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通过总结学习经验，我们可以发现自己学习中存在的问题并加以解决。小编挑选了一些精彩的学习总结例句，供大家欣赏和学习。
亲爱的同学们:。
大家好!
本次班会的主题是“人工智能与学习”。想必大家都对横空出世的chatgpt有所耳闻。它不仅会聊天，还能回答各种问题，甚至还能写作业、写小说等等。
人工智能既已智能”至此，不禁引发了我的困惑，既然机器什么都会，我们还需要学习吗?在我看来，人工智能的冲击恰恰为人类敲响了警钟，我们不仅要坚持学习，还要更智慧地学、更坚定地学。
《围炉夜话》有云:“为学无间断如流水行云，日进而不已矣。”学习，不仅仅是谋生之道。人工智能或许能替代一部分人类工作，但学习对人类行为举止的黑陶、心灵世界的涵养、精神的构筑与品栏的塑造却难以替代。诸位求学，不仅仅是为了在将来的社会中觅得一份好工作，更是为了拥有一个健全的`人格与成熟的思想。因此若仅因人工智能的冲击而放弃学习，无异于在功利之心的驱使下，抛弃了通向人类智慧殿堂的钥匙。
在坚定学习的初心后，我们还需更智慧地学。人工智能现已全方位地融入了我们的生活，科技变革无疑在一定程度上提高了生活的便捷性。因此悦纳新以事物，以积极心态迎接人工智能浪潮的到来是第一要务，盲目的排斥与杞人忧大的恐惧皆不可取。
同时，更应明确人工智能的局限性，要让人工智能服务于我们的生活，而不是替代与改变。在学习内容上，选择以涵养品性、丰盈见闻的内容为主，不拘泥于低端的、重复性的劳动，使人类拥有超越机械化的单调工作的更高视域。在学习领域上，追求创新有所实破，不断探索未知，开疆拓土。周国平曾说:“每个人都是一个宇宙，每个人都应该有一个自足的精神世界。”当我们将自己的精神世界构筑得足够精美，我们才有足够的定力在与人工智能的角力与较量中，占据优势地位。
若一味依赖人工智能，人类终将论为机器的奴隶，丧失思考与学习的能力。唯学习，方可自强；唯学习，方可破局；唯学习，方可拓天地，升新局。
正如经伯伦在《初日》中所言:“不要责怪遮蔽视线的强光，你应该导找你自己的太阳。”而学习，恰为我们应对科技浪潮的冲击构建了通向真理之太阳的天梯。
愿同学们新能秉学习的初心，迎接科技的浪潮。
我的发言到此结束，谢谢大家!
人工智能化控制是计算机的分支学科，主要是依赖计算机程序内设定好的函数公式和计算法则自动对机器进行操作。
与传统的人工控制技术相比智能化控制技术有以下几个优点。
2.1减少人力劳动的投入。
传统的电气操作是一个复杂的过程，往往涉及到很多的电气设备，同时对系统运行状态的检测和实时数据分析需要外接很多线路。
因此在复杂的电力系统中就需要大量的人力资源。
而人工智能技术中最显著的特点就是它能够实现在一定程度上替代或部分替代人类复杂脑力劳动，并且在不需要外接大量线路的同时实现实时有效开展信息收集与传输，并能够自主的完成数据分析和处理，省去了很多繁琐的工作，所以人力资源得到了解放。
2.2限制人为误差。
电力系统每年都会因为人为操作失误导致事故或故障。
而人工智能化系统是计算机按照事先设定好的程序控制系统运行，不会发生变动，并能完成实时数据监测分析，且基本都有自动反馈调节，系统运行数据将基本追随理论上的数据。
整个过程中很少有人参与，所以操作工程中如果不是机器出现问题，一般不会出现实际运行数据和理论数据相差太大的现象。
2.3设计无需建立控制对象模型。
电其设备和系统越来越复杂，运行过程中不可控因素也较多，例如。
参数变化、非线性时等，利用传统的控制器来进行控制时，很难得到实际控制对象的精确动态方程，而传统控制器都是根据实际控制对象设计控制器的模型，所以设计出来的模型也就不可能精准，最终自动化控制的实际工作效率在一定程度上也会降低。
人工智能化控制器不需要对被控对象设计模型，因此它在源头上避免了那些不可控因素的出现，使自动化控制器的精密系数得到了提升。
2.4具有较好的一致性。
在实用人工智能化技术生产电气产品的时候，由于智能化的技术是依靠机器设定的同一个程序进行重复生产的，所以保证了产品的规范化和性能的一致性。
在人工智能化控制系统，由于负反馈的存在，针对扰动引起的变化能做及时的调整，一定程度上保证了一致性。
另外，人工智能化还有能很好的适应新数据或新信息、容易扩展和修改且十分便宜等优点。
综上所述，人工智能发展的潜力无限大，提升电气设备的运行智能化，有效增强控制系统稳定的性能，是生产技术又一次巨大的革新。
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。
人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫智慧。
人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何获取食物来填饱肚子，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担，人类开始学会使用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开始了工业革命，无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类使用资源的能力有了质的发展，由使用已有资源，到创造新的资源。第一台计算机应运而生，人类开启了无限创造的时代。时至今日，计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。
人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面，与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别，而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询，但这款搜索引擎推出的初衷，就是为了帮助人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来锻炼人工智能的学习能力，由于我的水平还很低，对于深度学习还不敢妄自拽测。但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。不得不说，人工智能想要进一步发展，必须依靠这些大公司的研究和不断推广，由经济促创新。
纵览时间长河，很多新生的技术在一开始都是举步维艰的，人工智能也不例外，但幸运的是，人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短，对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此，在我看来，将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场，使其进入人们的生活只是时间的问题，但要想真正掌握人工智能，开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题，我的看法是，人工智能的开发和应用是需要监管的，但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。
由于我对于人工智能的理解还只是皮毛，对于文中出现的纰漏和错误还希望老师指正!
