人工智能读后感

更新时间：2023-12-12 17:04:43 心得体会范文我要投稿

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人工智能读后感

　　当认真看完一本名著后，相信大家的收获肯定不少，现在就让我们写一篇走心的读后感吧。那么读后感到底应该怎么写呢？下面是小编收集整理的人工智能读后感，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

人工智能读后感

人工智能读后感1

　　如何创造意识、思维，也许是人类认识自然的最后难题，是意识对自己的回归。作为著名发明家、作家、未来主义者，库兹韦尔关于思维的研究和观点独特而惊人。他认为不久的未来，计算机可以实现人类大脑新皮质功能并超越人类，人类将与机器结合成为全新的物种。

　　假想某个浸泡在营养液中的大脑，用细细的导线与躯干相连。大脑对躯体动作的意识，以及大脑发出的指令，通过导线双向传递——此刻，你会认为这还是一个生物学意义上的“人”吗？

　　库兹韦尔只是把“奇点”当作一个绝佳的“隐喻”。这个隐喻就是，当智能机器的能力跨越这一临界点之后，人类的知识单元、连接数目、思考能力，将旋即步入令人晕眩的加速喷发状态——一切传统的和习以为常的认识、理念、常识，将统统不复存在，所有的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态。

　　在库兹韦尔看来，人工智能的关键，并非通过物理手段制造出媲美、超越人脑的“非生物性智能机器”。这条路行不通。他给出的方法简单有效：将人脑与电脑“嫁接”起来。

　　在本书中，库兹韦尔用4章的篇幅（第3章：大脑新皮质模型；第4章：人类的大脑新皮质；第5章：旧脑；第6章：卓越的能力），精心构筑了支撑他伟大预言的第一块基石。这块基石的目的，就是试图将大脑新皮质作为“新脑”的重要组成部分，与旧脑区别开来。

　　智能可以超越自然的局限，并依照自身的意志改变世界，这恐怕是世间最了不起的奇迹了。人类智能可以帮助我们克服生物遗传的局限，并在这一进程中改变自我。唯有人类能够做到这一点。

　　人类智能之所以能够产生与发展，源于这是一个可以对信息进行编码的世界。物理学的标准模型[3]会有数十个常量需要被精准限定，否则无法产生原子，也就不会有所谓的恒星、行星、大脑，更不会有关于大脑的书籍。让人不可思议的是，物理学定律及常数能够精确到如此程度，以至于允许信息自身得以演化发展。

　　我们的第一个发明是口语，它使我们能够用不同的话语来表达想法。随后发明的书面语言，使我们能够用不同形式来表达我们的'想法。书面语言库极大地扩展了我们无外力援助的大脑的能力，使我们能够维持并扩充我们的认知基础，这是一种递归结构化的思想。

　　我们还开发了其他工具，通过利用这些工具，我们现在能用精确的信息术语来理解我们所属的生物群落。我们正以极快的速度利用逆向工程法分析生物群落的构成信息，包括大脑结构的信息。我们现在拥有以人类基因组形式存在的生命目标代码，这项成就本身也是指数级发展的一个突出实例。

　　现在有一项涉及成千上万个科学家和工程师的宏伟工程正在进行中，他们正致力于理解智能程序的最好范例——人类大脑。这项工程的目标是精确理解人类大脑的工作机制，然后通过这些已知的方法来更好地了解我们自身，并在必要的时候修复大脑，而与本书最密切相关的，就是创造出更加智能的机器。以前专属于人类智能的许多任务以及活动，现在能完全由电脑控制，更加精确，范围也扩大了。

　　理解、建模和模拟人类大脑的关键是对大脑新皮质实施逆向工程，而大脑新皮质是我们进行循环分层思维的地方。

　　大脑也是这样。它有一个类似的巨大的冗余组织，尤其是在新皮质结构中。化繁为简，揭开人脑最基本的力量，包括其基本智力系统如何进行辨识、记忆、预测。这些行为在新皮质里不断重复，产生了各种不同的想法。

人工智能读后感2

　　所谓人工智能，是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支，企图凭借了解智能的实质来生产出一个类似于人类智能对事情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方面。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研成果，将会是人类智慧的体现。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能指的是虽然不是人的智能，但能像人那样思考、也可能通过发展演变成超过人的智能。

　　人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为，比如学习、推理、思考、规划等方式，主要包括通过计算机实现智能的原理或者制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等多门学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，成为一门综合学科。人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具。数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。数学给予人工智能学科计算方法和逻辑思维，人工智能学科给数学计算和发展提供了可靠的未来。

　　人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行：一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出类似人脑一样思考方式的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟思考。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是在对人脑思维的信息过程的模拟过程中产生的。人工智能的起源最早要从1955年的一个叫做学习机讨论会的小会开始，然后就是公认的1956年达特茅斯会议，这是人工智能史上最重要的里程碑，被公认为人工智能之开始。达特茅斯会议中的讨论预示了人工智能随后几十年关于“结构与功能”两个阶级，两条路线的斗争。他们讨论着一个主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。他们公布了的.“逻辑理论家”是当时唯一可以工作的人工智能软件，引起了会议代表极大的兴趣与关注。会议的召集人麦卡锡给这个活动起了个别出心裁的名字：人工智能夏季研讨会。这是人工智能一词正式在学术会议中亮相，而1956年也就成为了人工智能元年。虽然之后一段时间内对人工智能并没有大规模投入资金和大量科研人员，但是毋庸置疑的打开了新发展的大门，为后来的道路提供了方向和目标。

