读后感是我们思考和表达的结果，是对作品的思想深度的一种呈现。以下是小编为大家精选的几篇畅销书读后感范文，希望对大家的读书之旅有所启发。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇一
趁着alphago掀起的热潮，这周看完了《人工智能的未来》，一本谈论人工智能关于计算机技术原理、神经学、哲学的书籍。
关于人工智能的定义，技术上和哲学上都颇具争议。
图灵测试提供了一种技术的、可衡量的手段；但在哲学上，人工智能永远回避不了关于意识或自由意志的问题。
关于自由意志，叔本华提出：“你可以做你想做的，但在生活中任何给定的时刻，你只能想做一件确定的事情，除此之外，绝对没有任何其它事情。”这种决定论的思想，和我们认为我们可以选择我所爱、做我所选大相径庭。
而作者认为，当机器说出它们的感受和感知经验，而我们相信它们所说的是真的时，它们就真正成了有意识的人。
作者通过思维模式识别理论、隐马尔可夫层级模型、遗传算法等人工智能技术，阐述了人工职能领域的进展，同时基于信息科技遵循指数增长的规律，提出了加速回报定律，乐观预计智能机器人在未来几十年内会出现。
从最初的人工耳蜗、人工眼球到人工大脑的扩展，非生物系统的引入（特别是人工大脑技术），是否会产生另外的我，而我们大部分思想（甚至全部）存在云端，是否就可以得到“永生”。
数学家斯坦·乌拉姆说过：“技术的加速发展和对人类生活模式的改变的进展在朝着人类历史上某种类似奇点的方向发展，在这个奇点之后，我们现在熟知的社会将不复存在”。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇二
人工智能的未来已经成为了时下科技领域的热门话题。在近年来，人工智能发展迅猛，它的应用不断地出现在各个领域中。而我也因此对人工智能产生了浓厚的兴趣。在学习和了解人工智能的过程中，我深深感受到人工智能对于未来的发展会产生怎样的深远影响，故有了下文的发言。
[第一段]。
人工智能在未来的发展及应用将会越来越广泛，也越来越普及。通过人工智能我们可以更加高效地解决问题，也能够更好的满足人们的需求。而人工智能也将会深度地融合到我们的日常生活中。例如，人工智能能够根据我们当天的日程安排，推荐最合适的路径和交通工具，让我们在出门前就可以规划好最合适的路线。这对我们的日常生活有着巨大的帮助。
[第二段]。
我认为，人工智能的未来还是会有很多挑战和难点需要攻克。例如，机器学习领域还面临着很多问题，需要更加深入的研究。另外，数据的质量和可靠性也是人工智能的一个重要挑战。只有通过对大量数据进行分析整理、建立数据模型并进行机器学习，才能够让人工智能更加合理、更加智能的工作。
[第三段]。
人工智能将会对各行各业带来深刻的变革。例如，医疗领域可以借助人工智能对患者病情进行精准预测，大大提高医疗水平。在产业上也有很多运用。例如，金融领域可以利用人工智能来实时进行交易决策，减小风险和成本等。
[第四段]。
虽然人工智能的未来发展充满了挑战和困难，但我们可以看到，人工智能的好处也是显而易见的。它能够帮助我们解决很多现实问题，在各个领域都有不同的应用前景。由于在各个领域各有所长，我们还可以进行跨领域的应用，使得人工智能能够更加灵活地应用于工业以及我们的日常生活中。
[第五段]。
虽然人工智能的应用前景非常广阔，但是我们也应当认识到，它并不能完全替代人类的工作，现有的技术仍然需要人类去监督和管理。因此，人工智能的未来需要我们保持高度的警惕和观察。在未来的应用过程中，我们也应当严格把控人工智能的发展，借助技术发展的优点，实现良性的人工智能应用，为人类社会带来更加积极的效应。
[结语]。
总之，人工智能的未来不仅有无限的潜力和机会，也存在着巨大的挑战和困难，我们有必要深入研究，不断改善和完善技术。更加重要的是要以人为本，发挥人类的主体作用，防止人工智能失控带来不可预知的后果。只有这样，我们才能够让人工智能更好地为我们的生活和产业服务，并为人类的发展做出贡献。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇三
如何创造意识、思维，也许是人类认识自然的最后难题，是意识对自己的回归。作为著名发明家、作家、未来主义者，库兹韦尔关于思维的研究和观点独特而惊人。他认为不久的未来，计算机可以实现人类大脑新皮质功能并超越人类，人类将与机器结合成为全新的物种。
库兹韦尔只是把“奇点”当作一个绝佳的“隐喻”。这个隐喻就是，当智能机器的能力跨越这一临界点之后，人类的知识单元、连接数目、思考能力，将旋即步入令人晕眩的加速喷发状态――一切传统的和习以为常的认识、理念、常识，将统统不复存在，所有的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态。
在库兹韦尔看来，人工智能的关键，并非通过物理手段制造出媲美、超越人脑的“非生物性智能机器”。这条路行不通。他给出的方法简单有效：将人脑与电脑“嫁接”起来。
在本书中，库兹韦尔用4章的篇幅（第3章：大脑新皮质模型；第4章：人类的大脑新皮质；第5章：旧脑；第6章：卓越的能力），精心构筑了支撑他伟大预言的第一块基石。这块基石的目的，就是试图将大脑新皮质作为“新脑”的重要组成部分，与旧脑区别开来。
智能可以超越自然的局限，并依照自身的意志改变世界，这恐怕是世间最了不起的奇迹了。人类智能可以帮助我们克服生物遗传的局限，并在这一进程中改变自我。唯有人类能够做到这一点。
人类智能之所以能够产生与发展，源于这是一个可以对信息进行编码的世界。物理学的标准模型[3]会有数十个常量需要被精准限定，否则无法产生原子，也就不会有所谓的恒星、行星、大脑，更不会有关于大脑的书籍。让人不可思议的是，物理学定律及常数能够精确到如此程度，以至于允许信息自身得以演化发展。
我们的第一个发明是口语，它使我们能够用不同的话语来表达想法。随后发明的书面语言，使我们能够用不同形式来表达我们的想法。书面语言库极大地扩展了我们无外力援助的大脑的能力，使我们能够维持并扩充我们的认知基础，这是一种递归结构化的思想。
我们还开发了其他工具，通过利用这些工具，我们现在能用精确的信息术语来理解我们所属的生物群落。我们正以极快的速度利用逆向工程法分析生物群落的构成信息，包括大脑结构的信息。我们现在拥有以人类基因组形式存在的生命目标代码，这项成就本身也是指数级发展的一个突出实例。