本书是由李开复和王咏刚联合撰写的。从护封和封面，再到纸张厚度和印刷，这本书的质量绝对是一流，里面有彩色图，每一章的开始都是不同颜色，并且配有那种很高科技的图样，让你感觉能开始阅读这本书，你是多么的与众不同啊。
什么叫人工智能（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。
作者开篇就问了我们一个问题：我们真的知道什么是人工智能吗？我身边的人工智能，能预约做饭的电饭煲、每天看的新闻、照片自动识别风景、地点和人，我们可以轻松查看这是哪天在哪儿的照片、美图秀秀简直太神奇了，都说日本女人靠保养，韩国女人靠化妆，中国女人靠美图、搜索引擎发达的一塌糊涂、机器在线翻译尽管现在还不是十分准确，但是已经进步很大了，手机应用最让我叹为观止的是亲身经历，有一天，准备好东西去妈妈家，结果临行前不知道脑袋想什么，到了楼下才想起来忘记拿包包了，只拿个手机，身无分文。滴滴出行叫了车都到了，硬着头皮问师傅可否手机支付，答曰可以。出发，目的地结账，我知道卖水果的可以手机支付，于是买了些水果，门口卖爆米花的也可以微信支付，烘焙坊里的蛋糕也买了，大包小裹的也算心满意足。而后叫车回家。这是我唯一一次出门没带现金的经历，但是出奇的顺利，人工智能，你多么好。我一直觉得自己不爱逛街，其实看着自己淘宝年消费数字，着实吓了一跳，哪里是不爱逛街，只是这个街在手机上而已。人工智能就在我身边，悄悄地爱上了它，欲罢不能。
当我准备好笔记本开始学习这本书的时候，我并没有意识到我会记录到像上学听课时候那样的仔细和认真，因为本书给我们讲述的不仅仅是一个新变革时代的到来，而且讲了许多非常专业的知识，门外汉自然是看得有些困惑和不解，所以，笔记非常详实，而由于兴趣使然，这本近26万字的书籍，也是快速阅读结束，给自己点个赞。
在第一章“人工智能来了”里，作者主要介绍ai目前的应用，就是我上面介绍的那些，除此之外有个最重要的，那就是“人工驾驶”，想到未来某一天，我们不用考驾照，不雇司机，直接向汽车发出指令就能便捷出行，每个人都会兴奋不已。还有机器人用于仓储、物流和家庭。那么ai究竟是什么？就是根据不同环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。
那么许多许多的问题接踵而来，在第三章中介绍的就是人机大战，ai真的会挑战人类吗？我们目前处于的是弱人工智能时期，ai专注于特定领域，再到强人工智能，ai可以胜任人类所有工作，而到了超人工智能，那么它比世界上最聪明的人类还聪明，这看起来好吓人。未来学家和科幻作者喜欢用“奇点”（singularity）这个词来表示超人工智能到来的那个神秘时刻，而《时间简史》的作者霍金认为完全人工智能的研发可能意味着人类的末日。作者强调了大众习惯于把ai人格化，这是问题的根源，其实，如果理智的分析，人类离威胁还相当遥远。作者笑曰：担忧未来，也许更多还是科幻作家和未来学家的事。我的观点亦是，我们的人生多么神奇，不要把时间用在过度担心未来。其实人工智能不能做的事情太多了，比如推理，比如抽象能力、比如知其然亦知其所以然、比如情感比如人类与生俱来的常识和审美等等。
在第四章中，作者告诉我们在ai时代，人类将如何变革？那位担忧未来的霍金说，大部分人会失业，人类留下护理、创造和监管等工作。作者强调，其实不是工作消失，只是转变了新的形式。事实上，人类越发展就越不担心高新技术对社会和经济结构的冲击，他举个电报业的例子，在100年后退出历史舞台，现在的许多年轻人并不知道很久以前的电报业务，就是《霍乱时期的爱情》里男主的职业，因为他爱读诗写诗啊，所以电报发的也像诗一样美。那时电报应该是最快的通讯方式，而现在一个短信或者微信就可以实现。作者告诉我们，容易被取代的工作有翻译、新闻报道、助理、保安、销售、客服、交易、会计、司机、家政等工作，未来的十年里有90%将被取代。作者强调，自动驾驶是未来10年科技发展面临最重要的机遇之一。而金融是ai目前最被看好的落地领域，律师和贷款人员每年累计36万小时完成的工作，coin（金融合同解析软件）几秒就完成。我们可以问自己，你多久没去银行了？是的，神奇的人工智能代替金融业已经做了许多工作了。记得有一次遇见一个做隆鼻手术的中年女士，在术前简单的交流中，不停地用微信聊天，她告诉我，认识了一位外国人，他答应娶她，他们还未见面，她希望自己整形漂亮些，我很好奇她的英语程度，她说一点儿不会，微信上聊天，她每次都点“翻译”功能，都能看懂了。我想，这太有意思了，原来这样也是可以谈恋爱的，啊，人工智能，太厉害了。至于ai在医疗上的应用，2011年达芬奇机器人手术首次在沈阳进行，2016年rosa公主机器人在神经外科精准手术成功，ai成为医生的好帮手。
第五章，作者阐述了机遇来临的创新与创业，我想作者不仅仅是一位学者，似乎也完全具备商人的头脑，他说，ai是中国创新创业的最好时机。在2016年11月乌镇召开的“第三届世界互联网大会”上，中国签订146笔订单，仅次于美国和英国名列第三。但同时，作者也提出了在如此庞大数据资源之下，巨头合作可能对ai形成的垄断。
第六章中作者通过几个问题似乎要点醒人们，ai时代该如何学习？学什么？教育该关注什么？我们的人生还有意义吗？答：主动去挑战极限；从实践中去学习；关注启发式教育；互动式在线学习；主动向机器学习；学习人－人协作，也学习人－机协作；学习要追随兴趣。不断提高自己，善于利用人类的特长，善于借助机器的能力，这将是未来各领域人才必备的特质。
这是本学习的书，你要捧着书本，拿着笔，认真聆听和记录，这是有关我们未来的书，机器人将帮助人类做许多事情，那些我们在科幻电影中看见的先进技术已近在咫尺，是时候投入到这个大浪潮中了，有你，有我，也有ai，多么幸运，我们生活在这个时代，让我们共同期待ai时代的到来吧。ai来了，有思想的人生并不会因此而黯然失色，因为我们全部的尊严就在于思想。
我自从听了“低能儿”爱迪生的故事之后，突发起想：爱迪生还真是没用耶！笨母鸡都能孵小鸡，他堂堂一个“五尺熊腰”的大科学家，怎么就不能孵小鸡捏？我今天……咳咳……就要“表演”给他看看到底咋么孵小鸡，我是多么的厉害啊！哼哼！！
