光阴的迅速，一眨眼就过去了，很快就要开展新的工作了，来为今后的学习制定一份计划。写计划的时候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？下面是小编为大家带来的计划书优秀范文，希望大家可以喜欢。
人工智能工作计划篇一
不同的企业或组织有不同的情况，这也体现了呼声和行动之间的差距。只有约5%的调查对象较好地完成了ai落地。54%的调查对象表示并没有采用ai的实际行动。
根据调查对象采用ai的水平和对ai的理解程度，调查对象可分为四组：先锋者、研究者、实验者、和被动者。
先锋者（19%）代表深入理解ai并已经采用了ai的机构
研究者（32%） 代表理解ai但ai的采用还处于试点阶段的机构
被动者（36%） 代表没有采用ai，对ai的理解也不深的机构
绝大部分的调查对象都认为ai是机遇，为何在采用ai上，一些企业或组织却显得后劲不足呢？下图体现了以上四组调查对象对所认为的牵制因素，可以看出，被动者最缺乏的是清晰的商业计划，而实验者则认为自己需要更多的资金，技术还不是首要原因。
另外一个很重要的因素，体现在了这四组分组的标准上——对ai的理解程度。
约有90%的先锋者和91%的研究者认可ai对商业价值的影响，而对于实验者和被动者来说，只有32%和23%表示赞同。
先锋者和研究者都认为ai在工作场所上，会改变一个组织的习惯。不过该报告也指出，在工作流程上，人还是很难被取代的。
呼声和行动之间的差距，还体现在各企业或组织对待数据、人才培训、算法的态度上。
约有50%的先锋者在数据上已经付出了大笔投资，而其他组的调查对象则相对较少，例如研究者一组，就只有25%针对数据进行了投资。为何数据如此重要？因为没有数据，算法是无法单独提供任何价值的。
算法和数据，都离不开技术人才的实现和管理。有经验的企业或组织，例如先锋者，主要通过内部培训或者招聘来增强自己的ai技能，而缺乏经验的，如被动者，主要通过外包的方式弥补ai技能上的不足。
报告中也指出，虽然现在有很多优秀的工具和开源的项目，企业或组织可以外包的形式采用ai，但并不意味着组织或机构就不需要内部的ai技术团队了。
在数据的使用上，隐私问题和法规等对四组调查对象都有限制，但是他们应对方式却有所不同。
相比起实验者（34%）和被动者（30%），先锋者（73%）更能够维持数据的隐私和安全。这一差距，也体现了在ai发展上落后的企业面临的障碍。
人工智能工作计划篇二
自己看的时候，也是眼泪稀里哗啦的。真心佩服外国一些导演，他们对于生命、宇宙、世界、爱等等的深层次的思考。
我在想，为什么戴维没有对父亲有这种爱？是正因程序只设定了他爱母亲吗？他对母亲的爱的这种执着，简直能够与男女之爱等同。我认为，戴维对母亲莫妮卡的爱，是一种更加简单纯粹的爱，不仅仅仅是对母亲的爱。纯粹的一个个体，爱另一个个体，并且渴望得到回应。
她很痛，她一向在爱中疼痛。她由感情中的弱者变成道德上的强者，占据了理，占据了力，占据了能够痛苦能够冲动能够疯狂能够干涉能够打扰能够严重影响他人生活的——权力。然而，她想不到，那个不爱她的男生有多么无辜，他的坚持其实更值得尊敬和钦佩。
大多数人都认为用金钱、权力、物质的能够换来身体，但卖不到感情。但更多的人却走入另一个误区，以为交付自尊能够换来爱，交付付出能够换来爱，交付爱理所当然务必获得爱。
错了。付出与回报是两件事，爱与悲哀从来不互为因果、互为原由。爱或不爱都是听天由命的事。
暗恋无罪。
不爱，莫非倒是天大的罪了。”
以上只是一点对“爱”这个词的思考和困惑。
人工智能工作计划篇三
现代生活中，人工智能能给人类的生活带来莫大的好处，这好处越多，一些人便开始担心人工智能的发展会不会威胁到人类的生活。但也有一个人，他的想法与他们相反，库克作为苹果公司的总裁，他发出了对人工智能会使人类像计算机一样思考的担忧。
在越来越科技发达的现代生活中，手机、电脑变成了每家每户，甚至是每个人的必需品。走在路上，随处可见低头族，每个人都专注于手机上的内容，不愿抬头看看他们身边，仿佛手机是眼睛，是耳朵，一切的所见所闻，所听所想都可以从手机中得来。每个人都开始变得“冷静”，他们学会了在遇到事时思考利弊，如同计算机一般减少对自身的威胁，但却不是每件事都可以给你犹豫思考的时间。由此看来，这种担忧不无道理。
如果人类都像计算机一样思考，那就会失去价值观和同情心，罔顾后果。计算机的思考方式是程序，没有生命，没有情感，它像法则一样严格执行，可人不同，人类是一种有着七情六欲，有着人生追求的生命个体。人无法像程序一样对自己的人生做出完美正确的选择。就像西楚霸王项羽，他在乌江边选择自刎来结束他的生命，这种选择让他保留了颜面，死得有尊严。可若是让他苟且偷生，聚集力量，东山再起，这又将是另一番景象。不同的选择是由每个人的个人追求和向往所做出的，这一点是计算机永远无法做到的。又比如写出《陈情表》的李密，他在尽忠与尽孝间艰难抉择，可计算机不会，它会通过一系列的判定给出一个最合适的答案，但这个答案始终无法做到两全，是舍弃亲情？亦或是做个忘恩负义之人？这两者都不可取。因此，作为一个人有血有肉的人，我们不应像计算机一样思考。
程序是死的，人工智能的发展也是不可避免的，但人是活的，且人的思想是不受限制的，我们应在这个信息爆炸的时代，认清人类和计算机的主次，追求内心的渴望，遵守真实的轻感，在取舍中留下一片属于自己的净土。
究其根本，人工智能与人类的发展其实并不冲突，只因人们的过度依赖才导致了库克的担忧，幸而我们已发现了问题，那么解决问题便不再是难事，我有信心相信科技发展会有的，人类思想境界的提升也是会有的，两者的和谐并进将是必然的结果。