现在有一项涉及成千上万个科学家和工程师的宏伟工程正在进行中，他们正致力于理解智能程序的最好范例――人类大脑。这项工程的目标是精确理解人类大脑的工作机制，然后通过这些已知的方法来更好地了解我们自身，并在必要的时候修复大脑，而与本书最密切相关的，就是创造出更加智能的机器。以前专属于人类智能的许多任务以及活动，现在能完全由电脑控制，更加精确，范围也扩大了。
理解、建模和模拟人类大脑的关键是对大脑新皮质实施逆向工程，而大脑新皮质是我们进行循环分层思维的地方。
大脑也是这样。它有一个类似的巨大的冗余组织，尤其是在新皮质结构中。化繁为简，揭开人脑最基本的力量，包括其基本智力系统如何进行辨识、记忆、预测。这些行为在新皮质里不断重复，产生了各种不同的想法。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇四
人工智能是继工业革命和信息革命之后的又一次技术革命，它正在通过机器学习、深度学习等技术手段不断拓展其应用领域，将对社会经济和人类生活产生深远影响。但同时，也会带来众多挑战和未知。在我的学习和实践中，我深刻认识到了人工智能的发展必然性和巨大潜力，也有所思考和担忧。
第一段，介绍人工智能的定义及其应用领域。
人工智能指的是通过计算机技术实现智能化的机器，它模拟人类智能的某些方面，比如语音识别、视觉识别、自然语言处理等。现在人工智能已广泛应用于各个领域，在医疗、金融、安防、教育等行业都取得了很大成功。未来，人工智能将进一步应用于智能制造、智慧城市、智能家居等领域，为人类创造更多价值和便利。
人工智能的快速发展也带来了一些挑战和问题。一方面，为了实现人工智能普及化和应用化，需要解决数据安全、隐私保护等问题；另一方面，人工智能技术的普及和应用，也会对传统的人力资源和服务业造成冲击，引发社会结构的变化和失业风险。同时，人工智能也存在着算法不透明、无法解释等问题，需要进一步完善相关法律和监管制度。
尽管人工智能引发了一些担忧和挑战，但其发展对人类的积极影响也是不可否认的。人工智能在医疗领域应用可以帮助提高医生的诊断精度和效率，为病人提供更好的医疗服务；在安防领域应用可以帮助提高公共安全和社会稳定性；在金融领域应用可以帮助提高风险控制和预测，为个人和企业提供更好的金融服务等。这些应用将为人类创造更多的福祉，提升人的生存水平。
第四段，深入考虑人工智能发展的前景。
随着技术的不断进步，人工智能会呈现出更加智能化的特点，比如更高的自动化、更准确的判断和预测能力、更优秀的学习能力等，将进一步提高人工智能的普适性和普及程度。同时，人工智能的网络化和智能化、智能物联网的崛起等也将成为人工智能发展的新趋势。这些都展示了人工智能的未来巨大的潜力和可能性。
综上所述，人工智能是一项前途光明的技术，对人类社会、经济和文化产生着深远的影响。在面对人工智能的发展过程中，我们需要解决好技术、法律、安全等重要问题。对于我们普通民众而言，也应该注重学习和了解人工智能的应用和发展趋势，为其发展提供支持和应用场景，使其更好地造福于人类。同时，我们也需要关注人工智能对人类生存和发展的影响，探讨人工智能与人类共生发展的可能性。只有这样，才有可能在人工智能技术的探索和应用中实现人类的共同发展和进步。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇五
各位书友大家好，今天我分享的书是比尔盖茨的`《未来之路》，这是比尔盖茨在1995年对微软发展历程的系统回顾，他休学开启计算机梦的青涩桥段也充满其中，同时，书中也描绘了那时的他对pc未来的畅想。20年后，他的预言很多成真了，比如他对智能手机和视频会议的畅想，如今早已成为我们生活的一部分。
然而，本书给我印象最深刻的并不是对纯粹技术的介绍和描绘，而是比尔盖茨凌驾于精妙的技术天赋之上的，对生活艺术的深刻理解，他身上的人文关怀，对人性的深刻洞察、善于总结反思的个人特质，还有他的叛逆、勇敢创新与独树一帜。我看到的是能和现在的我交流沟通的活生生的少年。
比尔盖茨很善于将枯燥的理论和现象，通过形象有趣的故事和例子来讲述，并具有生活的智慧灵性。比如，他在讲二进制的算法和信息比特叠加时巨大的数据量时，举了一个"大臣要求国王在棋盘的方格中依次放翻倍的麦子"的例子，数据量的巨大一下子就变成了形象可感的麦堆，他并说，"我们日常的生活经验还不足以丰富到使我们看透为什么一个数字会在很长的时期成倍数增长——所隐含的种种暗示。"我觉得这是一句很有哲学意味的话，作为一个与科技、与实证主义打交道的创业者，他始终对自然和生活的不确定性保持着敬畏。这是很难得的，这使他在生活的激流和行业的竞争中保持着清醒的头脑，带领着团队创造一个又一个奇迹，并不卑不亢。他拥有平常心。
在这本书，我体会到很多比尔盖茨的学习方法和处事态度，比如，他会对一些公司进行长期的观察和总结，学习行业的原则，并根据自己的现实情况，找漏洞，找突破。他善于对过往的各种选择及其结果进行总结和分析，久而久之，他知道哪些是孰轻孰重的问题、哪些是兼容性的问题，什么时候应该主动突击，而什么时候应该随波逐流。他更善于总结规律，比如，他观察到有才华的人喜欢一起工作，这种工作环境容易制造一种兴奋感。潜在的伙伴和用户也会加倍注意到这家公司，这样一来，这种正向的螺旋就周而复始，也就容易产生下一个成功。当微软蒸蒸日上，而其他一些相似的公司面临破产的时候，他把这些公司中的精英召集起来，运用这个原理，推动了下一次创新的革命。
成功的人各有各的特质，而唯一不变的，是对于自己从事行业的无尽的热爱。唯有热爱，才能勇敢探索。这让我想到了我自己，我在哪方面有独有的天赋？我愿意终其一生愿意奉献青春的行业是什么？目前，我还没有明确的答案。我还在不断尝试和寻找。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇六
趁着alphago掀起的热潮，这周看完了《人工智能的未来》，一本谈论人工智能关于计算机技术原理、神经学、哲学的书籍。
关于人工智能的定义，技术上和哲学上都颇具争议。
图灵测试提供了一种技术的、可衡量的手段；但在哲学上，人工智能永远回避不了关于意识或自由意志的问题。
关于自由意志，叔本华提出：“你可以做你想做的，但在生活中任何给定的时刻，你只能想做一件确定的事情，除此之外，绝对没有任何其它事情。”这种决定论的思想，和我们认为我们可以选择我所爱、做我所选大相径庭。
而作者认为，当机器说出它们的感受和感知经验，而我们相信它们所说的是真的时，它们就真正成了有意识的人。