我把两个蛋蛋放到衣袋袋里，紧紧的捂着。奶奶看见我这么神神秘秘的，忙问我：“什么东西这么神秘啊？？”“嘿嘿……现在嘛？暂时保密，以后你就知道我是多么多么的伟大了哦！！！”“啊？？连我都不能看吗？”我回答说：“yes！yes！”（我小时侯的英语多么多么的好啊！！）“哦？那就看你未来的东西了哦！”“yes！yes！”（我的英语真的很好啊！！自我感觉啊）。
晚上，我来到小房间，关上门门，仔细的观察起了蛋蛋。“啊！蛋蛋啊蛋蛋，你怎么就还不出壳捏？我可是要表演给爱迪生看的呀！！”我默默念到。
“文啊，睡觉啦！”“哦哦哦，我知道啦，好烦哦！”=到我看见客厅的灯熄掉了之后，决定―――熬夜，不睡觉，那怎么行哦？我可是很有意志力的啊！！别担心啦！
到了12点钟，我的.眼皮开始打架，头不自觉的下垂，“哎呀！困死我了，算了，睡觉好了（刚才不知谁说熬夜的捏？），不睡可是对皮肤不好的哦！！（我还是很有知识的哇！）”上床睡觉时，我把蛋蛋放在了了床里（怕冻“感冒”了），便睡觉了。
早上醒来，就听见奶奶叫：“小祖宗喂，你怎么又尿床了啊？”我一听，哭了起来，“555555555……我的……的……的小鸡……全……全完了，呱呱呱呱！（我的哭声好有音乐感哦！像青蛙一样）！！”“哦，原来你床上的不是尿啊，是一些蛋清蛋黄啊！呵呵……”
哎！我的实力还不够，但比爱迪生强多了啊（真会给自己拍马屁）！！我还要训练自己，打破“迪你撕”记录！哇哈哈！到时候，我就是全国有名的“孵蛋人”啦！哈哈（那是不可能的！）！！！
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一、研究领域。
在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
二、各领域国内外研究现状近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动。
态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算。
计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
人工智能作为当今最火热的前沿科技领域之一，吸引了越来越多的学生投身其中。我也是其中的一员，经过一学期的学习，我对人工智能课程有了深刻的体会和收获。下面我将从兴趣引入、实践探索、团队合作、学以致用和未来展望五个方面，谈谈我的心得和体会。
首先，兴趣引入是人工智能课程学习的重要前提。对于人工智能这一前沿的领域，学生必须有浓厚的兴趣才能够深入学习和探索。在我开始学习人工智能课程之前，我对这个领域只是有一些模糊的了解，后来逐渐认识到它对社会发展的重要性以及给人们的生活带来的巨大变革。尤其是近年来人工智能在医疗、交通、金融等领域的广泛应用，使我更加坚定了学习的信心，充满了对未来的好奇和憧憬。
其次，实践探索是人工智能课程学习的重要内容。在课堂上，老师布置给我们很多动手实践的任务，如搭建人工智能应用、编写人工智能算法等。通过动手实践，我不仅熟悉了人工智能的基本概念和原理，还掌握了一些常用的人工智能工具和技术。同时，实践也帮助我发现了一些问题，进而激发了我对问题解决的思考和创新能力的培养。通过实践，我逐渐从理论学习中走向了实际应用，更加深入地理解了人工智能的核心思想。
第三，团队合作是人工智能课程学习的重要环节。在人工智能领域，很少有一个人可以独立完成所有的任务，因此团队合作是必不可少的。在课程中，我们被分成几个小组，每个小组负责一个人工智能项目的开发。通过和组员们的合作，我不仅学会了与人沟通和协作，还学会了如何合理分工和统筹安排团队任务。在整个项目的过程中，我们共同面对挑战、解决问题，相互之间促进了成长和进步。
第四，学以致用是人工智能课程学习的核心目标。人工智能追求的不仅仅是理论的积累，更重要的是能够运用到实际生活中。课程中，我们通过创造性的小项目，将所学的知识应用于实际问题的解决。比如，我们编写了一个智能机器人程序来辅助老人日常生活，使得老人们能够更加便利和安全地生活。通过这个项目，我深刻体会到了人工智能的应用价值，感受到了技术给人们带来的实实在在的改变。
最后，未来展望是人工智能课程学习的必然落脚点。人工智能的前景广阔，学习人工智能就必然要思考未来的发展和应用。在课程的学习过程中，我通过跟行业内专家的交流和参观科技公司，了解到了人工智能的最新研究成果和趋势。我看到了人工智能在医疗、自动驾驶、机器人等领域的巨大应用潜力，也明确了自己未来发展的方向和努力的目标。
综上所述，人工智能课程学习的心得体会从兴趣引入、实践探索、团队合作、学以致用和未来展望等五个方面展开。通过学习人工智能课程，我不仅拓宽了知识面，也提高了实践能力和创新意识。我相信，在不断学习和努力探索的道路上，我能够在人工智能领域取得更多的成就。
一个学生可以考出令美国人刮目相看的toefl高分，gre词汇测试部分的难词识得多多，英语从句套从句的句法规则也可以分析得头头是道，但一到实地交际，常常听不懂也说不出，成了“聋哑英语”之所以出现以上情况，原因之一是我们传统的考试观中有些消极因素作祟，把考试的“指挥棒效应”畸形放大。结果是，从院校领导、学生未来的雇主、教师、家长，直至学生本人，无一不多少受一点“分数崇拜”的影响，过分看重外语学习过程中可以量化的指标，忽略了交际得体和有效与否等无法简单量化的事实。
三、本课题研究的基本内容。
课堂教学是实施素质教育的主渠道，学生实践能力和创新精神的培养应该首先从课堂教学上予以突破，课堂教学的高效率更是“减负提质”的关键。面对现实，在充分调研的基础上，专门召开了学校教学工作会，反思学校教学工作中诸多与现代教育理念和要求相悖的现象，与全校英语教师共同探讨如何实施有效教学的问题，旗帜鲜明地提出：学校要发展，必须走课堂教学改革之路，并明确了改革的目标、方向和途径。
