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一、ai3.0人工智能读后感

读完AI3.0，我感到对人工智能的发展和应用有了更深入的了解。这本书不仅介绍了人工智能的发展史，还详细阐述了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术的原理和应用场景。

其中，我对于人工智能的分类和表示方法有了更清晰的认识。书中详细介绍了符号人工智能和亚符号人工智能的区别和特点，以及各自的优势和局限。此外，作者还通过多个案例和实例来展示人工智能在实际生活中的应用，让我对人工智能的应用前景有了更深入的认识。

在阅读过程中，我也学到了很多关于人工智能与区块链技术相结合的知识。传统区块链技术已经得到了广泛的应用，但是由于其可扩展性问题，许多传统区块链已经不再适应新兴的工业4.0时代的需求。而AI3.0通过结合区块链和DLT技术，成功实现了数十亿设备的实时连接和调节，为工业4.0时代提供了强大的技术支持。

此外，书中还提到了许多人工智能领域的前沿技术和研究热点，例如自适应学习、可解释性AI、计算机视觉等等。这些技术的研究和应用对于推动人工智能的发展和应用具有重要意义。

总之，读完AI3.0让我对人工智能有了更深入的了解和认识，也让我更加期待人工智能未来的发展前景。我相信在未来的发展中，人工智能将会成为推动人类社会进步的重要力量。

二、人工智能研究的主要方法有哪四种

符号主义学派也可称为功能模拟学派。他们认为:智能活动的理论基础是物理符号系统,认知的基元是符号,认知过程是符号模式的操作处理过程。功能模拟法是人工智能最早和应用最广泛的研究方法。功能模拟法以符号处理为核心对人脑功能进行模拟。本方法根据人脑的心理模型,把问题或知识表示为某种逻辑结构,运用符号演算,实现表示、推理和学习等功能,从宏观上模拟人脑思维,实现人工智能功能。

功能模拟法已取得许多重要的研究成果,如定理证明、自动推理、专家系统、自动程序设计和机器博弈等。功能模拟法一般采用显示知识库和推理机来处理问题,因而它能够模拟人脑的逻辑思维,便于实现人脑的高级认知功能。

功能模拟法虽能模拟人脑的高级智能,但也存在不足之处。在用符号表示知识的念时,其有效性很大程度上取决于符号表示的正确性和准确性。当把这些知识概念转换成推理机构能够处理的符号时,将可能丢失一些重要信息。此外,功能模拟难于对含有噪声的信息、不确定性信息和不完全性信息进行处理。这些情况表明,单一使用符号主义的功能模拟法是不可能解决人工智能的所有问题的

联结主义学派也可称为结构模拟学派。他们认为:思维的基元不是符号而是神经元,认知过程也不是符号处理过程。他们提出对人脑从结构上进行模拟,即根据人脑的生理结构和工作机理来模拟人脑的智能,属于非符号处理范畴。由于大脑的生理结构和工作机理还远未搞清,因而现在只能对人脑的局部进行模拟或进行近似模拟。

人脑是由极其大量的神经细胞构成的神经网络。结构模拟法通过人脑神经网络、神经元之间的连接以及在神经元间的并行处理,实现对人脑智能的模拟。与功能模拟法不同,结构模拟法是基于人脑的生理模型,通过数值计算从微观上模拟人脑,实现人工智能。本方法通过对神经网络的训练进行学习,获得知识并用于解决问题。结构模拟法已在模式识别和图像信息压缩领域获得成功应用。结构模拟法也有缺点,它不适合模拟人的逻辑思维过程,而且受大规模人工神经网络制造的制约,尚不能满足人脑完全模拟的要求。

行为主义学派也可称为行为模拟学派。他们认为:智能不取决于符号和神经元,而取决于感知和行动,提出智能行为的“感知——动作”模式。结构模拟法认为智能不需要知识、不需要表示、不需推理；人工智能可能可以像人类智能一样逐步进化;智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。

智能行为的“感知——动作”模式并不是一种新思想,它是模拟自动控制过程的有效方法,如自适应、自寻优、自学习、自组织等。现在,把这个方法用于模拟智能行为。行为主义的祖先应该是维纳和他的控制论，而布鲁克斯的六足行走机器虫只不过是一件行为模拟法(即控制进化方法)研究人工智能的代表作,为人工智能研究开辟了一条新的途径。

