人工智能综合工作总结(精选10篇)

人工智能综合工作总结1

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。

人工智能综合工作总结2

20_年10月，全球最大代工厂富士康“机器换人”计划加速，每年有上万机器人投入使用，其江苏昆山市的工厂已裁减6万员工。正在举行的_上，一些代表委员对有着近3亿人的农民工群体未来的走向，不无担忧。他们提醒说，“机器换人”，可能会导致农民工未来的就业压力不断加大。(20_/3/10《工人日报》)

人类进入信息化时代，随之而来的将是智能化时代，或者称着机器人时代。目前“机器换人”计划加速，大量的机器人投入使用，让人们从脏、热、累、有毒有害、机械重复的工作中解放出来，将使生产效率和产品质量大大提高，同时能大幅降低生产成本，带来社会的进步。中国制造正在向中高端迈进，只有接纳机器人，才能提高企业和产品的国际竞争力。机器人时代不论你喜欢不喜欢都将如期而至。

“机器换人”来了，预示着一场工业革命已经来临，生产方式、企业管理和用工制度等都将发生一系列的变化，一些企业因为引入机器人而不得不大量裁员，一部分工人特别是农民工因此失去工作的机会，一些年龄大的农民工要想再就业就比较困难，一旦失去工作机会也将丢掉手中的饭碗。

“机器换人”来了，喜忧参半。要有忧患意识，要有危机感，紧迫感，早做安排，提前做好准备。在今年的两会上，_财政经济委员会副主任委员辜胜阻给出细致的建议，要在普惠性前提下，为农民工提供一个有弹性、多层次、多选择、多模式的持续进修机制。即政府和企业要为农民工提供进修培训的机会，掌握一定的职业技能，以应对新的就业市场。

_代表曹晶认为，应当从职业学校到企业打造出一条终身学习提升的通道，或出台技能津贴指导意见，督促人社部门和企业共同落实。同时，通过立法确定企业必须承担职业教育的义务。教育和培训不可能是一步到位，“授人以鱼不如授人以渔。”以终身学习适应万变的社会和就业市场。

机器人来了，政府和企业要加大职工培训的力度，职工自身也必须自我加压，积极参与学习和培训，学到一技之长，学到再就业的本领，不会因为企业裁员而失去工作的机会。机器人来了，用工总量或会减少，政府和企业还应拓宽就业渠道，增加就业岗位保就业，同时完善失业保险制度。个人也应积极主动创造劳动机会。就业是最大的民生，失去就业机会也将无法保证生活质量。机器人来了，不可以坐等，要积极应对。

人工智能综合工作总结3

通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 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。关于什么是“智能”，就问题多多了。这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。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的： 人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。

人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：

第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落

人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。

第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，19xx年成立了国际人工智能联合会议

第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。 日本19xx年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。

19xx年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮

由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想

最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢?人工智能的神话是否会发生

在当前社会中的呢 ?

在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界?

人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。

智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能(或者说智力)，科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。

虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。

个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。

人工智能研究的近期目标;是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：

>一，融合阶段(20_—20xx年)：

1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。

2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。

3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。

4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。

5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。

6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用(比如禁止合成电视名人)，可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。

>二、自我发展阶段(20_—20xx年)：

1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。

2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。

3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。

4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。

5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。

>三、升华阶段(2024—20xx年)：

1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。

2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。

3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。

4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。 人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。 网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。

虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力， 让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。

人工智能综合工作总结4

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（agent）、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。

1、分布式人工智能与艾真体

分布式人工智能（distributedai，dai）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（multiagentsystem，mas）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。

进化计算（）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（geneticalgorithms）、进化策略（）和进化规划（）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。

达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。

直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。

3、数据挖掘与知识发现

知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。

从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。

机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。

比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的

coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。

4、人工生命

人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。

人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的广阔范围内深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。

人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。

人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。

人工智能综合工作总结5

（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。

（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

（3）掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。

（4）掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。

（5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。

（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。

人工智能综合工作总结6

浅谈逻辑学与人工智能

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。

1人工智能学科的诞生

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逻辑学的发展

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()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。

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。

3逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用

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。

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。

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。

4人工智能——当代逻辑发展的动力

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。

5结语

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。

人工智能综合工作总结7

目录基本信息内容简介目录基本信息

书 名: 智能机器人 出版社：华南理工大学出版社 页码：193 页 出版日期：01月 ISBN：9787562327653 条形码：9787562327653 版本：第1版 装帧：平装 开本：16 正文语种：中文 定价: 元