我们组织英语教师广泛学习相关教育教学理论文章，学习主体合作互动理论、活动教学理论、交往实践理论，学习有效教学理论等。认真研究先进学校的课改经验，熔铸各家之长，整合八方经验，注入校本特色。通过理念引领、行动研究、总结反思，逐步形成符合我校英语特点的“导学导练，自学自测，互学互助”校本课堂教学模式，简称“自互导”模式。
“导学导练，自学自测，互学互助”英语课堂教学模式倡导学生自主学习、互助学习、探究学习，倡导能学不教、多学少教、先学后教。此模式是在教学过程中，以学生为主体，以学生发展为中心，变教为学，生生互动，师生互动，以切实提高课堂教学效率的一种课堂教学模式。课堂的组织流程为“自、互、导”三个环节。
“自互导”课堂教学模式注重分层要求，力求“人人有所得，人人有提高，人人有发展”。做到学优生：自学自测中得心应手，互学互助中大显身手，导学导练后个中高手。中等生：自学自测中掌握书本，互学互助中理解基本，导学导练后了解根本。学困生：自学自测中掌握要点，互学互助中明白几点，导学导练后尽量得点。
我们的主要研究观点是：在培养和激活学生兴趣的前体下，采用“自互导”教学模式，全面提高学生的英语口语日常交际能力。托尔斯泰说过：“成功的教学所需要的不是强制而是激发学生兴趣”。但小学生的学习兴趣不是先天就有的。如何在小学英语教学中激发学生的学习兴趣，减轻学习上的焦虑情感呢？心理学研究表明：学生的学习兴趣，是在学习的过程中，由于经常体验到学习的乐趣，多次获得成功的满足，逐渐形成了一种比较稳定的学习动机和求知欲望。因此要在教学中为学生积极创造能够获得学习乐趣和成功的机会，从而激发学生学习的兴趣，提高学习的效果。
四、本课题研究的创新之处是。
1.选题富有挑战性。本选题基于信息化大发展，传统教育与新型教育大更替的阶段，具有承上启下的作用。
2.大胆打破传统的英语教学模式。课题研究中，必须以全新的教育教学理念为指导，采用生动活泼的英语口语课堂教学与丰富多彩的课外交流教育相结合的形式进行教育教学实践。
3.方法多样。利用校园环境和个人交流信息，给学生一个充分自主的交流空间和积极思维的素材，强化培养学生“交流”意识的目的性。
五、本课题的研究思路和方法。
1.本课题研究的思路是：建立一个基于交流平台的符合当代教育理念、具有现代教育特色、综合教育效益很高的新型英语口语教育教学模式。
随着人工智能化技术在世界范围内的快速发展，很多研究人员已经展开针对人工智能化在电气自动化应用方面的研究，也取得了一定的成果，积极运用这些新成果无疑有利于电气自动化学科的发展。
电气自动化应用人工智能化的常用的方法有专家系统、人工神经网络、模糊集理论等。
在设计电气类设备类的工作是一个极为复杂的工作，传统化的方式是采用简易的实验方式方法和具有经验的老师傅用手工方式来完成的。
这不仅需要会电气、电路等专业的知识内容，还要将长时间积累的设计中的经验运用在里面，即使这样也很难达到最优的效果。
随着智能化发展以及计算机的发展，电气逐渐由手工设计向计算机辅助设计不断转变，使开发产品的周期大大减少。
人工智能化的出现，使得计算机设计系统也在不断的更新，整体产品无论从研发、设计到成品等都得到了全面的`提高。
人工智能化常用方法中，遗传算法是一种比较先进的优化算法，对于产品的优化设计是很适合的，因此对于电气设计往往都是采用这样的方式方法或加以改进。
在传统电气自动化控制中，其操作过程往往有着更为严格的要求，日常的操作过程步骤也十分繁琐，需要很大的人力投入，过程中无法避免的会出现一些人为差错。
而人工智能化技术是依赖于计算机的先前设定好的程序的控制来进行正常的工作。
在智能化的机器内部会由于各个环节的要求，同时有几个不同编程的程序来控制整个生产过程，人工智能化能实现对各个环节的严谨控制掌握，并能及时对运行数据进行分析并与理论情况对比，最大限度限制差错的出现，而且还能对出现的差错及时警报。
综上，人工智能技术，在改善电气自动化的操作效率，简化操作流程，降低电气自动化控制中人力工作量方面有着显著的成果。
所谓电气故障诊断，就是通过电气设备运行中的相关信息来识别其技术状态是否正常，确定故障的性质与部位，寻找故障起因，预报故障趋势，并提出相应对策;它以故障机理和技术检测为基础，以信号处理和模式识别为其基本理论与方法。
随着现代电气设备和系统日益复杂化，电气设备的可靠性、可用性、可维修性与安全性的问题日益突出，从而促进了人们对电气设备故障机理及诊断技术的研究。
并且随着计算机技术及数字信号处理技术的迅速发展，人工智能化诊断技术在电气故障中应用越来越广泛。
专家系统、模糊理论在人工智能化电气设备故障诊断中应用比较广泛。
变压器作为电设备中最为常见的设备，其出故障时传统的诊断方法是利用变压器分解出来的油气体，具有较低的准确率，而人工智能智能化监测把专家系统、模糊理论两个系统结合起来，综合诊断变压器的故障，具有较高的准确率，在消除故障隐患方面效果比传统诊断要好得多。
4结语。
电气工程作为人类生产生活的重要组成部分，其生产自动化程度直接关系着电气工程的工作效率与安全性。
人工智能化是人类制作的机器表现出类人的智能，体现了自动化的特征，因此在电气自动化控制引入人工化智能技术，构建起一个能完成类似于人类判断活动的系统，改善电气自动化系统控制的精确性和稳定性，将会有效的提高工作的质量和效率，提升我国电力生产技术水平，促进我国电气自动化不断发展。
另外，人工智能化技术在电气自动化中的应用还有很大的提升空间，需要更多地电力研究人员投入到研究中来，并通过实践不断完善技术，相信不久的未来，人工智能化能够更好的应用到电气自动化中。
参考文献：
[1]王洪钟.人工智能技术在电气自动化控制中的应用探讨[j].科技创新导报，，(25).
[2]叶干洲.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[j].科技资讯，，(15).
[3]石磊，李国栋.电气自动化控制系统及设计[j].黑龙江科技信息，，(20).
[4]殷乃范.智能停车场电气自动化控制系统的设计思想[j].中国对外贸易，2011，(18).