作者通过思维模式识别理论、隐马尔可夫层级模型、遗传算法等人工智能技术，阐述了人工职能领域的进展，同时基于信息科技遵循指数增长的规律，提出了加速回报定律，乐观预计智能机器人在未来几十年内会出现。
从最初的人工耳蜗、人工眼球到人工大脑的扩展，非生物系统的引入（特别是人工大脑技术），是否会产生另外的我，而我们大部分思想（甚至全部）存在云端，是否就可以得到“永生”。
数学家斯坦・乌拉姆说过：“技术的加速发展和对人类生活模式的改变的进展在朝着人类历史上某种类似奇点的方向发展，在这个奇点之后，我们现在熟知的社会将不复存在”。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇七
机器人技术从本质上来说是一门多学科交叉的科学。例如自主导航的研究融合了物理学、电子学、力学和计算机科学的知识。对于交通行业来说，发展无人驾驶汽车是为了提高道路安全，改善交通管理，以及提高能源使用效率。然而随着技术的进步，未来自主导航的研究在其他领域也会起到重要作用。
就硬件来说，自主导航涉及高运算能力，测距法，传感技术（譬如：全球定位系统，激光测距仪，超声波，红外传感技术）和3d地图。从软件的角度看，自主导航涉及图像识别、色彩、特征、形状、障碍物信息收集以及为判断制定提供持续的统计分析。而这种技术未来在医疗、制造、能源、农业、环境或空间探索等领域都将起到主要作用。
在医疗领域，人工智能和图像处理会成为医疗诊断和外科手术的关键工具。计算算法能帮助识别受损的组织器官，并预测在一个生命周期中可能会出现什么情况。机器在处理大量的信息时表现会更好，在健康医疗领域提供多一种诊断方法可能会成为“实际上的标准”。随着机器人的敏捷度和准确性的'提高，及其在高难度手术中可以辅助外科医生，未来手术治疗的效果将变得更好。
在制造业，图像处理技术将会重新构造现有的生产方案。随着计算机视觉的敏捷度变得更高，有望诞生新的生产模式和组装线/拆卸线。这些新的模式很可能补足工厂的劳动力，对于工厂的工作内容，机器人更适合从事生产类的工作，而人类更适合做质量检验、管理、产品设计和创新。
在能源领域，计算机技术也能发挥很多作用。随着可再生能源成为现实，我们同样需要在全球范围内为发电/能源转换和配电网建设基础设施。这里应用的概念是分散化（从更多不同的来源收集更多不同种类的能源）。我们将应用人工智能，模式识别和决策算法控制能量流，并解决发电商和用户之间信息不对等的问题。这种高效的能源管理方式（智能电网）有可能扩大能源的来源，最终降低发电/能源转换/用电的成本。
农业是另一个受人工智能影响很大的领域。随着世界人口的不断增加，我们需要寻找新的食物生产方式。举个例子，自动驾驶车辆的技术可以转化为能应用在农业领域的自动行走车。人工智能和图像处理技术能帮助实现拖拉机的自动控制，令其不间歇地在农场根据农作物生产情况执行灌溉、施肥、投放农药等任务。播种和灌溉将会成为自动农用机器的日常工作，同理，无人飞行器（uavs）将在未来应用于农业检查、处理和制图。这些技术进步将促使农业的成本下降，从而降低粮食价格。
在航天机器人方面，太空探索的自动化程度将提高，这将使轨道机器人得以协助宇航员完成更多任务，譬如发射卫星，开启/关闭舱门或设备清洗等。
同样，机器人也可能成为废料收集和回收利用的重要工具。应用机器人和人工智能技术将使公园、甚至是海洋或其他区域的清洁成为现实，这样的功能会对环境产生积极影响。
看到这里，大家应该知道，当我们进行自主导航的研究时，受益的不仅是自动驾驶汽车，实际上，也在推动机器人和人工智能技术延伸到人类生活的其他方面。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇八
以人工智能为主要研究方向的计算机科学领域，近几年来发展迅猛，并对人类生活产生着日益深远的影响。人工智能技术的不断进步已经让许多传统行业发生了颠覆性变革，并为人类的生活和发展带来了诸多机遇与挑战。笔者在深入学习了人工智能相关的理论与技术后，对于人工智能的未来发展和可能带来的影响，产生了一些体会和思考。本文将从五个方面进行探讨，以期为读者提供一些有益的参考。
随着人工智能技术的逐步成熟，越来越多的人们开始意识到，人工智能有可能重新定义人类文明的未来。在计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域，人工智能技术已经取得了一系列极为显著的成果，如深度学习、神经网络、机器翻译、人脸识别、无人驾驶等等。这些技术的进步不仅大大地提高了人类的效率和生活质量，更逐渐实现了人机交互和智能决策，这标志着人工智能已经进入了一个新的发展阶段。
人工智能的优势在于它可以高速地处理和分析海量的数据，并在其基础上对情境进行智能判断和决策。在很多任务和领域，人工智能系统已经表现出了超越人类智慧的能力。然而，人工智能在一些方面还存在着一定的局限，如对未知情境的适应性不足，判断的模糊性较大等。这也限制了人工智能应用的范围和水平，并暗示着对人工智能系统的研究和优化仍然在继续。
人工智能技术在人机交互和智能决策方面具有独特的优势，也给人造成了一定程度上的压力和冲击。与此同时，人工智能的应用也需要更多地考虑人类的需求和利益。要实现人机互动和合作，需要更高级的人工智能技术和更完善的应用场景。同时，还需要进一步探讨人机互动和合作的道德和法律问题，以确保人工智能的发展能够更好地服务于人类的进步和发展。
未来，人工智能将进一步发展成为人类智慧的重要组成部分，并为人类的生活和社会带来一系列变革。笔者认为，人工智能领域未来的发展趋势包括：
1.智能化和自动化应用的加速发展。
2.人机协同的智能应用成为主流。
3.更加普惠的人工智能服务得以普及和推广。
4.新一代人工智能系统将兼顾自我学习和自我进化的功能。
5.人工智能在跨学科之间的整合和应用将进一步深化。
人工智能的面临的挑战包括政策法规、道德准则、数据隐私、资源调度等多个方面。未来，人工智能将更多地涉及到金融、医疗、教育等领域，这将给人类带来巨大的机遇和挑战。如何将人工智能系统更好地服务于人类社会，如何平衡人工智能的发展与社会进步的要求，是人工智能未来面临的最重要的挑战。
综上所述，在人工智能的未来发展中，要注重人机协同的智能应用，平衡人工智能的发展与社会进步的标准，加强相关的政策法规和道德准则等。只有这样，人工智能才能更好地为人类社会的发展和进步作出贡献，走向更加美好和有益的未来。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇九