第1章机器人概述 机器人的定义 机器人的发展历程 智能机器人的关键技术习题 第2章空间投影与射影几何学 透视变换与射影几何学 齐次坐标 用齐次坐标表现运动 射影变换 射影变换与图像的形成 射影几何学与复比习题 第3章立体视觉与三维重构 摄像机校正 立体视觉 从对象的移动来再现其外形 立体视觉系统应用习题 第4章图像处理与机器视觉 图像处理 机器视觉理论基础 机器视觉与视觉跟踪 图像形态学处理习题 第5章主动视觉与目标跟踪 主动视觉系统 目标跟踪算法 跟踪算法 结合颜色、特征点和运动预测的跟踪方法 主动视觉系统控制 主动视觉试验习题 第6章智能机器人自主导航 智能机器人导航 局部导航 视觉导航技术 智能机器人运动学 导航系统设计习题 第7章智能机器人路径规划 路径规划概述 路径规划研究现状 人工势场法 栅格法 路径规划的未来发展 势场栅格法与动态路径规划 局部导航方法习题 第8章智能机器人设计与实现 智能机器人的特点 机与智能机器人 智能机器人的控制器 智能机器人的软件体系习题 参考文献

人工智能综合工作总结8

（1）能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成果中人工智能那些知识被应用。

（2）多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。

（3）条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。

（4）课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。

人工智能综合工作总结9

一年来，在集团公司上级部门和矿领导的关怀下，我部室全体人员踏踏实实、兢兢业业干工作；一心一意，勤勤恳恳做贡献。

在20xx年度的各项工作中，紧紧围绕“计划”这一管理主题词，秉承“脚踏实地、锐意进取、精益求精”的工作态度，以矿井“安全、服务、发展”的管理思想为核心，发扬“团结、务实、严谨、求精”的工作作风，运用“超前预见性、信息反馈及时性、方案实施可操作性、问题考虑系统全面性”的基础管理方法，在实践中勇于创新，为实现矿井年初制定的工作计划和目标努力的工作，为矿井的发展贡献我们的力量。

一、20xx年度工作总结

1、主要经济指标完成情况

截止10月底，计划生产原煤x万吨，实际生产原煤xx万吨，完成集团公司计划产量，全年预计生产原煤x万吨。

截止10月底，计划总进尺xx米，实际完成进尺xx米，超尺xx米。其中重点工程计划进尺xx米，实际完成进尺x米，超尺x米；岩巷综掘工程计划进尺xx米，实际完成xx米，超尺xx米；煤巷综掘工程计划进尺xx米，实际完成xx米，亏尺xx米；煤锚工程计划进尺xx米，实际完成xx米，超尺xx米；自营工程进尺实际完成xx米；外委进尺实际完成xx米。

截止10月底，北风井井筒施工174米，北风井下部巷道工程施工完毕；南风井下部巷道累计施工xx米，剩余xx米完工。中央风井改造工程累计施工x米。

2、主要工作完成情况

（1）合理谋划组织安全改扩建工程

a、20xx年2月，与合肥设计院合作确定中央风井改造工程下部井底煤仓和清理撒煤巷道方案；

b、20xx年5月，南风井绕道进队施工；

c、20xx年10月，与合肥设计院合作确定井下及地面排矸系统方案；

d、20xx年10月，北风井下部巷道工程完工；

e、20xx年11月，北翼总回风巷施工，完善北翼回风系统。

（2）优化布局，优化设计，优化工艺

a、优化布局：根据矿井发展实际情况，多次编排年度计划，五年规划，10年规划，明确短期掘进头接替，中期工作面接替，长期采区接替。13年根据采区内部采场条件及外部市场等因素，及时调整工作面接替顺序，明确关键线路。分析1021上、1028（里）、1020、1023、7211、8215、72111、等工作面地质条件，合理安排安装、收作、同采、配采等工作，确保了产量等指标的完成。

b、 优化设计：由技术部参与或单独完成的矿井技改方案3个（中央风井改造工程、南风井、北风井），采区设计2个（101采区、82采区），采区布置调整方案2个（83采区、104采区），采煤工作面设计6个（x），单项工程设计3个（紧急避险系统、北翼总回风巷、1021上工作面改造）。

c、优化工艺：推广使用绳式和气动单轨吊，减小后路运输难度，降低职工劳动强度；引进矿压监测智能化系统，智能采集数据，智能分析数据，智能打印分析图表；学习支架拆除新观念，改进平板车尺寸，支架拆除由3车变成2车，提高工作效率。