上周看的是腾讯研究院编写的《人工智能》，同样把一些有意思的观点和思路分享给大家吧（以下划线部分为原文摘抄）。
“意识是人类最为神奇的心理能力，也是神秘复杂的现象……对于现象意识的存在性问题，有截然相左的两种观点。一种是神秘论的观点，认为我们神经生物系统唯一共有的就是主观体验，这种现象意识是不可还原为物理机制或逻辑描述的，靠人类心智是无法把握的。另一种是取消论的观点，认为机器仅仅是一个蛇神（zombie）而已，除了机器还是机器，不可能具有任何主观体验的东西。”这里就要思考“机器意识”和“人类意识”的区别了，意识这个东西是通过经验堆积出来的，还是人类自带的某种天性，如果意识是可以通过后天经验获取的，那机器通过算法和数据不停的喂饱，或许也会生长出意识。
“这波浪潮中，数据的爆发增长功不可没。我们知道，海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料，数据的规模和丰富度对算法训练尤为重要。”这几年人工数据的爆发式增长离不开大数据的利用和挖掘，而大数据的形成又跟互联网的普及有关系，如果说ai是一个人，那么数据就是他的粮食，算法就是他的生存技能，两者缺一不可。
“所谓机器学习，是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息，而深度学习作为机器学习的一个子集，相比其他学习方法，使用了更多的参数，模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入，也更加智能。”机器学习跟人类学习一样，当你提取的只是部分知识内容时，你属于浅层次学习，但当你考虑全面，从多角度去学习和挖掘知识内容时，你就属于深度学习了。
“语义理解是自然语言处理中的最大难题，这个难题的核心问题是如何从形式与意义的多对多映射中，根据当前语意找到一种最适合的映射。”一个中国人修炼一辈子，都还不能完全理解另一个人说话的意思，除了命令类的语句，机器想要准确识别出人类语意，真是难于上青天。
“发展人工智能的最终目的并不是要替代人类智能，而是通过人工智能增强人类智能。人工智能可以与人类智能互补，帮助人类处理许多能够处理，但又不擅长的工作，使得人类从繁重的重复性工作中解放出来，转而专注于发现、创造的工作。有了人工智能的辅助，人类将会进入一个知识积累加速增长的阶段，最终带来方方面面的进步。”ai就像是人类的三头六臂，让你有多余的手去完成一些重复性的弱脑力活动，让你自己真正的一双智慧之手去创造脑力劳动大，创造性高的工作和事情。
“ai产业的竞争，说到底是人才和知识储备的竞争。只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术。”ai产业的发明人是人类，要让ai发扬光大，同样也要靠人类，所有现有的这些虚拟物质世界和现实物质世界都是人类一创手造出来的，而推动这些事物发展，也只有依赖人类。不止ai产业的竞争靠人才，所有产业的竞争都是人才的竞争。
“人工智能的系统和产品只有是安全的，才能够更好的被公众和社会使用，这种安全性不仅体现在产品质量上，还体现在其产生的法律、伦理等方面。”因为深度算法只有输出和输入，中间的数据处理过程是黑箱式操作，怎样把社会伦理、法律、道德等准则赋予ai，是ai成熟与否的最直接表现。
“联合国的报告认为，在对机器人及机器人技术的伦理与法律监管中，一个至关重要的要素是可追溯性，可追溯性的确立才能让机器人的行为及决策全程处于监管之下。”ai的系统和产品必然会需要责任的承担，不管是算法环节还是硬件环节，所有参与到ai产品研发和制作过程中的参与者，都可践行可追溯性，模块化责任分担机制。
“隐私与数据保护是ai核心议题。”数据喂饱了ai，但同时因为大量数据的应用，必然会出现数据的泄露，随着近几年互联网数据隐私泄露的话题和案列被越来越多的人提起，数据保护和隐私界定这个领域，还需要投入更多的精力和关注点去维护、发展。
“当将本该由人类负担的决策工作委托给人工智能系统时，算法能否做到不偏不倚？如何确保公平之实现？”说到公平与否，首先要思考的是公平是什么？其次，公平是否能够翻译成算法？ai是否能够实现绝对的公平？人类社会发展到现在，公平还处在扑朔迷离的状态，要把它量化成机器语言，还有很长的路要走。
“算法决策其实缺乏对未来的想象力，而人类社会的进步需要这样的想象力。”ai善于总结过去，然后通过对过去经验的分析得出对未来的预测，但这种预测是有理有据的预测，它是有逻辑的`，而不是人类毫无逻辑可言，天马行空的预测，ai的想象力是零，人类的想象力是无穷。
“未来需要必要的人工智能‘紧箍咒’。”科技是礼物，也可能是毁灭人类的杀手，不管是政府，还是ai企业和社会公众，都应该进行监督，并制定相关的法律法规来给予适当的约束。
腾讯研究院写的这本《人工智能》属于科普类书籍，内容不涉及太复杂和专业的知识，适合大部分读者阅读。通过这本书，可以了解目前国内外人工智能领域的发展现状和未来趋势。其中涉及到ai对未来汽车、医疗、法律、金融等行业的影响，从事这些行业的朋友可以翻阅看看，了解未来10后自己行业的发展趋势对自己的职业规划是必要的，未雨绸缪。
人工智能会改变未来人类的生活方式，但创造力和想象力，永远是人类的杀手锏，不要放弃自己的创造力和想象力，也许你就是下一个改变世界的人。
人工智能是如今科技领域的一个热门话题，对于这个正在高速发展的领域，所需的通识学习显得尤为重要。在过去的几个月里，我参加了一门人工智能通识课程，并深入研究了这个领域的诸多方面。通过这次学习，我对人工智能有了更深入的了解，也体会到了其对社会的巨大影响。在这篇文章中，我将分享我在人工智能通识学习中的心得体会。
首先，通过学习人工智能的基础知识，我对这一领域的复杂性有了更加深刻的认识。在课程中，我学习了人工智能的定义、分类以及其所涉及的技术和算法。我了解到人工智能是一门涉及多学科的领域，包括机器学习、数据挖掘和自然语言处理等。这些知识让我明白了人工智能是如何通过模仿人类智能的方式来解决问题的。
其次，人工智能的应用领域广泛，对社会产生的影响巨大。通过学习人工智能的应用案例，我意识到它已经在许多领域产生了深远的影响。比如，人工智能在医疗领域的应用可以帮助医生更准确地诊断疾病，而人工智能在交通领域的应用则可以改善交通拥堵问题。我深刻地认识到，随着人工智能的进一步发展，它将对我们的生活方式、经济和社会结构产生重大影响。
第三，人工智能的发展面临许多挑战和争议。在学习人工智能的过程中，我了解到人工智能发展面临着技术、伦理和隐私等挑战。例如，人工智能的算法可能会存在偏见和不公正，这可能会对社会产生负面影响。此外，人工智能的应用也引发了隐私和数据安全的问题，这需要我们在技术和政策层面加以解决。这些问题的存在让我认识到，人工智能的发展需要全社会的共同努力和智慧。
第四，人工智能的通识学习可以帮助我们更好地适应未来的发展。人工智能正在改变我们的生活和工作方式，使我们面临着许多新的挑战和机遇。通过通识学习人工智能，我们可以更好地理解这个领域的基本概念和原理，掌握相关的技能和知识。这将使我们能够更好地适应人工智能时代的到来，从而在职场和生活中保持竞争力。