人工智能工作计划篇四
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。
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。
2.1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(niz)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。
2.2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。
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。
3.1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。
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。
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。
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。
人工智能工作计划篇五
我们之所以被称之为“人”，是因为我们有自己的思考，我们能遵守基本的道德，法则，我们具有其它动物少有的一些品质。
《黑客帝国》，一步一有些久远的电影。电影里，大部分人都被插上了管子，他们躺在那里，任凭母体控制他们的意识，但感受到的也尽是美好，没有了现实中的痛苦。现实中，他们可能穿得破破烂烂，困窘不堪，可幻想里，他们得到了一切现实生活中自己没有的——因为你想要什么，幻想中就有什么。有一个人拒绝了这样的看似美好的梦，主角尼奥，剧中的反派一再逼迫诱惑他：吃下蓝色药丸，一切都将是美好的。他最终选择了红色药丸，即使吃下后，他要承受现实中一切的苦难，但他不愿想躺在那的人一样，失去了自我的基本思考，失去了价值观的判断，就如把那恶心的黏稠物当作美味佳肴——因为母体告诉他们，这是块牛排，美味而多汁。
他在现实中痛苦挣扎，但相比那些被管子“饲养”的人，他还可以骄傲的说：我还是个真正的人。
记得当时我听到李世石被人工智能打败的消息，并没有太过震惊，毕竟人类发明计算机的初衷，便是让它来代替我们做一些我们无法达及的事情。但这并不代表它一定会超越人类，说到底，人工智能一直都是人类思考的结晶，他没有人的同情，也没有我们的价值观，冷酷的“思考”和计算让我每每看过一些关于人工智能的科幻电影后，总有些后怕。
人工智能工作计划篇六
人机大战，以人类的完败告终。于是恐慌的情绪盛行，无数悲观主义者从水下探出头来，大肆抛出《终结者》这种类似的例子，目的想必只有一个：说明人工智能必将成为我们的敌人。
然而，事实真的如此吗？
早在二十一世纪初，就已经有过人机大战的先例了：ibm公司的超级主机“深蓝”在国际象棋这项赛事上击败了世界冠军。就现在的情形来推测，当时也必定掀起了一阵舆论热潮，但为何今日的人机大战又一次成为热点呢？大概是因为它的传播，只能依靠一些科学知识尚未形成健全体系的人，但最后却又止于智者。
道理相当简单，计算机所使用的优秀算法和其超强的运算能力，使它们可以用匪夷所思的速度模拟完成一场又一场的比赛情形。专业数据表明，一个人，从出生开始下棋，到一百岁死亡，期间不吃不喝，约乎能下八十多万盘围棋，而阿尔法狗利用自身优势，到比赛前，已经累积了三千万盘的经验了，这并不算是公平的，可也解释了失败的原因。与之相较，世界冠军李世石就好像飞向太阳的伊卡洛斯，倾其一生也只能看到太阳边缘有个在显示屏上显示emoji笑哭表情的主机罢了。
之所以设计人工智能，根本目的就是为了方便人们的生活。它所具的优点不可能达到人类的广泛性，身为创造者的我们，这点自信还是得有的罢。假如结局是成了人类之敌，也只能说明是设计制造者的失败。于主观上将一种工具定义为兵器，就好比你想吃西瓜，别人拿了把西瓜刀给你切西瓜，你偏偏又不想吃西瓜，拿着刀抢银行了，那岂不是西瓜刀对于人类的未来也会生成威胁？这显然是进入了思维误区。
霍金老爷子的话也不能当成真理，他总是反复无常，推翻自己言论的事情还少了么？“黑洞”，这个耳熟能详的词汇，作为科学界研究黑洞第一人，近几年一次发布会，他用特有的电子音说：“好吧，其实黑洞可能并不存在。”而对于我们，数字化工具的普及实际也有弊端，无数的信息传播途径开辟后，谣言就好像当年欧洲殖民者般横行在微信朋友圈、微博、空间上，可谓取关之无尽，澄清之不竭，是网络之毒瘤也，而吾与子之所共恨。
让我欣慰的是，人工智能并不理睬针对它的言论，依旧在稳步发展，试想一下，数十年后，开车能够自动，那么不再有酒驾，孩子的家庭监管得到保障，父母可以在外放心打拼，老师们批改冗杂的作业和试卷时能有一位效率极高的助手，替他们缓解肩周炎这种长期毛病困扰。作为工具，它将无处不在，好比头上纯浑的天，脚下踏着纯浑的地。
俗言道：害人之心不可有，防人之心不可无。但因这种莫须有的猜忌，使得无责的人工智能白白背上沉重的黑锅，虽然并无情感，但或许也显示了信息时代的隐患，是应该反思的跟风或是求异的心理。
因为：从古至今，人类的敌人，只有自己。猜疑链的形成给社会的'未来蒙上一层迷雾，热衷讨论者连围棋所代表“中庸”之道也不知只论成败，大概也很难醒悟。
希望在不远的未来，社会因有了人工智能而欣欣向荣，地球越来越好；而不是只能在被称为未来之敌的它们投影下，观看曾经美丽的地球，和现实的满目狼藉。