尽管行为主义受到广泛关注,但布鲁克师的机器虫模拟的只是低层智能行为,并不能导致高级智能控制行为，也不可能使智能机器从昆虫智能进化到人类智能。不过,行为主义学派的兴起表明了控制论和系统工程的思想将会进一步影响人工智能的研究和发展。

上述3种人工智能的研究方法各有长短，既有擅长的处理能力,又有一定的局限性。仔细学习和研究各个学派思想和研究方法之后，不难发现,各种模拟方法可以取长补短,实现优势互补。过去在激烈争论时期,那种企图完全否定对方而以一家的主义和方法主宰人工智能世界的氛围,正被互相学习、优势互补、集成模拟、合作共赢、和谐发展的新氛围所代替。

采用集成模拟方法研究人工智能,一方面各学派密切合作,取长补短,可把一种方法无法解决的问题转化为另一方法能够解决的问题;另一方面,逐步建立统一的人工智能理论体系和方法论,在一个统一系统中集成了逻辑思维、形象思维和进化思想,创造人工智能更先进的研究方法。要完成这个任务,任重而道远。

三、如何看待人工智能即兴评述

人工智能即兴评述是指由机器学习模型生成的即兴评论或解释。这种技术使用自然语言处理和生成模型来分析和产生关于特定主题或内容的评述。以下是对人工智能即兴评述的几个看法：

1.创新性：人工智能即兴评述展示了机器学习和自然语言处理领域的创新。它为计算机赋予了一种能力，使其能够产生结构化且语义连贯的评论，这在某些情况下可以提供有价值的信息。

2.自动化潜力：人工智能即兴评述有潜力在许多领域带来自动化的好处。例如，在新闻报道、体育赛事解说、电影评论等领域，人工智能即兴评述可以迅速生成大量的评论内容，减轻人工工作负担。

3.限制和挑战：尽管人工智能即兴评述在某些方面具有潜力，但它也存在一些限制和挑战。由于机器学习模型的局限性，生成的评论可能缺乏真实性和主观性。此外，对于复杂或主观性较强的主题，机器生成的评述可能难以达到人类的直观理解和表达水平。

4.伦理和责任：使用人工智能即兴评述时需要注意伦理和责任问题。生成的评论可能承载模型的偏见、误导性信息或令人不适的内容。确保机器生成的评述符合道德和社会价值，需要制定适当的监管和审核措施。

总体而言，人工智能即兴评述代表了人工智能技术的发展和创新，但在应用中需要仔细权衡其优势和局限性，并确保其使用符合伦理和社会准则。

四、人工系统的局限性

应该是人工智能的局限性，有下面几点：

1.认识论的局限性。人们对于思维的过程的认识是比较片面的，觉得思维过程可以通过物理符号的运算模拟出来，而一些形象思维或者抽象思维的程式是无法被简单物化的。

2．智能化方法与途径方面的局限性。从机械角度出发，主要分为结构派和功能派。结构派从研究人的大脑神经结构出发，企图模拟人的神经网络，殊不知人的神经元数量众多，这也使得结构派的智能化道路显得任重道远；功能派从研究思维的活动和智能行为的心理学特性出发，但是根本思维还是符号主义，理论模型仍是图灵机模型。

3.数学基础的局限性。人工智能最基本的还是计算问题，这就涉及到近代数学的现状。近代数学具有封闭性，线性，结构不变性，收敛性以及精确性，而人工智能所要求的却恰好相反，它所需要的是进行非结构化的、非线性、模糊发散的计算，以满足智能化的需求。

五、人工智能评价

在交通运输、家务劳动、医疗保健、娱乐产业、雇佣工作环境、公共安全、低能耗社区和教育这八大社会领域，人工智能已经开始逐步改变日常生活。2016年，Deepmind公司设计的人工智能程序AlphaGo在围棋领域挑战顶级职业选手获胜，并被披露该公司计划使用人工智能算法在五年内学习处理英国国家医疗服务体系的数据。

关于人工智能应用局限性，人工系统的局限性的介绍到此结束，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望对大家有所帮助。

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