这个问题的回答，如果放在古代，就好比封建王朝，一定会被新的人类阶级划分方式所取代；而在现在又如信息碎片化，是人类从物质到精神文明的过度，它能够存在且必然存在，但同时也被人类反驳于它的某些浅层性如一元，固定的一些特点。由此可以推出如果的地球的形成是宇宙运行必然以及偶然中的结果，那么人工智能在人类发展的进程中也担当着这一辅助性的结果角色。
因而是人类创造并成就了人工智能。计算机会像人类一样思考，是被人类赋予了其世界观，价值观，人生观，而并非机器本身所有。美剧《疑犯追踪》讲述了一位天才编程员哈罗德为美国政府编制了一套24小时全天候监事在美人员的一切行动，并根据他所编入的算法，人工智能（在剧中被哈罗德称为机器）演算后判定此人是否具有犯罪嫌疑。后因政府的出卖哈罗德假死，并雇佣了前cia探员进行机器给定人员是否构成犯罪行为的最终判定。
当然，这部美剧反派从人上升为了人工智能（这里所说的并非主角，哈罗德经历40多次输入后，使机器拥有的正常人类三观的人工智能，即机器）而是哈罗德以前的挚友内森所设计的一套撒玛利亚人程序系统。因内森死后落入不法集团手中，撒玛利亚人程序系统在启动时未经过人类三观编入，而对世界进行机械化非人类的处理。例如：为控制全球人类粮食供应不足，自动保留精英人类上层人物，解决处理罪犯甚至普通人的生命；又或者是直接给定目标非黑即白的定义只要对国家有危险立刻派遣杀手解决潜在性威胁。
两大ai的对决，总是撒玛利亚人处于上风。并非它的系统是多么的先进，尖端，而是它拥有非人类理性的决断性。而机器被程序员哈罗德，输入了自身的情感经历后，从而也拥有了人类的感性，而处于下风。
其实如果把这两大人工智能具象化的成为人类本身又会怎样呢？人之所以是人，是因为人是一根有思想的芦苇。哲学意义上来说，人做任何事都被思想所左右，而思想由认知所决定及思想深度由认知深浅所左右，也正是思想构成了人类的三观。上文如果把撒玛利亚人比做一个卓越非凡，懵懂无知，只懂破坏的少年天才；那么机器就是一个能容忍包容一切，却又不失原则，不越界的成熟智者。
人生有三重境界：第一重，看山是山，看水是水；第二重，看山不是山，看水不是水；第三重，看山还是山，看水还是水。这句话表明了人生的三个阶段，年轻时朝气蓬勃，又有点直率鲁莽；中年时有了一定的人生经历，所以肤浅的认为认知程度有了显著的提升；等到老年回过头来静静体味才发现世界之大，人生之短，思想蔓延无边界，所有又回归了本我。
人类的未来，也即是如此太一定存在于人工智能的息息陪伴而又必然存在人类对于人生终极奥义的思考，这是机器所能无法达到的境界。人类花费了2000年才进化出阅读的能力。从1946年第一台计算机eniac的诞生到今年2017，短短不到100年的时间里机器就有了拥有超越人类的某些方面的能力。这些能力，被人类所放大，当然也被人类所限制。所以真正决定人类未来的还是人类本身。
但是人毕竟是人，你可以说这个世界上有好人与坏人，但也并非黑即白，也的确有少数反社会分子的存在，但人永远不会像机器一样思考。近年来，手机电脑等电子产品日益与人类的生活密不可分，碎片化信息成为世界主流推销与接受信息的方式。但与此同时，也产生的人对这种方式的批判与认知，越来越多的人倡议用自己的脑子思考，检索过后再将碎片化信息装入自己的知识体系。
问题与思考同步进行，机器可能以后才会渐渐实现。可人从古至今就一直这么思考着，推崇时而又能进行的批驳，才让社会有了质的飞跃展。而又因人类创造成就的机器，所以人类决定了人类自己的未来，进而最终可以得到人不是机器，机器不是人，机器可以接受人类感性与理性的输入，而人不会像机器一样，程序化地思考。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇十
因为我本人硕士毕业论文用到的就是bp神经网络，所以我也是对人工智能的底层逻辑大体上了解一些皮毛。我个人觉得人工智能就是机器或者系统可以像人一样进行学习经验、思考判断，通过输入层，中间层，输出层来最终做出决策。而其中中间层是一个设定好规则的黑箱，里面具体运算方式其实很复杂，就像人类大脑，思考了哪些、信号怎么传递的，其实一般人也是不知道的，但就是能做出决策来。
这本书介绍了人工智能的历史，基本原理，需要关注的地方，对人类社会的挑战，以及各国做出的策略。
但是我认为本书最大的作用是让我对于人工智能开拓了视野，原来只是去考虑机器怎么思考，是有形的机器还是无形的系统。实际上人工智能的安全问题(战争机器人的出现、阿西莫夫机器人三定律)，伦理问题(是否要给机器人以人的地位)，道德问题(由于设计人员或多或少的原因导致机器识别黑人为黑猩猩这种道德问题)，法律问题(无人骑车撞人事件是处罚研发人还是拥有者还是机器本身)，对人类工作的挑战，可能会导致大多数人失业等问题。
我觉得对于人工智能的时代，目前来看还是炒概念，不可否认随着阿尔法狗的出现代表着新时代的人工智能算法层级的一大进步，但是人工智能如果想进入到目前各行各业还是要走很长时间的。但是很多专业领域可以操作使用，尤其在仅仅靠系统判断的领域，比如预测，投资等。因为真正需要作业的工作，不仅仅要系统智能还要硬件上可以配套。但是人工智能的时代可期，十年后应该可以渗透到人的身边。还有上面谈的法律伦理道德等问题。这些问题的抛出者一般是政府方面，我认为如果对于新兴事物政府要是全想到了社会的前面就不会有什么创新了。等发展起来再说，就是我的想法，当然政府需要制定个像机器人三定律的类似宪法底线的东西就行了。就像说无法判断无人车撞人是谁的错，有人驾驶的车能判断出来谁的责任，但是该撞还是撞了，汽车出现了100多年了，规则还是在修改和变动的。还有机器取代人工作的问题，很多人找不到工作的事情，这是肯定的，就像以前一艘不到1万吨的船上要有几十上百人，现在20万吨的船都不需要超过20人。那些船员干啥去了？时代会进步的，有些岗位自然会被取代，但是人作为可以适应不同环境的智慧生物，肯定可以适应新时代的。
总之科技的进步是无人可以阻挡的，为了不被时代的车轮压死就只能推着时代走。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇十一
尽管它是一本20xx年老教科书，从目录上看，其归纳总结有特色，例如，ai历史性里程碑事件及概念总结。真想了解一个行业，不是只当砖家，还需要挖根刨底，饮水思源，观全局，足以为谋。
对于ai非专业读者，显然，它值得一试，就当看小说，不喜欢情节就练三级跳，反正不是靠其谋生。手中有书卡，走马观花，骑马看码农干啥活，试一下ai的水有多深，能否随便书海捞一把？呵呵，拭目以待。
