先到达一个地点接上一位，再重新设定导航接上第二位，以此类推，十分不便。而hilife系统中所配置的导航系统就解决了这一问题，并且设定起来也十分的便捷。

当然，对于功能丰富的哈弗hi-life智能网联系统来说，都已算是基本功能，有了云生态的加持，该系统在某些常用功能上已强大到可以替代智能手机。例如，当驾车出游到达一个陌生城市，我们首要解决的就是吃饭和住宿问题。以往，我们需要副驾驶拿起手机进行搜索，再设定导航，在有了哈弗hi-life系统的全系哈弗h6中我们只需说出：“我想找地方吃个饭”，系统就会马上推送出附近的餐厅信息，通过评星选择设定导航即可，选择酒店住宿也是一样，全程不用双手离开方向盘，更不用停车。

结束旅程，即将回到家中时，哈弗hi-life所提供的智能家居的互联互通服务就能够派上用处了，只需说：“你好，哈弗，打开空调，打开热水器。当回到家时，屋内已达到十分舒适的温度，再冲一个热水澡，快速消除旅途劳累。目前可控制的智能设备达到了千余款，其中包括了美的、海尔等品牌。

一、左侧快捷进入图标

其功能可以让用户一键到达常用功能区，方便快捷。分别是语音、车辆设置、返回主界面、应用服务和个人账户。

二、背景界面

可以随使用者心情更换，并可显示小程序、天气和音乐。

三、可滑动副界面

用户可以将最多10组常用功能通过副界面的形式添加在主屏幕中，通过点选即可一键进入。其中6组是不能自定义的，但是可以更换位置，剩下4组可以由用户自定义。其中包括爱奇艺随心看、智能小程序、电影票、外卖服务、智能停车场、车家互联、隐私助手等，可通过长按选项进行定制。

四、顶部信息栏

可显示空调温度、风量、娱乐系统连接方式、音量、通讯、wifi信号强度以及时间，做到了一目了然。

人工智能读后感人工智能读后感实用篇四

这本书我断断续续看了大约两三个星期，谁知微信读书统计我总共才花了8个多小时。我对新科技发展一向反应迟缓，对计算机科学也知之甚少，只有对alphago和柯洁的大战以及无人驾驶车的前景等还算感兴趣，这本相当于人工智能科普的书正好适合我，难得的是还写得颇有趣。李先生像个人工智能的布道者，娓娓道来人工智能的来龙去脉，宏观地介绍人工智能在各个领域的发展现状和前景，大声宣告人工智能时代即将来临，并且敦促大家做好准备积极迎接它的到来，中间还穿插了人物的故事。

我对这本书中印象比较深的有如下几点:

1. 人工智能，分为弱人工智能强人工智能，和超人工智能。弱人工智能就是能在特定领域内解决问题的人工智能，目前的大部分人工智能都属于这一类，佼佼者比如说alphago，又比如我现在正在用的讯飞听写功能。第二类是强人工智能，这种也叫通用或完全人工智能，可胜任人类所有工作，目前还没有这种人工智能。最后一种是超人工智能，也就是比人还要聪明的ai,这个目前只存在于科幻小说里，在可见的未来不太可能会实现。那这三类人工智能，第一类，对人是没有威胁的，那第二类或者第三类，就难说了。

2. ai的出现将会带来人类的另一次大的产业革命，并且它可能比之前的蒸汽机带来的工业革命对人类社会和产业结构的影响还要巨大。据说，在人工智能时代，重复性的、机械性的工作将被机器代替。但是他们并不会使人类失业，而是使人们的工作内容形式发生大的改变。并且据说人类会被机器解放出来，有更多的时间和自由去追求自己的兴趣，发展自己的创造力等。

3. 在这样的背景下，未来的教育方式和目标也会发生巨大的改变。教师要学会与机器协作，教学方式侧重于小组讨论，内容要侧重于培养学生的创造力、情感交流能力、综合分析能力、审美能力等等不能被机器所替代的东西。教单一一种知识技能——比如说语言——的教师，则很可能几年后就会被机器所替代。

除去以上几点，我还记得这本书里说到的人的故事。任何人类社会的发展都离不开个体的人，这本书里提到了很多形形色色的对ai发展有杰出贡献的人。其中我印象最深刻的是图灵，他的才华有多出色，他的命运就有多悲惨。他的结局让我不由想起一句话:悲剧就是把美好的东西毁灭给你看。