　　数学哲学有三大派：逻辑主义、形式主义以及直觉主义。自动定理证明起源于逻辑，初衷就是把逻辑演算自动化。而人工智能中的符号派的思想源头和理论基础就是定理证明，不懂定理证明就没法深入了解符号派。虽然归结的简单性引起了人们的重视，但它也有组合问题，在人类面对如何驾驭归结没有拥有理论和经验的

人工智能读后感3

　　在书中，卡尔将人工智能比作玻璃笼子。他认为人工智能在给人类带来便利的同时，更多的是限制了人类完整感知世界的能力，会带来一系列消极影响。

　　卡尔在书中分析了自动化对飞行员、医生等领域的影响。顺着卡尔的思路，反思当今人工智能技术在新闻生产与传播领域的运用。

　　第1，过度使用人工智能技术是否会损害新闻工作者的职业技能。在信息搜集与抓取方面，机器人确实比人类更擅长，但是如果过度依赖机器人去采集新闻信息，会让人类在这方面的能力更加退化，这对我们是一个警醒。

　　第2，目前绝大多数国家人工智能技术的发展较为落后，而欧美人工智能技术遥遥领先，人工智能技术会进一加剧信息富有国和信息贫困国之间的两极分化。而且发达国家对发展中国家公众的操控显得更为自然和隐蔽。陈昌凤老师有一次在微博上说，她在苹果手机上翻译国庆节时，苹果Siri给出的结果是JULYFORTH。JULYforth是美国的国庆节，并不是中国的。虽然机器人是没有价值观念和文化观念，但是人工智能内部的程序暗藏了编程者的价值观念意识形态，这会体现在新闻文本当中，并对信息接收者产生潜移默化的影响。

　　第3，人工智能在抓取信息的过程中侵犯窃取用户隐私。隐私的泄露当今是一个亟待解决和改善的问题。最近Facebook泄露用户数据的新闻引发轩然大波，英国剑桥公司分析并利用了这些数据，并利用算法在20xx年大选期间精准的给用户发布政治广告，以此操控选民情绪。隐私泄露会让用户成为透明人。

　　第4，人工智能运用于分发领域，即个性化推荐的精准过滤会帮助用户建构一个具有单一信息脉络的内容体系，令用户在信息茧房中越陷越深。信息茧房的形成，是一种隐性的知情权的剥夺，也就是卡尔所说的玻璃笼子，限制了用户完整感知世界的`能力，同时有可能加剧不同社会群体之间的区隔。

　　虽然存在以上种种消极影响，但实际上，我对人工智能进入新闻生产领域是持有乐观的态度的，人类能够帮助人工智能发展的更好，而且人类拥有机器人所无法取代的价值。卡尔这本书的价值在于：在这个极速前进的大变局时代，像卡尔一样的保守主义者是这个社会的稳定器和减速器。我们在思考如何让人工智能发展的更快的同时，也要思考如何让人工智能发展的更好，这是卡尔这本书的价值。

　　人工智能时代，人的价值

　　1．人类有信仰、价值观，能够判断信息的价值取向。媒体人的这种对价值判断的能力是机器不可替代的。媒体所肩负的引导舆论的功能是机器人没有办法承担的。

　　2．在个性化推荐盛行的时代，更需要有人类来提供公共信息。人类不仅仅需要“我的日报”，还需要公共性的“我们的日报”。在今日头条上就人工置顶了公共信息。这是对过度个性化的纠正。

　　3．人类拥有逻辑，能够运用逻辑去分析信息。卡尔在书中举到了一个例子令我印象特别深刻，一个大球撞翻了桌子，因为它是由聚苯乙烯泡沫塑料制成的。谁的原料是聚苯乙烯泡沫塑料？是大球还是桌子？机器人可能会对这个含糊不清的表达感到困惑，但人不用多想就能给出答案。

　　所以社交媒体时代的通讯社STORYFUL在利用人工智能检索信息的同时还设置了人工编辑，因为人能够通过逻辑判断去核实信息真伪。

　　4．人类拥有创造性，能够解决目前人工智能存在的问题，使人工智能朝着更有利于人类的方向发展。

人工智能读后感4

　　时光易逝，白云苍狗，我们的世界无时无刻不在变化之中。科技是第一生产力，从第一次科技革命到第二次科技革命，再到现在的信息革命，科学技术曾给人类带来的无穷的变化。当谷歌人工智能“阿尔法围棋”人机围棋大战”中以4：1击败韩国著名棋手李世石九段后，人类不仅在感叹机器智能领域取得又一个里程碑式的胜利，也感叹一个新的时代—智能时代的到来。机器依靠大数据和智能算法“赢了”人类的大脑。"我认为任何一种对人类心灵的冲击都比不过一个发明家亲眼见证人造大脑变为现实。"-尼古拉特斯拉曾这么说。每一次科技革命，都会带来翻天覆地的变化，人工智能作为21世纪科技发展的最新成就和智能革命，深刻揭示了科技发展为人类社会带来的巨大影响，大数据与智能时代已经到来。