最后，我认为，人工智能通识学习是一种培养创新思维和解决问题能力的有效方式。人工智能是一门前沿的学科，它需要我们具备跨学科的思维能力和创新思维。通过学习人工智能，我们可以培养逻辑思维、分析问题和解决问题的能力，这些能力在任何领域都是有价值的。因此，人工智能通识学习不仅仅是为了学习某个具体的领域知识，更是为了培养我们的综合素质和能力。
综上所述，通过人工智能通识学习，我加深了对这一领域的了解，并认识到了它对社会的巨大影响。人工智能的基础知识、应用案例和面临的挑战都给我留下了深刻的印象。我相信，通过通识学习人工智能，我们可以更好地适应未来的发展，并培养出创新思维和解决问题的能力。我期待着在未来能够继续深入学习和探索人工智能的世界。
近年来，人工智能已经成为了一个热门的领域，其在各个行业中的应用越来越广泛。为了能够更好地了解人工智能的基本原理和应用方式，我参加了一次人工智能学习研学活动。通过这次活动，我受益匪浅，深刻体会到了人工智能的强大之处和对未来的巨大影响。
首先，通过这次研学活动，我进一步了解了人工智能的基本概念和应用范围。在课堂上，专业的教师给我们介绍了人工智能的起源和发展历程，让我们明白了人工智能是通过计算机模拟人类智能的一种技术。同时，他还向我们介绍了人工智能在图像识别、语音识别、自动驾驶等领域的应用，让我们看到了人工智能在未来社会中的巨大潜力。
其次，通过实践活动，我深刻感受到了人工智能的强大能力。在人工智能实验室中，我们通过编写简单的代码，让机器学习如何识别图像中的数字和物体。尽管我们只是刚刚入门，但是我们已经可以通过训练机器进行简单的图像和语音识别了。这让我深刻体会到了人工智能的强大和快速发展的势头。
此外，通过与人工智能专业人员的交流，我对人工智能的未来有了更深层次的理解。在专家的分享中，他们向我们展示了一些最新的人工智能应用案例，例如智能医疗、智能城市等。他们还与我们讨论了人工智能在就业市场中的前景和就业方向。这让我明白，要想在人工智能领域取得一席之地，不仅要对技术有深入的了解，还需要具备跨学科的知识和创新思维。
最后，通过这次研学活动，我也收获了一些学习方法和技巧。在课堂上，教师强调了动手实践的重要性，鼓励我们多做项目练习。他们还提醒我们要保持学习的激情和耐心，因为人工智能是一个需要不断学习和更新的领域。同时，他们还教给我们一些学习资源和工具，让我们在日后的学习中能够更加高效和自主地学习。
总而言之，通过这次人工智能学习研学活动，我深刻认识到了人工智能的重要性和潜力。我不仅对人工智能的应用范围有了更全面的了解，还体验到了人工智能的强大能力。与专业人员的交流也让我对未来的就业市场有了更明确的认识。通过学习方法和技巧的掌握，我相信我能在未来的学习和工作中更加深入地了解和应用人工智能。人工智能的学习之路不易，但我已经探索出了一条正确的道路，我会继续努力，向着成为人工智能专家的目标迈进。
人工智能机器学习是当前科技领域的热门话题，它涵盖了数据处理、模型训练和自主决策等关键技术。这些技术能够使机器从大量的数据中学习、总结和预测，实现自动化和智能化的处理过程。人工智能机器学习的重要性在于它能够帮助我们有效地处理海量的数据，提高工作效率和准确度，同时也为我们提供了前所未有的发现和决策支持能力。然而，在实践中，我发现人工智能机器学习并非一帆风顺，它需要我们深入思考和实践，不断积累经验和技能。
在实践人工智能机器学习的过程中，我遇到了许多挑战。首先，数据的品质对机器学习的效果有着至关重要的影响。高质量的数据能够帮助我们建立准确的模型，而低质量的数据则会导致模型的不准确和不稳定。为了解决这一问题，我学会了对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。其次，机器学习模型的选择也是一个挑战，因为不同的模型适用于不同的问题和数据。为了克服这一问题，我不断地学习和掌握各种机器学习算法和模型，根据问题的特点和需求进行选择和调整。最后，机器学习的结果也需要进行评估和优化，以提高模型的性能和稳定性。在实践中，我经常利用交叉验证和调参等技术，对模型进行评估和优化，以获得最佳的效果。
人工智能机器学习在各个领域都有广泛的应用案例。例如，在金融领域，机器学习能够帮助银行和保险公司预测客户的风险等级，以便更好地制定风险控制策略。在医疗领域，机器学习可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案，甚至预测疾病的发展趋势。在交通领域，机器学习可以优化交通流量，提高交通效率和安全性。在电子商务领域，机器学习可以个性化推荐商品和优惠活动，提高用户购买的体验和满意度。这些应用案例证明了人工智能机器学习在改善各种现实问题和挑战中的巨大潜力。
尽管人工智能机器学习取得了许多令人瞩目的成果，但它仍然存在一些局限和挑战。首先，机器学习需要大量的数据进行训练和模型构建，但有些问题并不容易获得足够的数据，从而限制了模型的效果。其次，机器学习模型往往是黑箱模型，也就是说，我们无法全面理解和解释模型的决策过程。这对于一些重要的决策问题来说是不可接受的。为了解决这些问题，人工智能机器学习需要继续发展和创新。例如，我们可以通过集成学习、迁移学习等技术来提高模型的泛化能力和稳定性。另外，拓展机器学习的数据源和数据类型也是一个重要的方向，例如，利用社交媒体和物联网等数据来优化模型的性能。通过不断地研究和实践，我相信人工智能机器学习会有更好的前景和应用价值。
在实践人工智能机器学习的过程中，我深刻认识到它的重要性和挑战。人工智能机器学习有助于解决现实生活中的各种问题，提高工作效率和准确度。然而，要想取得好的效果，需要我们不断地学习和实践，丰富和积累相关的知识和经验。同时，我们也要认识到人工智能机器学习的局限和挑战，不断地在实践中探索和创新，以推动该领域的发展。总之，人工智能机器学习是一个具有巨大潜力和挑战的领域，我希望通过不断地学习和实践，能够为推动人工智能机器学习的发展做出自己的贡献。
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）已经渗透到我们生活的各个领域，其应用逐渐改变着我们的生活。作为一名对人工智能学习产生浓厚兴趣的大学生，我在学习人工智能的过程中收获颇多，这不仅开拓了我的思维，还让我深刻意识到了人工智能的巨大潜力。在追求人工智能学习的过程中，我经历了雀跃的成就感、探索的困惑、挫折的坚持和收获的喜悦，我相信，只要不断学习和努力，人工智能必将为我们创造更美好的未来。
首先，学习人工智能带给我无尽的成就感。在人工智能学习的旅途中，我一次次解决问题、优化算法，每当看到一个纠结已久的程序终于跑通，当一个踌躇已久的结果成功呈现在眼前时，我感到的那种成就感无可言喻。这种成就感不仅来自于我在人工智能领域取得的进步，更重要的是我从中领悟到了努力和坚持的力量。
然而，人工智能学习过程中也会面临各种不确定和困惑。人工智能是一个庞大而复杂的领域，需要掌握的知识面广泛而深入。例如，当我学习到深度学习的相关知识时，我曾陷入无数次的困惑和疑问之中。我看了许多教程、论文和视频，却始终觉得掌握的不够深入。然而，正是这种探索和追问的过程，让我不断完善自己的知识结构，培养了我对于学习的热情和追求。
同时，人工智能学习过程也经历了一次次的挫折与坚持。在实际应用中，我发现自己的模型常常遭遇各种问题，例如训练集过小、数据不平衡等。然而，每次面对挫折，我都告诉自己不能轻易放弃，因为只有经受住挫折的考验，才能更好地提升自己的技能，逐渐接近“人工智能专家”的目标。正是这种不屈不挠的精神，让我坚信只要努力，就能克服任何困难。