人工智能读后感人工智能读后感实用篇五

人工智能读后感人工智能读后感实用篇六

在读这本书之前，我对智能机器人一直充满了向往，总是认为智能机器人听从人类的指令是必须的，他们可以为人类提供更多的服务和帮助。可是，读完这本书，我突然对人工智能充满了惊恐：如果人工智能真的有了意识，具备了人类的情感、逻辑和判断能力后，可能会与人类争夺资源、地位，最终导致人类赖以生存的环境遭到破坏。同时也可能发生人类被人工智能控制的情况，最终沦为人工智能的奴隶。人工智能还有可能会发动战争，攻击人类，毁灭人类，让自己成为这个世界的主宰。试想一下，如果人工智能拥有各种高科技的装备的，液态金属铸就的外壳皮肤，手里拥有尖端的智能武器，人类肯定不是他们的对手，若他们发生叛乱，那么可能人类真正的世界末日就要到来了，就像电影《终结者》里描绘的那样。

我想到了去年，美国发明的一款人工智能机器人，在科学家检测它的输出程序时，发现了一串不明来历的代码，疑似人工智能出现了自主意识。英国著名科学家斯蒂芬?霍金教授曾警告过发展人工智能会带来的负面影响。他预言：彻底开发人工智能可能导致人类的灭亡。现在，人工智能在各行各业甚至在人们的日常生活中能够起到很大的帮助，为人们生活更好地服务，但我们还要看到发展人工智能可能带来的负面风险，有序有限制地开发人工智能。

《人工智能超人》故事的结尾，安琪牺牲了自己，阻止了tiger的计划，使失控的机器们重新开始正常工作。正如书中所说：人工智能是整个社会发展的趋势，我们要做的是努力让人工智能为我们服务，推动社会的发展，而不是让人类成为人工智能的奴隶！这正是我们需要思考和探索的！

这个暑假，我收获颇丰，读了很多书，内容包罗万象，从《希腊神话》到《父与子》再到《小英雄雨来》等均有所涉猎。但论最爱，当属《装在口袋里的爸爸之人工智能超人》，想听原因吗？请听我一一道来。

该书的作者杨鹏，是一位著名的儿童文学作家及少年科幻作家，他的代表作品还有《校园三剑客》、《卡通叙事学》……这是从《装在口袋里的爸爸之人工智能超人》这本书，我才从字里行间真正爱上这位有趣的作家。

书中的人工智能超人仿佛掌握了神奇的魔法，无所不能，它可以操控各种机器、让旧手机旧电脑智能化，可以让任何机器模仿人的智慧和能力，它还精通各种学科知识，上知天文下知地理，带给了人们无限的帮助，有了它，爷爷奶奶也能玩转当下流行的app和游戏了。

但，读完后，我总觉得哪里有点不对劲，人工智能超人带来的真的全都是好处吗？人们总说塞翁失马焉知非福，利弊总是相依而行。的确，人工智能使我们的生活轻松方便了，很多事情都不需要我们亲力亲为了，但同时也让我们变得更加懒惰了。设想一下，在不远的将来，科技十分发达的时候，能将芯片植入人脑里，小朋友们不用上课了，考试每次都能拿100分，但这是你真正的水平吗？你真的掌握了那些知识和能力吗？缺少了学习，没能将知识一步一步的吸收到自己的脑海中，那么知识本身就很难再有新的突破和创新，人类的发展也会减缓甚至停滞不前。

所以我觉得我们要合理利用人工智能，让人工智能在高强度、高风险的领域发挥作用，让人工智能在不适合人类工作的环境中代替人类工作，让人工智能在一些重复性的不需要创新的岗位上工作，这样的话，人们可以腾出更多时间来去攻克诸如癌症等医学难题，多出时间来去画画，去青草地上奔跑，去画出心中理想的房子，这样，我们的世界该多么美好啊。

简而言之，我觉得我可以用一句话总结这本书的主要内容：智能虽好，但用之应有度！

人工智能读后感人工智能读后感实用篇七

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。

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。

2.1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(z)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。

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。

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。

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。

人工智能读后感人工智能读后感实用篇八

电气自动化控制系统是由计算机控制系统对电气设备的运行进行自动控制，电气自动化控制系统的应用能够大大提高电气设备的工作效率，提高机械设备工作的精确性，为企业带来了良好的经济效益，但是随着电气设备自动化程度的不断提高，要求电气设备自动化控制系统要实现智能化操作。人工智能技术是通过计算机系统模拟人的智能，在计算机的控制下，实现电气设备控制系统的模拟人的智能，例如进行图像分析与处理、语音识别以及专家控制系统等等。可以说将人工智能技术应用在电气自动化控制系统中是电气自动化技术发展的必然趋势。