（3）实施采掘上台阶、推动采掘机械化

20xx年度，积极实施采掘上台阶，先后在xx上工作面、x工作面给予相关激励政策，确保按时贯通，按时收尾，按时安装，为矿井的正常接替提供了有力的保障。

20xx年度，8211机巷煤巷综掘当月施工xxm，刷新了x煤层综掘进尺记录，刷新了自营单位投产5年来进尺记录。

20xx年度，孙疃煤矿机械化共有x台采煤机，x台综掘机同时在进下作业。采煤机械化率x%，掘进机械化率x%，位于集团公司前列。

（4）强化现场管理，强化隐患排查，杜绝采掘顶板事故

20xx年度，矿压组每天都对全矿采掘工作面支柱初撑力、锚杆质量、卡缆质量和其他隐患进行一次排查，查处的问题能现场整改的必须现场整改。对特殊地段、特殊时段采取现场跟班指导、监督，一年来先后对工作面安装、收作，巷道拨门、贯通、过断层等多个地点跟班，保证了特殊地段的安全施工。

（5）以技术促效益，以科技促发展

20xx年度，生产技术部深入分析孙疃煤矿面临的形势，大胆提出以科技创新促发展，以合理化建议生效益构想。先后解决了x（里）工作面无缝对接，x上工作面端头支架的安装使用等技术难题。并根据现场总结写出x余篇合理化建议，取得较大的生产效益。

由技术部牵头，开展安全技术一体化论证，创新企业管理，提高矿井经营质量，成为了矿井新的经济增长点。截止10月份，共计论证项目x余项，取得较大的经济效益。

由技术部牵头，信息中心、通风区、修护区、保运一区等多家单位合作，通过了省经信委紧急避险“六大系统”验收。

由技术部牵头，安监处、信息中心、机电科、通风区、保运一区、运输区等多家单位合作，完成了20xx年度灾害预防与处理计划的编制。

（6）强化“白领”工程技术人才培养规划，固本强基

20xx年度，在政工部的指导下，技术部进一步强化工程技术人才培养，固化周培训、月实践、季度考核的培养办法，同时每周三开展专题讲座和培训，旨在交流在不同条件下施工经验，造就一批高素质技术人才队伍，为孙疃煤矿下一步发展固本强基。

二、20xx年度工作存在问题和原因分析

作为生产管理部门，深入现场一线不够，了解情况不全面，不能为领导提供准确的决策依据，以至于1020工作面风巷超标高掘进，造成局部巷道报废，给矿井造成一定损失。

重点工程和煤锚工程推进不理想，车皮供应不足是造成重点工程进尺低的主要原因，新近队伍适应环境较慢是造成重点工程进尺低的次要原因；地质条件复杂，煤锚比架棚安全性低、煤锚罚款多，工程造价低是煤锚难以推进的主要原因；

业务联系单及设计存在滞后现象，一是超前预见性不足，二是方案拍板确定较慢，沟通协调不够，三是技术部人员较少，既要完成设计工作，又要完成现场管理和技术管理工作，工作上就出现了一定的不及时。

三、14年的工作重点及努力方向

1、积极谋划矿井改扩建工程

20xx年是我矿建设史上又一个关键之年，矿井改扩建工程进入关键施工年，技术工作任务繁重，北回风井、南回风井建设施工，中央风井改造、x采区、x采区即将打开进队施工，我部门将分析能力不足的各个系统、各个环节，提出最佳改造方案尽快实施。

2、加快准备巷道的掘进速度，实现采掘平衡

104采区岩巷工程量大，20xx年矿井生产能力达xx万吨/年等实际情况造成矿井接替紧张，我部门将积极推广岩巷综掘作业线、后运连续化的建立，努力提高单进水平，同时不断优化设计，合理组织科学安排队伍，确保正常接替。

3、继续加强顶板管理，确保生产安全

从设计源头抓起，加大支护强度。岩石掘进推广锚锚注支护方式，煤巷掘进推广U型棚支护。工作面回采推广煤层注水，减少片帮冒顶现象。现场管理对特殊地段、特殊时段采取现场跟班指导、监督，工作面安装、收作，巷道拨门、贯通、过断层等多个地点必须安排专人跟班，确保顶板安全。

4、扎实推进安全质量标准化建设

在20xx年成功创建标准化的基础上，认真对照标准查摆问题，进一步提升标准化水平，严格检查，严格督促整改，重奖重罚，严抓严管。采煤、掘进质量标准化进一步向示范矿井看齐，为我矿质量标准化示范矿井建设再做贡献。

人工智能综合工作总结10

高分子智能材料

数千年来，人们建造的建筑物都是模拟动物的壳，天花板和墙壁都是密不透风，以便把建筑物内外隔开。科学家正在研制一种能自行调温调光的新型建筑材料，这种制品叫“云胶”，其成分是水和一种聚合物的混合物，这种聚合物的一部分是油质成分，在低温时这种油质成分把水分子以一种冰冻的方式聚集在这种聚合物纤维周围，就像“一件冰茄克衫”，这种像绳子似的聚合物是成串排列起来的，呈透明状，可以透过90%的光线。当它被加热时，这种聚合物分子就像“面条在沸水里”那样翻滚，并抛弃他们的像冰似的“冰茄克衫”，使聚合纤维得以聚合在一起，此时“云胶”又从清澈透明变成白色，可阻挡90%的光。这一转变大部分情况下在两三度温差范围内就能完成，并且是可逆的。