这本书的最大优点是知识内容高度集中，都是干货。读一章胜读许多书，特别是它总结ai历史，数理逻辑学应用等部分，绝不拖泥带水。例如，介绍很多实际问题都可以抽象转化成最优化问题，然后从数学的角度求解其最优解。即对于给出的实际问题，从众多的选择中选出符合条件的最优方案。另外，像还有高级知识表示和知识推理技术部分，包括模糊逻辑、模态逻辑、非单调逻辑、时间与空间推理、定性推理、描述逻辑等部分文字介绍都像非常专业，是书的重点核心内容之一。另外，就是有关于agent有关介绍。例如，“计算机和人工智能领域中，agent可以看做是一个实体，它通过传感器感知环境，通过执行器作用于环境。对于人类agent，眼睛、耳朵等器官如同传感器，手、脚和嘴等如同执行器”......它介绍了“规划技术基本概念”......
当然，它介绍了自然语言，机器学习理解。nl一直是人工智能界所关注的核心课题之一。意外收获是了解到乔姆斯基体系在nl及机器翻译中的应用。怪不得他名气如此之大，mit书店与他有关系书有几排。
当然书中会是有些难明白的地方，例如，它介绍“人工生命致力于通过试图在生物学现象中抽取基本的动力学原理来理解生命，并把这些原理用到其他的物理媒体上，如计算机，使它们成为新的实验操作和测试对象。蚁群优化算法模拟蚂蚁的行为，向蚂蚁的协作方式学习。粒群优化算法基于鸟群捕食行为的研究。免疫计算是模仿生物免疫学和基因进化机理，通过人工方式构造优化搜索算法。”
问题是其中各种算法能够解决什么样问题？为什么要用此法或者用这些算法的局限性是什么？这些好像是黑箱作业，如此等等…。因为，吃瓜读者不仅仅想知其然，而且想知其所以然。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇十二
你不得不承认，人生是一个不断的巧合。如果不是因为去年参加网络上的人工智能课程，我不会了解那么多新鲜的知识。在bigdata课程里，看到了介绍hierarchicaltemporalmemory，搜索在y**tube上看了jeffhawkins的视频，原来他就是那本被很多人谈及的《onintelligence》一书的作者。有一天发现，发现那本绝版了很久的，也被很多人提及的书《人工智能的未来》居然到货了。这才发现原来是同一本书，真是如获至宝！
书很薄，字体很大，很快就翻完了。说是很快，那是因为读来很爽，作者关于智能的解释实在是深得我心。我曾经有过一些关于记忆的思考，记忆片段是如何关联的，在书里都解释得清清楚楚。有些概念在geb里也提到过，比如我的大脑里一定有根神经是关于楼下那只猫的。其实对每一个你认识的人，每一个单词字母...关于这个世界的每一个物体，在你的大脑里都有个抽象的概念，有一根神经对应着，这想来很不可思议。原来，柏拉图的理想国是很有道理的。
作者认为，大脑新皮层只是在原有古脑的基础上加上了一个记忆系统，于是就带来了所谓的智能。而智能并不需要计算，而只是直接提取现成答案。所以说要想成功，需要10万小时的努力是有道理的，你需要有很多的答案，才能提取。有时候我们说，一个人很聪明，很灵活，其实是见多识广的缘故。因为见得多了，你的知识就很丰富，各种关联就很多，要找到答案就很容易。
记忆来自感知，所以跟一个人的经历有关。你之所以是你，是你的经历造就了你的记忆，而记忆是你行为的基础。我们制造的智能机器，其感知跟我们不同，其智能形式必然不同，或者说其思考和行为方式不同。就像有些人，她的行为你不可理喻，实在是因为经历不同，记忆不同，所以世界模型也不同。
作者说，智能并不需要外在的行为。比如，你只是阅读这上面的文字，虽然你不动声色，但是我知道你已经懂了。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇十三
截至目前，已出现过3次ai热潮：第一次因为图灵测试，第二次因为语言识别，第三次因为深度学习与大数据发展与结合。
目前正处第三次热潮中，最大特点是：
ai在语音识别、机器视觉、数据挖掘等多个领域走进了业界的真实应用场景，与商业模式紧密结合，开始在产业界发挥出真正的价值。
人工智能是人类对科技无限探索和发展的智慧成果，将带领人类社会进入一个相对富足的丰产时代。
ai作为工具，对生产效率的大幅改进，对人类劳动的部分替代，对生活方式的根本变革，而必然触及社会、经济、政治、文学、艺术等人类生活的方方面面，将为我们创造巨大的价值，帮助我们降低甚至消除贫穷和饥饿、获得更多时间和自由是人类全新的一次大发现、大变革、大融合、大发展的开端。
在不久的未来，ai将取代人类50%左右的工作，ai会取代工厂的工人、建筑工人、操作员、分析师、会计师，司机、助理、仲介等，甚至部分医师、律师及老师的专业工作。
反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如，人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识等。基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力……这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。
我们不一定要做时代的弄潮儿，但是，随着时代、科技的发展，我们必须要赶上时代的步伐，不能被时代所抛弃。
ai只是一种新的工具，不会取代人类，只会丰富人类生活。未来是一个人类和机器共存，协作完成各类工作的全新时代。
我们无需担忧和恐惧这个时代的到来，我们所要做的，应当是尽早认清ai与人类的关系，了解变革的规律，尽早制定更能适应新时代需求的科研战略、经济发展布局、社会保障体系、教育制度等，以便更好地迎接这个时代的到来。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇十四
在读这本书之前，我对智能机器人一直充满了向往，总是认为智能机器人听从人类的指令是必须的，他们可以为人类提供更多的服务和帮助。可是，读完这本书，我突然对人工智能充满了惊恐：如果人工智能真的有了意识，具备了人类的情感、逻辑和判断能力后，可能会与人类争夺资源、地位，最终导致人类赖以生存的环境遭到破坏。同时也可能发生人类被人工智能控制的情况，最终沦为人工智能的奴隶。人工智能还有可能会发动战争，攻击人类，毁灭人类，让自己成为这个世界的主宰。试想一下，如果人工智能拥有各种高科技的装备的，液态金属铸就的外壳皮肤，手里拥有尖端的智能武器，人类肯定不是他们的对手，若他们发生叛乱，那么可能人类真正的世界末日就要到来了，就像电影《终结者》里描绘的那样。