最后，学习人工智能让我感受到了巨大的喜悦和回报。曾经有一次，在学习利用神经网络进行图像识别的时候，我实现了一个基于卷积神经网络的模型，并将其应用到实际场景中。当我的模型能够准确地识别出各种形状和颜色的物体时，我无比地开心和满足。这种喜悦来自于我认真学习和不断尝试的结果，也激励着我在人工智能学习中不断前进。
通过人工智能学习的历程，我深刻认识到了人工智能的巨大潜力以及自身的学习能力。人工智能不仅可以帮助我们解决很多实际问题，也可以拓宽我们的思维和视野，让我们更好地应对未来的挑战。因此，我相信只要坚持学习和持续努力，人工智能必将为我们创造更美好的未来。
通过学习李开复老师的《人工智能》，我获益良多，很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物，介绍了人工智能的基本理念，发展历程和对未来的展望。
其实，人工智能已经到处都是，什么都做：可以陪人聊天，可以写标准新闻，能画画，能翻译，能开车，能认出人的样子，能在互联网上搜答案，能在仓库搬货，能送快递到家。
人工智能是什么，众说纷纭，一般有以下五种定义（可能有交叉）：1)在某方面特别聪明的计算机程序，比如alphago，下围棋下得特别好，世界冠军也下不过它。
2)试图像人一样思考的计算机程序。但这事儿太难，人的意识，连人自己都搞不清楚，更别说教给自己编出来的程序了。
3)怎么想的不知道，行为方式倒是很像人，比如可以和人聊天的eliza。
4)会自己学习的，刚开始笨笨的，慢慢地就越来越聪明。alphago也是因为头悬梁锥刺股，苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。
5)根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。
这五种定义各有根据和局限，也可以认为人工智能首先是感知，包括视觉、语音、语言；然后是决策，根据识别的信息，做出预测和判断；最后是反馈，就像机器人或自动驾驶。
我的理解：人工智能是高性能的计算机程序，或者使用了人工智能的产品、服务和应用。
人工智能有很多分支，其中之一是机器学习，机器学习里面有一个分支是深度学习，深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术。
深度学习是一种神经网络，把计算机要学习的东西看成数据，把数据丢进多个层级的数据处理网络，然后检查经过网络处理的结果数据是否符合要求。如果符合，就保留网络作为目标模型，如果不符合，就反复修改参数，直到符合为止。
书中举了一个例子，非常形象生动：把数据看成水流，深度学习网络看成多层水管网络，通过调节管道和阀门，使输出满足要求。
历史上有过3次ai热潮，第一次因为图灵测试，第二次因为语言识别，都热了一段时间又沉寂下去。
目前，深度学习携手大数据引领的第三次热潮，处于技术曲线的攀升和成熟期，前景极为广阔。
人工智能不仅是技术革命，还与经济变革、教育变革、思想变革、经济变革、文化变革等同步，可能成为下一次工业革命的核心驱动力。主要的商业应用场景：
智慧生活：机器翻译、智能家居、智能超市。
智慧医疗：辅助诊断疾病、对疑难病症的医疗科学研究。
艺术创作：机器音乐、机器绘画、机器文学创作。
5.人工智能可能有什么负面影响？会不会失控，威胁人类的安全？可能会引起失业。根据开复老师提出的“五秒钟准则”，一项人从事的工作，如果可以在5秒钟内完成思考并做出决策，那么这项工作很可能会被人工智能取代。如保安、股票交易员、司机、新闻报道、翻译。但人工智能也会带来新的工作。
1)弱人工智能：在某方面很聪明，但只在这方面聪明，别的事啥也不会。比如alphago，下围棋世界第一，别的方面就是个弱智，连棋子都得别人帮它拿。
2)强人工智能：人能做什么，它就能做什么。跟美剧《西部世界》里的机器人差不多，但它有没有意识，不好说。
3)超人工智能：比最聪明的人类还要聪明100000000倍。都不止，它的nb，超乎你想象。我们不知道它是谁，不知道它在哪里，不知道它什么时候出现，也不知道它会干什么。
可能在某个时刻（奇点）之后，超人工智能就会天神降临，整个世界笼罩在它无边的法力之下。
也可能，因为物理学和生物学的限制，超人工智能永远不会来。
无论如何，人工智能，或者说，对人工智能的研究和使用，需要受到监管和限制，也需要应对转型过程中对失业的冲击。
6.哪些领域是今天的人工智能做不到或者做不好的？
1.抽象能力知其然，也知其所以然，了解事物运行的本质规律。
2.常识。
3.自我意识。
4.审美。
5.情感。
不过，已经有软件可以吟诗作词，而且相当高明。比如这首根据遗传算法生成的《清平乐-黄菊》：
“相逢缥缈,窗外又拂晓.长忆清弦弄浅笑,只恨人间花少.黄菊不待清尊,相思飘落无痕.风雨重阳又过,登高多少黄昏.”平仄相符，语句通顺，很有意境。
形势一片大好：国家大力支持，业界投入巨大的人力和财力进行研究，软硬件技术都已经成熟。
ai的商业路线分三步走：线上业务（3年）、线下业务（5~7年）和个人业务（以上）。
ai创业的五大基石：
1)清晰的领域界限（业务场景）。
2)闭环的、自动标注的数据。
3)海量的数据量（千万级）。
4)超大规模的计算能力。
5)顶尖的ai科学家（算法）。
ai产业发展的六大挑战：
1)前沿科研与工业界尚未紧密衔接。
2)人才缺口巨大，人才结构失衡。
3)数据孤岛化和碎片化问题明显。
4)可复用和标准化的`技术框架、平台、工具、服务尚未成熟。
5)一些领域存在超前发展、盲目投资等问题。
6)创业难度相对较高，早期创业团队需要更多支持。
中国在ai创业中的优势：
1)中国人/华人处于人工智能研究的领先地位。
2)中国有庞大的理工科学生基础，数学知识扎实，具备人才优势。
3)全球规模最大的互联网市场，网民人数近8亿。
4)行业需求潜力巨大，
5)海量数据和充沛资金。
对应上面提到的五大基石，人才、海量数据、闭环标注数据、应用场景、计算力都有解决方案，再加上开复老师创立的微软亚洲研究院和创新工场提供的人才和资金优势，我也觉得中国发展ai的前景一片光明。
另外，创新工场成立了人工智能研究院，这是专门面向人工智能的创业人才培养基地和创业项目孵化实验室。
主要工作任务包括：
1.对接科研成果与商业实践，帮助海内外顶级人工智能人才创业。
2.培育和孵化高水准的人工智能技术团队。
3.积累和建设人工智能数据集，促进大数据的有序聚合和合理利用。
4.开展广泛合作，促进人工智能产业的可持续发展。
未来ai是风口。有人总结，只要以ai域名为后缀，融资过程都会比较快，或者融到的钱会比较多。
时代，我该怎么学？
借鉴了密涅瓦大学的“沉浸式全球化体验”教学方式和清华大学姚期智院士创办的清华学堂计算机科学实验班（姚班）的教学模式，开复老师提出ai时代的学习方法：
1.主动挑战极限。
2.从实践中学习。
3.关注启发式教育，培养创造力和独立解决问题的能力。
4．互动式的在线学习将愈来愈重要。
5.主动向机器学习。
机器越来越像人，人越来越像机器，随着生物科技和量子科技的发展，人机融合，达到了生命的大和谐。
时代，我该学什么?