建筑物如果具有像这样的“皮肤”，就可以适应周围的环境。当天气寒冷时，它就变成透明的让阳光照射进来。当天气暖和且必须把阳光挡住是，她就变得半透明。一个装有云胶的天窗，当太阳光从天空的一端移向另一端时，能提供比较恒定得进光量。充满云胶的多层玻璃，不仅可作天花板，而且可作墙壁。

智能塑料

德国著名的化学康采思巴斯夫公司正在研制一种智能塑料，它可以按人们的需要时而变硬时而变软. 这种名为“施马蒂斯”的塑料是由这家公司的工程师舒勒发明的。他在烧杯中倒人一种乳白色流体，用一根金属棒搅拌，液体渐渐变稠，最后成为硬块，接着硬块又在顷刻之间变成液体。如果急速把金属棒从液体中抽出，那么液体就会像胶水一样把棒拉住，只有非常缓慢地提起，才能抽出金属棒。据舒勒说，造成这种现象的原理是，这种塑料的溶剂是水，其微小的颗粒排列整齐时呈液体状，受到干扰时就呈固体状。因而人们可通过各种外因来变换它的物理状态。这种塑料能自行消除外来的撞击，特别适合于车辆的缓冲器,用这种塑料制成的油箱即使被坦克压过也不会破裂）用于建房则抗震性能特强，如果在桥梁钢架上套上一层用这种塑料制成的.微型管道网，其中储存有防锈剂，一旦钢架生锈，管道会自行熔解，释放出防锈剂。以此制成的胶囊丸服用后，可到体内指定部位才释放出药物。

液晶膜

日本正在研制的用高分子聚碳酸酯与液晶结合而成的液晶膜或人工分离膜已在医药工业得到应用。比如，在医疗中，将薄膜做成胶囊状，把消炎剂放入里面，然后将胶囊埋入发炎部位，胶囊可依据患处发炎而引起的温度变化，及时释放出药剂，达到预期的治疗目的和治疗效果，在食品工业方面，利用人工膜可研制出“辨味机器人”的味觉感知器，并可改进或制造所需的各种食品成分，又如用薄膜技术可浓缩葡萄汁，提高匍葡酒的味质；可制造低盐分酱油，纯化果汁，给食品着色等。这既可改进食品质量，增强人的食欲，又可扩大食品销售市场，堤高食品工业的经济效益。

智能皮肤

把高分子材料和传感器结合起来，已成为智能材料的一个新的特点。意大利在研制有“感觉”功能的“智能皮肤”，已处于世界领先地位。1994年，意大利比萨大学工程专家德·罗西根据人类皮肤有表皮和真皮（外层和内层）组织的特点，为机器人制造了一种由外层和内层构成的人造皮肤，这种皮肤不仅富有弹性，厚度也和真的皮肤差不多，为了使人造皮肤能“感知”物体表面的质感细节,德·罗西的研究小组还研制了一种特殊的表皮，这种表皮由两层橡胶薄膜组成，然后在两层橡胶薄膜之间到处放置只有针尖大小的传感器，这些传感器是由压电陶瓷制成的，在受到压力时，就产生电压，受压越大，产生的电压也就越大。据报道，德·罗西制成的这种针尖大小的压电陶瓷传感器很灵敏，对纸张上凸起的斑点也能感觉到，铺上德·罗西研制的人造皮的机器人，可以灵敏地感觉到一片胶纸脱离时产生的拉力，或灵敏地感觉到一个加了润滑剂的发动机轴承脱离时摩擦力突然变化的情况，迅速作出握紧反应。

美国的一些桥梁专家正在研究主动式智能材料，能使桥梁出现问题时自动加固；美国密执安大学则在研究一种能自动加固的直升飞机水平旋翼叶片，当叶片在飞行中遇到疾风作用而猛烈振荡时，分布在叶片中的微小液滴就会变成固体而自动加固;人们还研究一种住宅用的“智能墙纸”，当住宅中的洗衣机等机器产生噪音时，智能墙纸可以使这种噪音减弱。

总之，高分子智能材料已成为材料科学的一个重要研究领域，各国科学家正在为此作不懈的努力。从人类发展的历史证明，每一种重要材料的发现和利用，都会把人类支配和改造自然的能力提高到一个新的水平，给社会生产力和人类生活带来巨大的变化，把人类物质文明和精神文明向前推进一步。可以肯定的说，终有一天各种各样实用的智能材料会大量出现在我们的面前。