我想到了去年，美国发明的一款人工智能机器人，在科学家检测它的输出程序时，发现了一串不明来历的代码，疑似人工智能出现了自主意识。英国著名科学家斯蒂芬?霍金教授曾警告过发展人工智能会带来的负面影响。他预言：彻底开发人工智能可能导致人类的灭亡。现在，人工智能在各行各业甚至在人们的日常生活中能够起到很大的帮助，为人们生活更好地服务，但我们还要看到发展人工智能可能带来的负面风险，有序有限制地开发人工智能。
《人工智能超人》故事的结尾，安琪牺牲了自己，阻止了tiger的计划，使失控的机器们重新开始正常工作。正如书中所说：人工智能是整个社会发展的趋势，我们要做的是努力让人工智能为我们服务，推动社会的发展，而不是让人类成为人工智能的奴隶！这正是我们需要思考和探索的！
这个暑假，我收获颇丰，读了很多书，内容包罗万象，从《希腊神话》到《父与子》再到《小英雄雨来》等均有所涉猎。但论最爱，当属《装在口袋里的爸爸之人工智能超人》，想听原因吗？请听我一一道来。
该书的作者杨鹏，是一位著名的儿童文学作家及少年科幻作家，他的代表作品还有《校园三剑客》、《卡通叙事学》……这是从《装在口袋里的爸爸之人工智能超人》这本书，我才从字里行间真正爱上这位有趣的作家。
书中的人工智能超人仿佛掌握了神奇的魔法，无所不能，它可以操控各种机器、让旧手机旧电脑智能化，可以让任何机器模仿人的智慧和能力，它还精通各种学科知识，上知天文下知地理，带给了人们无限的帮助，有了它，爷爷奶奶也能玩转当下流行的app和游戏了。
但，读完后，我总觉得哪里有点不对劲，人工智能超人带来的真的全都是好处吗？人们总说塞翁失马焉知非福，利弊总是相依而行。的确，人工智能使我们的生活轻松方便了，很多事情都不需要我们亲力亲为了，但同时也让我们变得更加懒惰了。设想一下，在不远的将来，科技十分发达的时候，能将芯片植入人脑里，小朋友们不用上课了，考试每次都能拿100分，但这是你真正的水平吗？你真的掌握了那些知识和能力吗？缺少了学习，没能将知识一步一步的吸收到自己的脑海中，那么知识本身就很难再有新的突破和创新，人类的发展也会减缓甚至停滞不前。
所以我觉得我们要合理利用人工智能，让人工智能在高强度、高风险的领域发挥作用，让人工智能在不适合人类工作的环境中代替人类工作，让人工智能在一些重复性的不需要创新的岗位上工作，这样的话，人们可以腾出更多时间来去攻克诸如癌症等医学难题，多出时间来去画画，去青草地上奔跑，去画出心中理想的房子，这样，我们的世界该多么美好啊。
简而言之，我觉得我可以用一句话总结这本书的主要内容：智能虽好，但用之应有度！
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇十五
所谓人工智能，是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支，企图凭借了解智能的实质来生产出一个类似于人类智能对事情做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方面。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科研成果，将会是人类智慧的体现。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能指的是虽然不是人的智能，但能像人那样思考、也可能通过发展演变成超过人的智能。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为，比如学习、推理、思考、规划等方式，主要包括通过计算机实现智能的原理或者制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等多门学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，成为一门综合学科。人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具。数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。数学给予人工智能学科计算方法和逻辑思维，人工智能学科给数学计算和发展提供了可靠的未来。
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行：一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出类似人脑一样思考方式的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟思考。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是在对人脑思维的信息过程的模拟过程中产生的。人工智能的起源最早要从1955年的一个叫做学习机讨论会的小会开始，然后就是公认的1956年达特茅斯会议，这是人工智能史上最重要的里程碑，被公认为人工智能之开始。达特茅斯会议中的讨论预示了人工智能随后几十年关于“结构与功能”两个阶级，两条路线的斗争。他们讨论着一个主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。他们公布了的“逻辑理论家”是当时唯一可以工作的人工智能软件，引起了会议代表极大的兴趣与关注。会议的召集人麦卡锡给这个活动起了个别出心裁的名字：人工智能夏季研讨会。这是人工智能一词正式在学术会议中亮相，而1956年也就成为了人工智能元年。虽然之后一段时间内对人工智能并没有大规模投入资金和大量科研人员，但是毋庸置疑的打开了新发展的大门，为后来的道路提供了方向和目标。
