人工智能体验随笔
人工智能主要研究用人工的方法模拟和扩展人类的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人类思维研究密切相关。以下文章是边肖整理分享的人工智能经验论文的相关文章。欢迎阅读！
人工智能心得体会论文篇一
谈论逻辑和人工智能
人工智能主要研究用人工的方法模拟和扩展人类的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人类思维研究密切相关。逻辑一直是人工智能研究中的一个基本科学问题，它为人工智能的研究提供了一个基本的观点和方法。
1人工智能学科的诞生
12世纪末13世纪初，西班牙的罗曼陆乐提出制造一种可以解决各种问题的通用逻辑机器。17世纪，英国人培根在《新工具》年提出了归纳法。后来德国的莱布尼茨做了四则运算的手摇计算器，提出了“万能符号”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，创立了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔证明了一阶谓词的完备性定理和N形式系统的不完备性定理。在此基础上，克林对一般递归函数理论进行了深入研究，建立了微积分理论。英国的图灵建立了描述算法的机械思维过程，提出了理想的计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利人冯诺依曼提出的存储程序思想，通用电子数字计算机的冯诺依曼式体系结构的建立，以及1946年莫克利和埃克特研制成功世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC作出了开创性的贡献。
经典数理逻辑的上述理论成果为1956年人工智能的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展的动力主要来自数学中的公理化运动。20世纪，逻辑研究被严重数学化，发展起来的逻辑被恰如其分地称为“数理逻辑”，加强了逻辑研究的深度，使逻辑的发展进入了继古希腊逻辑和中世纪欧洲逻辑之后的第三个高峰，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逻辑的发展
2.1逻辑的一般分类
逻辑是一门研究思维形式和规律的科学。自17世纪德国数学家和哲学家g莱布尼茨提出数理逻辑以来，随着人工智能的发展，各种逻辑应运而生。逻辑可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑和模态逻辑都是二元逻辑。多值逻辑是命题具有多个真值的逻辑，是模糊逻辑的近似。模糊逻辑是处理模糊命题的逻辑。概率逻辑是基于逻辑的概率推理的研究。
2.2通用逻辑的基本原则
现在人工智能深入发展遇到的一个主要问题是专家的经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要一个统一可靠的关于不精确推理的逻辑作为他们进一步研究不完全信息下推理的基础理论，以形成一个灵活、开放、适应性强的逻辑，能够包容所有的逻辑形式和推理模式。这就是灵活的逻辑。泛逻辑是研究刚性逻辑(即数理逻辑)和柔性逻辑共同规律的逻辑。
泛逻辑是从顶层研究所有逻辑的一般规律，建立能够包含所有逻辑形式和推理方式的柔性逻辑，并根据需要自由变化。刚性逻辑将作为最小的核心存在于其中，这是泛逻辑提出的根本原因，也是泛逻辑的终极历史使命。
逻辑在人工智能研究中的应用
逻辑是人工智能研究的主要形式工具。逻辑学的研究成果不仅为人工智能的诞生奠定了理论基础，而且被用于人工智能系统
3.1经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年是逻辑推理的主导期。1963年，纽维尔、西蒙等人编写了“逻辑理论机器”数学定理证明程序(LT)。在此基础上，纽维尔和西蒙开发了通用问题求解程序(GPS)，开辟了人工智能“问题求解”的大领域。经典的数理逻辑只是数学形式逻辑，只能满足人工智能的部分需求。
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表示和处理不确定信息的方法，即给系统中的每一个语句或公式赋予一个数值，以表示一个语句的不确定性或确定性。比较有代表性的有：1976年杜达的主观贝叶斯模型，1978年查德的可能性模型，1984年邦迪的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理、证据空间理论等经验模型。
归纳逻辑是关于概率推理的逻辑。在人工智能中，归纳可以看作是从个体到一般的推理。借助这种归纳方法和类比方法，计算机可以通过新旧问题的相似性，从相应的知识库中调用相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，即人们基于不完全信息得出一些结论，当人们获得更完全的信息时，可以改变甚至撤回原来的结论。非单调逻辑可以处理信息不足情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限制逻辑、麦克德莫特和道尔建立的NML非单调逻辑推理系统、摩尔的自我认知逻辑都是开拓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推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也被引入到人工智能中来处理模糊和不完全信息的推理。三种典型的多值逻辑系统是克林、卢卡斯威兹和博克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代对lucasey Wiz的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原理。现有的模糊推理方法大多是关系合成规则的变形或扩展。
4人工智能；当代逻辑发展的动力
现代逻辑创立于19世纪末20世纪初，其发展动力主要来自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？作者认为，计算机科学和人工智能至少将是21世纪初逻辑发展的主要动力源，它们将决定21世纪逻辑的另一副面孔。因为人工智能要模拟人类的智能，它的难度不在于人脑进行的各种必然推理，而在于主动性和创造性思维，这是最能体现人类智能特点的。这种思维活动包括学习、选择、尝试、修正和推理。比如，我们可以有选择地收集相关的经验证据，在信息不充分的基础上做出试探性的判断或选择，并根据环境反馈不断调整和修正自己的行为，从而达到实践的成功。因此，逻辑学将不得不全面地研究人的思维活动，并着眼于人的思维中各种不确定的推论，这些推论最能反映其动态特征。由此发展而来的逻辑理论也将具有更强的适用性。
5结论
人工智能的产生和发展与逻辑学的发展密切相关。
一方面，我们试图找到一个包容所有逻辑的普遍逻辑，从而形成一个完善统一的逻辑基础；另一方面，我们还得不断论证、更新和补充新的逻辑。如果两者能够有机结合，将会把人工智能推向一个新的阶段。概率逻辑大多以二进制逻辑为基础。目前很多专家学者都在其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑尽可能满足人工智能发展的方方面面的需求。目前一种新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个较长的周期，何不“百花齐放”和“一统天下”并行进行，发挥各自的优势，为人工智能的发展做出贡献。目前制约人工智能发展的诸多因素仍有待解决，技术的突破有赖于逻辑研究的突破。在人工智能的研究中，只有重视逻辑，努力学习和应用，挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地推动人工智能的发展。
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