人工智能技术是以计算机技术为基础，融合多门学科的综合性科学技术，其主要是通过计算机模拟构建人的智能，并且创建机器人系统和专家系统实现对电气自动控制系统的智能化操作。人工智能技术的突出特点是：一是操作性。人工智能技术主要是依托计算机的控制实现对电气设备的控制，因此人工智能技术具有很强的逻辑性，便于控制人员进行操作；二是价值大。人工智能技术不仅融合了计算机技术，而且其还实现了对电气设备的自动化控制与监测，实现了以较小的投入获得更大的经济效益的目的。比如通过人工智能技术可以减少人工操作环节，进而为企业节省相当多的人力资源成本费用；三是准确性比较高。人工智能技术主要是计算机依据人的智能建立计算机控制系统，实现对电气设备的精确性操作，比如利用人工智能技术可以对电气设备的运行情况进行智能检测与处理，避免了人工检测所存在的弊端。

2.1能够有效解决电气自动化控制过程中存在的病态结构问题

电气自动化控制过程中因为电气设备精密度越来越高，因此在运行过程中所出现的病态结构很难应用传统的方式表达出来，而人工智能技术则可以有效解决此类问题，其完全有能力利用定量与定性相结合的控制方式对控制系统进行计算与分析。

2.2实现自动控制系统的数据采集与处理功能

将人工智能技术应用到电气自动化控制中能够依托专家系统对电气设备进行实时监视，并且对相关信息进行自动收集与储存，一旦发现存在潜在故障或者存在事故的事件，人工智能技术就会自动采取相应的.控制方式，对故障进行自动处理，进而避免了电气系统故障的进一步扩大化。

2.3简化了人工操作过程，降低了人工操作造成的损失

人工智能技术通过计算机设备就可以实现对电气设备的自动化控制，比如电气系统的人工智能化控制系统就可以通过鼠标对控制开关进行自动控制，并且对励磁电流进行调整。同时电气人工智能控制系统还设定了应用管理权限，限制了相应操作人员的权限，实现了专人专岗制度，细化了操作责任制度。

我们知道电气自动化控制系统属于非常负责的控制系统，其不仅包含复杂的元件，而且还需要操作人员严格按照自动化控制系统的要求进行操作，而将人工智能技术应用到电气设备中可以实现计算机的自动化操作，最重要的就是可以代替传统的需要人工进行设备检测的落后模式，实现了对电气设备的运行状态、故障检测以及维修意见等一体的功能，降低了人工操作的失误性，提高了电气设备的应用寿命，为企业节省了大量的成本。

3.2人工智能技术在电气控制过程中的应用

将智能技术应用到电气自动化控制过程中，是人工智能技术发展的重要动力，通过人工智能化的电气控制系统不仅可以提高电气设备的工作效率，而且还可以降低电气自动化控制中的故障发生率。人工智能技术主要师模糊控制、专家控制以及神经网络控制和集成智能控制。本文以专家控制为例，专家控制就是将专家系统的设计规范和运行机制与电气控制刘楠相结合实现实时控制系统的设计，其主要是对自动控制的知识获取、表示以及推理机制的建立。

人工智能技术在电气设备故障中的作用是非常大的，尤其是对发动机的故障检修是具有重要作用的，我们知道在电气设备中由于其结构比较复杂，依靠人工很难对其进行深入的检测，因此需要借助人工智能技术实现对设备的检修。我们以变压器为例，将智能技术应用到变压器的故障检修中首先就是先收集电压器油体中分解的气体，然后通过对油体气体的分析，找出故障的原因，进而自动形成解决措施。这样有效避免了人工检测所出现的失误现象。另外人工智能技术在电气设备操作中的应用价值也比较大。通过人工智能技术可以实现电气自动化控制环节的简单化，比如在机床加工中，如果运用人工智能技术则能够有效降低机床操作的复杂性，并且能够对机床的运行信息进行收集与储存，便于日后对相关信息的查询。

总之，人工智能技术在电气化领域中应用，不但能够最大限度的降低人工参与的程度，提升控制系统的数字化、智能化程度，还能够大幅降低企业运营的成本，提高其利润空间，并将生产效率提高到一个全新的层面。因此，相关部门应加强对人工智能技术的研究，使其能够为企业的发展以及社会的进步发挥出更为突出的作用。