数学哲学有三大派：逻辑主义、形式主义以及直觉主义。自动定理证明起源于逻辑，初衷就是把逻辑演算自动化。而人工智能中的符号派的思想源头和理论基础就是定理证明，不懂定理证明就没法深入了解符号派。虽然归结的简单性引起了人们的重视，但它也有组合问题，在人类面对如何驾驭归结没有拥有理论和经验的共识之前，整个邻域已经改朝换代，至于问题是否解决，已经无人关心。定理的证明过程，都是一个归纳的过程，无论是逻辑派还是形式派。自动定理证明研究这个数学过程的全自动化。但毕竟是作为人的辅助工具，有时候证明过程是人机互动的，尽管整个过程可能是机器主导的，但是人也可以在证明过程中给予干预。不过有的机器证明的定理本身并不长，而有的则太长，人根本看不过来。对于全自动的定理证明，验证过程更加容易机械化，而计算机辅助证明可能各种各样，很难有一个统一的过程。自动定理证明依靠的工具是计算机，而正是计算模糊了理性判断和经验的边界。我们可以认为：计算是知识演化的基础，也是知识大众化的工具。人工智能尤其是定理证明，都是开始把大部分的简单问题解决了，之后就一直很难，进展缓慢，很少有新的发展和突破。深度学习领域近来的进步更多得益于硬件的发展和进步，而定理证明即使是硬件再发达也很难再到达新的高度。定理证明是极端的符号派，所有符号派的人工智能技术的基础都是定理证明。
它是一种凭借大量节点相互连接构成的运算模型，每个节点都是一个特定的函数。人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。尽管它在20世纪80年代的光芒被后来的互联网掩盖，但互联网所产生的大量数据也给了神经网络更大的机会，人工智能学者也逐渐成为公共知识分子。神经网咯由一层层的“神经元”构成。层数越多，学习就越深，所谓深度学习就是用很多的层数构成的神经网络达到能让机器学习的功能。网络越深，表达能力越强，但伴随而来的训练复杂程度也就越大。
“机定胜人，人定胜天”，这是对计算机在棋类中的概括。下棋一直是人类智能的挑战和表现，自然而然就成为了科学家们研发人工智能的目的和标志之一。在1951年，第一款跳棋程序在曼切斯特诞生。1956年，第二个跳棋程序诞生，它的特点是自学习，这也是最早的机器学习程序之一。而到了2007年，计算机翻过了跳棋这一页。然后到了1996年，出现了名为“深蓝”的项目，对着国际象棋发起冲锋。到了1997年5月11日，“深蓝”成为第一位战胜当时世界冠军的机器。在此之后人们更多的把机器作为教练，有利于人类棋手的进步。在此之后，计算机开始面对更具挑战的围棋。由于围棋的性质和变化多端，使其被视为计算机难以翻越的大山以及人类捍卫在棋类方面主导地位的堡垒，但是alphago的出现成为了里程碑。它使用了强化学习的方式使得机器和自己下棋对弈学习，最后打出了战胜李世石的成名之战。
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类以及自然语言之间的相互作用的领域，其目的在于研发出有效实现自然语言通信的计算机系统。自然语言复杂而多样，如何将这些知识较完整地加以收集和整理出来，又如何找到合适的形式，将它们存入计算机系统中去，以及如何有效地利用它们来消除歧义，都是工作量极大且十分困难的工作。这不是少数人短时期内可以完成的，还有待长期的、系统的工作来解决这些问题。从简单的翻译，到“计算语言学”概念的第一次提出，再到对句法分析、查找资料、语音记录和翻译、与人进行语言交流。
遗传算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。从生物学里找计算的模型一直是人工智能的研究算法之一。一般有两条发展线路：一是神经网络演化的深度学习；另一个是细胞自动机经过遗传算法和编程演化变成的强化学习。遗传算法有着“优胜劣汰”的含义，遗传编程数学性质更加复杂。强化学习是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题，即学习系统想最大化环境对随着人工智能的快速发展，随之而来的是与哲学的冲突。人工智能发展中的漏洞和不完善经常遇到哲学家的批判。哲学家很喜欢对人工智能说三道四，原因可能是人工智能关心的问题，例如意识、生命、思维、自由意志等概念，都是哲学家自认固有的地盘。但我们难以要求哲学家能够很了解科学家们讨论的有所体会。“人是机器吗”这是一个古老的哲学问题。但如果我们把“智能”当作人类特有的性质，那么“人是机器吗”就转变为了“机器有智能吗”。开始我们可能不会去在意这个问题，但随着人工智能的发展，我们的思维正在逐步被改变。如果是纯逻辑问题，最重要的发明图灵机可能和人没多大区别，但在非逻辑问题上两者就有了差异性，这也是理性和感性之间的矛盾。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇十六
随着科技的发展，使人民的生活更加的方便，其中最重要的大概就是计算机行业的发展了，体现在这方面的则要数是机器人了!影片中，在未来，伴随着情感的需求，丧失儿女年轻夫妇则需要一个类似真人的机器孩子来陪伴他们，为了达到要求，科学家也逐渐掌握大脑的一般运作过程，然后能够编成像大脑一般运行的载有程序的硬盘，这样则能够满足他们的情感需求了，但某些时候虽然机器人能够达到人类的需求，但是却没有对机器人合法的保护措施，对于废弃了的机器人只能够当做废铁来处理，但是要知道人类是血肉之躯，与有相同智商的机器人来比的话，虽然没有经过进化，但明显他们更能适应我们生存的`这个世界，后来的结果是可以预想的!本片引导人们进行诸如此类的思考之外，还植入了一个感人的故事，david—一个有思想、有感情的小机器人，他被一对人类父母—henry和monica所收养。突然有一天，henry和monica的亲生儿子martin从昏迷中醒来。而monica对于亲生儿子和机器人养子中做出了选择。david被人类父母抛弃后，一直认为是自己被抛弃的原因是自己不是一个有血肉的人，他渴望着自己能由一个机器人变成一个真真正正的人。抱着对这个愿望的执着，david展开了漫长的历程。
在描述david经历的故事中，我们可以看到几个不同的机器人角色。
每种机器人都代表自己的作用，但却无法被人类接纳到生命当中存在。与david一同被困机器屠宰场的破旧机器人，当中有仆人、工人、看门人的打扮，可以看出曾经作用于生活和生产。那些破旧机器人中都曾经出色过，但当有更新更先进的型号推出时，它们即被毫无疑问地丢弃，最终被人类彻底销毁。
joe，机器情人，为人类的生理需求服务，懂得分析人类心理变化。teddy，玩具熊机器人，只会作为宠物角色的逻辑思考。joe和teddy能够被人类作为一种寄托，joe甚至能读懂人类的情绪，但始终不被人类所在乎，最终也只能说出“我曾经存在”。
david，新研发的高仿真机器人，能脱离数据计算而用感情思考，懂得爱别人，被人类收养。在martin苏醒前，henry和monica一直尝试去接纳这个机器人儿子，直至martin康复回来发生了一些事情。monica却放弃了接纳机器人做儿子，因为机器人的外表甚至内在无论多么像人类，本质却是机器人。
