人工智能学习心得体会(学习人工智能后的心得体会)

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从某件事情上得到收获以后，就十分有必须要写一篇心得体会，这样就可以通过不断总结，丰富我们的思想。那么心得体会怎么写才恰当呢？以下是小编收集整理的关于，欢迎大家分享。

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人工智能改变了我们的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能教育要培养学生什么知识，什么素养，才能为社会发展提供源源不断的动力源泉。

人工智能简称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，在此次人工智能教育论坛中，黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5G技术综合的产物，做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量，在论坛中，刘三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习，使学生对教材可以理解，教育情景可以感知，学习服务可以定制，使人工智能教育从智能增强，转变为智能补偿，最终达到智能替代。

在实际过程中，很多学校没有开展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步开展起来呢?人工智能开展过程中，主要面临的问题主要有：第一教材的缺乏，第二师资的缺乏，第三课程实施的场地缺乏，第四怎么教的问题。在18日下午分论坛中，很多同行教师提供不同学校具有特色的人工智能教育开展模式，为我们提供了开展人工智能教育参照案例，针对教材缺乏问题，对人工智能比较重视的学校有的建立区域教研和课程资源建设，有的.开发人工智能课程、有的建立研学基地，还有的建立网络学习，平台;针对师资问题，教师主要通过自学，网络学习与多参加线下培训学习方式自我成长，提高课程融合能力和课程开发能力;针对实施场地和怎么教的问题，大部分学校没有开展起来的原因可能主要也是因为资金对场地和平台投入比较大，但是可以利用信息技术课堂作为人工智能教育的切入点，融入数据、算法、程序设计、机器人课程、开源硬件类课程等，利用项目式教学或其他活动如科技创新、创客、跨学科活动等助力课程落地，逐步建立课程——空间——活动的人工智能教育活动实践，在论坛中也介绍了人工智能教育需要遵循学生各年龄层的学情特点，分为三个阶段，第一阶段大班STEM基础教学，第二轮实践教学建立社团校队，第三开展项目式专训，培育科技特长生，或者各年级年级培养学生人工智能教育的不同目标，小学低年级可以主要培养综合素养，小学高年级跨学科应用，初中形成目标方向，高中向目标方向进行研究。

这次的粤港澳台人工智能教育论坛学习，拓宽了我对人工智能教育的认识，对我的教学如何开展人工智能教育具有指导和借鉴意义。

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李开复号称最会说话的计算机男神，曾经是微软谷歌的副掌门，现在是创新工厂的大bo，在微博有超过半个亿粉丝。第一此认识到他和人工智能这个概念是在奇葩大会这个节目中，他的观点及幽默风趣的话语引起了我的兴趣，所以在这个寒假中我读了他的《人工智能》一书。

近几年，移动互联网、网上购物、物流快递、高铁、地铁、城市建设等让我们生活发生了天翻地覆的变化。让我对未来产生了无限的畅想，我的科目二一直没过，为什么人要买车？为什么不能有一辆无所不在的滴滴，当我们要出门的时候它就来了，它是共享经济，它会降低空气污染，甚至有一天车与车之间能对话：“我要爆胎了，快散开”等等。

下一个十年，社会还会发生怎样的变化呢？李开复认为，人工智能、机器人作为大热的方向，也会引领时代变革风，很多逻辑简单、重复式、机械式的劳作被机器人取代；制造、金融、家政等等行业，很多传统的管理经营模式也会随之发生改变。未来人类50%的工作都会被人工智能取代。但是人与机器最大区别是有感情，在未来创新思维、审美能力、艺术哲学这些更显的珍贵。

人是最复杂情感动物，怎样才能教育好学生，使教育发挥最大限度的作用呢，那就是老师的爱，是人工智能永远无法做到的.，我认为幼师这个职业是不会被取代的，人工智能的发展能够给我们许多帮助，现在也有许多幼儿园在教育教学中运用了VR、AR等技术，以后科技越来越发达我们的教学工作也会越来越便利。但是现在微博上有一件事也引起了大家的热议，一位小学教师在教古诗“飞流直下三千尺，疑似银河落九天”时，播放了现实瀑布视频来展现瀑布的气势磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺吗？这样会不会局限的孩子的想象力呢，莎士比亚说：“一千个读者眼中就有一千个哈姆雷特”因而每个人对古诗的理解也就不同。在科技高速发展之时要保持与时俱进、不惧改变、不断学习成长就不会被时代淘汰。人工智能会让自己从事的工作带来什么样的改变？如何运用？这些问题更值得我们大家深思。

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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！

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一、研究领域

在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。

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「进展成果」

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「distributed ai，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「multiagent system，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「puting intelligence」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「evolutionary putation」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「genetic algorithms」、进化策略「evolutionary strategies」和进化规划「evolutionary programming」。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「artificial life，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”「life as it could be」的广阔范围内深入研究“生命之所知”「life as we know it」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。

三、学了人工智能课程的收获

「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、ai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。

四、对人工智能研究的展望

对现代社会的影响有多大?工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策;应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。

人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能?如何看待具有智能的机器?会不会有一天机器的智能将超过人的智能?问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。

当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。

五、对课程的建议

「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。

关于人工智能学习心得体会5

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。

关于人工智能学习心得体会6

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，1969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1982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。

1987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。