　　人工智能即AI，是计算机科学的一个分支，可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟，与人类智能相似，人工智能的产品上到宇航太空，下到深海潜艇，大若巨人，小若米粒，已经在不断延伸到各行各业中，有些早已深入日常家庭生活中。本书是著名媒体人杨澜的第一部跨界作品，杨澜以媒体人的身份，深入人工智能的科技领域，带领团队走访美国、英国、日本、中国等国家和城市，用媒体人的人文视角记录了那些改变世界的人和事，探寻人工智能的发展历史和未来道路。

　　英国狄更斯曾说过“这是最好的时代，也是最坏的时代”。在全球智能时代下，AI改变着社会和经济，一方面改善人类生活，带来各行各业的便利，极大地提高社会资源的利用率，是社会精细化发展;另一方面机器抢到了人的饭碗，失业随之而来，创造了无隐私的'社会，也带来伦理上的冲突等负面作用。杨澜在书中记录了走访著名学府和国际性知名大企业，领略人工智能在视觉识别、语音识别、机器人制造、自动驾驶等领域的最新科研成果，也理性地指出人工智能在社会、经济、伦理等方面的观察与思考。

　　本书由腾讯一流团队与工信部高端智库倾力创作。内容全面，条分缕析，循序渐进的将人工智能前世今生，以及未来的发展预测呈现给读者。不仅展现了当下人工智能产业全貌和最新进展，也对人工智能给个人、企业、社会带来的机遇与挑战进行了深入分析。在阅读时候，一边感叹科技和智能革命带来的翻天地覆，也在思考智能革命的何去何从。

　　任何事物都有两面性，科技也不例外。科技技术是一把双刃剑，我们是人类，我们希冀于自己的人脑创造更强大更智慧的机器来帮助我们解决难题，而不是用机器来固化我们的大脑。如今的人工智能应用广泛，机器翻译、图像识别、辅助诊断等等，方便快捷了我们的生活，也应该警惕技术带来的挑战，人工智能就像一面镜子，照见人类智能的神奇与伟大。我们提出，拓展发展新空间，实施网络强国战略，实施“互联网+”行动计划，发展分享经济，实施国家大数据战略，提升制造业数字化、网络化、智能化水平，培育一批网络化、智能化、精细化的现代产业新模式。大到国家上层建筑，小到企业和我们个人，希望在人工智能革命的时代下能够大有作为。

人工智能读后感5

　　20xx年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；20xx年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平，在GoRatings网站公布的世界职业围棋排名中，其等级分曾超过排名人类第一的棋手柯洁。随后，“人工智能”一词火遍大江南北，街里邻居见面打招呼的方式也变了：“哎，听说了吗，最近有个机器人把人给打败了。”真所谓“一举成名天下知”，阿法狗做了一把超级大明星，过足了瘾。

　　人机大战

　　具体讲讲人工智能。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。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

　　什么是“智能”，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。尼尔逊教授下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而温斯顿教授认为：“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。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

　　WhatisAI？

　　阿西莫夫提出的“机器人学三大定律”：

　　第一定律：机器人不能伤害人类，或因不运动而使人类受到伤害；

　　第二定律：机器人必须执行人类的命令，除非这些命令与第一条定律相抵触；

　　第三定律：在不违背第一、二条定律的前提下，机器人必须保护自己不受伤害。

　　有监督学习，机器通过数据学习出一个模型，之后给它新输入的时候，它能够根据模型预测应该产生什么样的输出。比如机器看到一个图片，可以判断图片中的物体属于哪一个分类。无监督学习，让机器观测到一些输入，而没有标准输出，让机器自行去总结这些输入数据有什么统计特征，并生成有意义的产出。增强学习，让机器观测到一些输入，并让机器根据输入做特定动作。这些动作导致机器获得收益或者惩罚。机器通过增强学习优化它的动作策略，使得它的长期收益最大化。深度学习，只是一种方法，一种通过多层神经网络来构建上述三种问题所需要的模型的方法。机器人学三大定律

　　文中提出，人工智能可能会在以下九大领域大放异彩：自动驾驶、虚拟助理、研究/教育、金融服务、医疗和诊断、设计和艺术创作、合同诉讼等法律实践、社交陪伴、服务业和工业。用结构化表述人工智能，从下往上依次是基础设施（硬件/计算能力）、算法（机器学习、深度学习）、技术方向（计算机视觉、语音处理、大数据/统计分析）、具体技术、行业解决方案五层，用以具体地解决既定的问题。还提出机器人的分类，工业与服务二类，工业机器人产业应用成熟并稳步增长，而服务机器人产业还处于起步阶段，不过已经有了借鉴对象，相信不久的将来服务型机器人将会普及。若能在此历史节点，无论是个人还是公司，能够抓住智能化的机遇，都将会做出一番有目共睹的成就。“倚天”在手，天下我有。

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