ai时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习的技能将越来越没有价值。
最能体验人的综合素质的技能，将最有价值，最值得培养、学习，比如：
1.对于复杂系统的综合分析、决策能力。
2.对于艺术和文化的审美能力和创造性思维。
3.由生活经验及文化熏陶产生的直觉、知识。
开复老师通过自己康复的经验，在书中进行了富有哲理，诗意盎然的阐述。
我的答案：我思故我在。今天我坐在这里打完这份读后感，说明我的人生就是有意义的。
ai不过是新的工具，正如小石锤、轮子、蒸汽机、航天飞机、计算机和互联网，不会取代，只会丰富。
近年来，人工智能机器学习作为一种新兴的技术，引起了广泛的关注和研究。我在学习和实践中逐渐领略到了人工智能机器学习的奥妙和潜力，以下是我对这一领域的一些个人心得体会。
首先，人工智能机器学习的核心在于数据。数据作为人工智能机器学习的基础，对于模型训练至关重要。好的数据集可以有效地提高模型的准确性和泛化能力。在实际应用中，我发现数据的质量对机器学习的结果产生了很大的影响。因此，在进行机器学习任务之前，我们要尽量收集和清洗高质量的数据，以确保模型能够取得良好的结果。
其次，选择合适的模型是机器学习中至关重要的一步。不同的机器学习任务需要选择不同的模型。在我学习的过程中，我遇到了很多种不同的模型，比如决策树、支持向量机、神经网络等。每个模型都有自己的优缺点，我学会了根据任务的需求和数据的特征来选择合适的模型。同时，模型的调参也是一个重要的环节，合适的参数设置能够进一步提高模型的性能。
另外，特征工程也是机器学习中一个关键的环节。特征是机器学习模型的输入，合适的特征能够提取出数据的有效信息，加快模型的训练速度和提高模型的准确性。在特征工程中，我学会了对数据进行预处理、选择合适的特征提取方法、进行特征选择等技巧。通过不断地探索和尝试，我逐渐培养了对数据的敏感性和判断力。
此外，机器学习的过程需要不断地进行模型的评估和优化。在我学习的过程中，我学会了使用交叉验证和验证集等方法对模型进行评估。当模型的性能不理想时，我会通过调整模型的结构、增加数据的多样性、调整参数等方法进行优化，使模型能够更好地泛化和适应不同的数据。
最后，持续学习和实践是提升机器学习能力的关键。人工智能机器学习是一个不断发展和变化的领域，新的算法和技术不断涌现。只有不断地学习和实践，才能够跟上时代的步伐，掌握最新的技术和方法。在我学习的过程中，我经常参加相关的学术研讨会和技术交流活动，与同行交流经验和思想，不断提高自己的专业能力。
总之，人工智能机器学习是一门研究数据和算法的领域，通过学习和实践，我逐渐领略到了它的奥妙和潜力。数据、模型、特征工程、评估优化以及持续学习和实践是我在学习人工智能机器学习中的一些心得体会。随着技术的不断进步和发展，我相信人工智能机器学习会在更多的领域中发挥重要的作用，并给我们的生活带来更多的便利和创新。
人工智能(artificial intelligence，ai)，曾经有一部电影，著名导演斯蒂文?斯皮尔伯格的科幻片《人工智能》(a.i.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。
一直以来，关于人工智能的理论，我一直认为是科学的前沿，理解起来较为飘渺。但是，从本学期《人工智能》课程的学习中，本人较系统的接触到了关于人工智能的理论，从有限的课程中，通过老师的详细介绍和查阅人工智能方面的书籍，学习了关于人工智能几个主要方面的知识，如模糊控制、专家系统、神经网络等。下面是本人关于人工智能理论的一些基本认识。
2. 人工智能的形成与发展
说到人工智能，首先先认识下自动控制理论，自动控制理论从形成到发展至今，已经经历了六十多年的历程，其主要分为三个阶段：
第一阶段是40年代兴起的以调节原理为标志，称为经典控制理论阶段；
第二阶段是以60年代兴起的以状态空间为标志，称为现代控制理论阶段；
第三阶段是80年代兴起的智能控制理论阶段
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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”。
随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支(如系统工程、系统学、运筹学、信息论)结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。
3. 模糊控制
在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。通过课堂中，导师生动的讲解，以及引用到生活当中鲜活的例子，如冰箱温度的模糊控制，智能汽车的行驶路线控制等等，充分的认识到，模糊控制在当今社会的应用已经很广泛，只是理论知识的缺乏而感觉不到它们的存在。
一般控制架构包括：定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化，详细如下：
则为下一个状态之输入u。其中e、ce、u统称为模糊变量。
(2) 模糊化（fuzzify）：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值（linguisitc value）求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合（fuzzy subsets）。
(3) 知识库：包括数据库（data base）与规则库（rule base）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；
而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。
(4) 逻辑判断：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。
(5) 解模糊化（defuzzify）：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。
模糊控制很重要的一点就是模糊规则的制定，其规则制定的来源主要由专家的经验和知识、操作员的操作模式、自学习提供。模糊规则的形式则分为状态评估和目标评估两种。但都是以模糊控制为基础，达到自动控制的目的。
4. 专家系统
专家系统(expert system)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之
一。运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。
环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。
对专家系统可以按不同的方法分类。通常，可以按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见的有解释型、预测型、诊断型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。
简而言之，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。
5. 神经网络
由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。n的定义，即“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”
人工神经网络是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
6. 小结
关于人工智能的学习，我现在所学习到的仅仅是皮毛。但对于一个刚刚接触人工智能学习的学生，了解如模糊控制、专家系统、神经网络等人工智能的知识入门尤为重要，为将来进一步学习人工智能的理论打下基础，并将理论应用于生活和工作当中，这才是学习的最终目的。
参考文献：
《人工智能控制》作者：蔡自兴，出 版 社：化学工业出版社， 2014-7-1