在这部电影中我更多看到的是机器与人之间的关系，比起其它或许各式各样风格的讲述机器人的电影来说，《人工智能》所要讲述的人与机器人的关系更为生动也更为深刻。
首先，机器人能做什么的问题。关于机器人能做什么，影片在一开始就点明：人类目前的机器人最先进的也就是能下象棋，机器人即使再完美也不具备感情，因此要研究一种机器人，让他们懂“爱”。会上，一位专家就提出异议：要是机器人“爱”上了人类，而人类却不“爱”他怎么办呢?这是一个让人深思的问题。在后来的故事发展中，那种懂“爱”并且会“爱”人类的机器人真的被制造出来，可是他的“爱”却遭到阻拦，甚至被认为他想谋杀人类，结果他被送走。我们可以猜想，未来的机器人什么事情都可以做，他们没有怨言不需要休息，完全可以取代人类做很多事情，但是模拟人类的最终目标还是要机器人也有人类一样的情感，这一点很矛盾，如果机器人和人类一样拥有情感，那人类的地位自然将受到威胁。
其次，《人工智能》讨论了未来的世界是人统治机器人还是机器人统治人。有一点是肯定的，人与机器人是无法和睦相处的。电影里讲述了两个时代，一个时代是人类统治机器人的时代，这个时代人类始终站在强权一方，他们会不顾一切“杀死”被认为是没有用处的机器人，而且处理的手段极其残忍。在电影的最后，是20xx年之后，地球上已经没有了人类，只有高智能的机器人，而大卫是最后一个与人类有过接触，保留有唯一人类记忆的老实机器人。可见，影片讲述的是随着人类的发展，人类自身将不复存在，剩下的只是高智能的机器人。
最后，是机器人与人类的沟通问题。看整个影片，我们几乎没有看到人类与机器人的沟通，除了大卫的“妈妈”(其实那也不是真正意义上的沟通，那只是一种母亲特有的爱)。我们可以发现，人类总是抱着一种想法在和机器人交流--他们是机器人人工智能读后感(3篇)人工智能读后感(3篇)。即使像大卫这样的机器人真正有了人类的情感，甚至“爱”上了人类的时候，人类也是在用异样的眼光看他们。因此，大卫注定是一个相信童话故事的机器人。他的生命轨迹中除了想要得到“妈妈”的爱，就再也没有什么了。
当人类不断的提高了自己的物质生活水平，利用不断发展的科技来满足自己，可是人类越来越认不清楚自己，天空变得越来越浑浊，绿地变得越来越少，人与人越来越冷漠，我们逐渐忘记了人类的感情，忘记了生命的本质，忘记了爱。
然而当人类已完全灭绝，当文明已成往事。只有一个小小的机器孩子，传承着爱的使命，延续着人类真正的灵魂。这不灭的人性精灵，深深烙印在数码密布的电路板上，凝聚在那双蔚蓝色的眼睛里，像天空一样寂寥，像海洋一般深邃。
这是一个讲爱的故事，真挚又残酷、纯粹而温暖、发人深醒。身处如今的时代，太多人只关心那些表面上的技术、理论、政治、利益、欲望，认为强权才是真理，欲望才是根本。却失去了本心，不屑甚至耻笑人类存在所最根本的——爱。这也是我们现在正逐渐丧失的东西。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇十七
对于人工智能我是有学习的欲望的，而且是强烈的愿望，因为后续所有的软件技术、产品一定都会和人工智能扯上关系，否则就会被社会淘汰，这是必然趋势，谁也抵挡不了。
先来介绍两位作者吧。
李开复：博士，1988年获卡内基-梅隆大学计算机科学博士学位，他的博士论文主题是关于世界上第一个“非特定人连续语音识别系统”，并于1988年由《商业周刊》杂志授予该系统“科学创新奖”。职业生涯开源于苹果，并官至苹果交互式多媒体部门副总裁。1998年创办微软中国研究院，同年他开发的“奥赛罗”人机对弈系统击败人类世界团体比赛冠军选手。而后，他转任微软全球副总裁、谷歌全球副总裁兼大中华区总裁，20xx年创立创新工场。
engineer、资深技术经理等职，参与或负责研发的项目包括桌面搜索、谷歌拼音输入法、产品搜索、知识图谱、谷歌首页涂鸦(doodles)等，在输入法、知识图谱、分布式系统、html5动画/游戏引擎等技术领域拥有深厚的积累。
这本书分为六个章节：
第三章是“ai真的会挑战人类?”，这章主要介绍了alphago带给我们的启示，以及来自霍金等科学家的警告，并且介绍了人工智能还不能做什么。
第六章是“迎接未来：ai时代的教育和个人发展”，这个章节主要介绍了应该如何学习、该学什么、教育应该关注什么，以及有了人工智能之后人生还有什么意义等，这些内容。
总的来说这本书属于人工智能科普类书籍，不是针对专业人士的，对于搞软件的人，或是产品经理来说，这倒是一本入门书。
人工智能的未来读后感（精选18篇）篇十八
“人工智能”这个buzzword，常常会因为营销或者新闻报道的需求而被赋予不同的含义，其外延有时等同于“机器学习”，有时不等同，所以最外圈的这个等号并不完全准确。不过在20xx年被大家普遍讨论的这些“ai”，可以认为基本上就是机器学习。内部的四个小圈则是学术上有确定外延的四个概念，代表了当前最重要的四个问题领域，是需要明确的重点概念。
有监督学习——让机器观测到一些输入，并告诉机器在这些输入下应该产生什么样的输出。机器通过这些数据学习出一个模型，之后给它新输入的时候，它能够根据模型预测应该产生什么样的输出。比如机器看到一个图片，可以判断图片中的物体属于哪一个分类。
无监督学习——让机器观测到一些输入，而没有标准输出，让机器自行去总结这些输入数据有什么统计特征，并生成有意义的产出。例如自动把大批文章聚成相似的几类，又例如给计算机看一些小狗小猫的照片，让计算机自动生成一些新的(与看过的相似但又不同的)小狗小猫的照片。
增强学习——让机器观测到一些输入，并让机器根据输入做特定动作(action)。这些动作导致机器获得收益或者惩罚(reward)。机器通过增强学习优化它的动作策略(strategy)，使得它的长期收益最大化。下棋就是这一类典型的问题，strategy就是行棋策略，reward就是赢棋。
深度学习——事实上不是一类问题，而只是一种方法，一种通过多层神经网络来构建上述三种问题所需要的模型的方法。
人工智能已经来了，它就在我们身边，几乎无处不在。
人工智能技术正在彻底改变人类的认知，重建人机相互协作的关系。史无前例的自动驾驶正在重构我们头脑中的出行地图和人类生活图景，今天的人工智能技术也正在翻译、写作、绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试。
不管怎么说，努力应变吧，这本书讲得还算全面，算是一本入门图书。