智能设备心得体会和感想 关于智能设备的思考(5篇)

体会是指将学习的东西运用到实践中去，通过实践反思学习内容并记录下来的文字，近似于经验总结。那么我们写心得体会要注意的内容有什么呢？以下我给大家整理了一些优质的心得体会范文，希望对大家能够有所帮助。

最新智能设备心得体会和感想一

加德纳的多元智能理论已被广泛流传。加德纳的八种智能，即语言智能、数理逻辑智能、视觉空间智能、音乐智能、身体运动智能、人际交往智能、自我认识智能、自然认识智能。多元智能理论的提出，拓宽了认识智能的视野，帮助我们树立了新的智能观;它关注人类智能的多元本质，提出了多元地认识、理解和研究孩子智能的观念和方法。有幸拜读了许多同行专家们的有关多元智能的理论，虽不得要领，但也体会颇深，以所写是多元智能理论给我的一点启示：

传统的智能观认为：智能超越人所处的文化和社会环境而独立存在，某种主流文化所重视的能力成为衡量所有人聪明与否的唯一标准。常常能听到这样的议论： 这孩子是从农村转来的，只会爬墙上树，连一首歌都不会唱。他爸爸是个体户，成天的不管孩子，这小子光会玩玩具，1+1等于几都不知道。教育的公平性往往就是这样在不知不觉中被破坏了，城市幼儿和农村幼儿由于所处的文化背景和社会环境不同，他们是不能放在一起比较的。多元智能理论尊重个体的文化背景和社会环境，加德纳的智能定义强调了智能的社会文化性。智能，作为解决问题或创造产品的能力，是在特定的文化和社会环境中显示价值的，不同的社会文化有不同的价值标准，人们对不同智能具有不同程度的重视，对智能的理解及其表现形式的要求也不同。就拿身体运动智能来说，因为文化教育的关系，在城市幼儿身上，主要表现为舞蹈、体育动作;而在农村幼儿身上，就可能表现为其他形式，如自然的奔跑、跳跃、爬树、上墙等。加德纳说：人类所有的智能活动都是在各自的文化背景中展现的。我们应创设一个宽松、公平、多元文化的环境，让来自不同环境的幼儿都能找到自己认同的文化和适合自己发展的条件，获得表现自己智能的机会。在重视主流文化所强调的智能的同时，也要发现、尊重、培养幼儿的其他智能，视每一种智能都同等重要;不要因为幼儿的行为表现不代表主流文化而否定其价值。我们应该这样认为：来自农村的幼儿的爬墙、上树是运动智能的一种表现，;个体户的孩子只会玩玩具，是因为他的视觉空间智能发展得比较好。再也不要因为这些孩子不善于唱歌跳舞、不会计算便否认其运动智能和视觉空间智能，甚至认为他们不聪明。作为幼教工作者，我们应努力去了解幼儿智能的文化背景和社会环境，尊重、理解他们的智能的表现形式，敏锐地发现他们的智能潜力，为其提供发展的空间和表现的舞台。

多元智能理论尊重幼儿的智能结构差异，认为幼儿的每一种智能都同等重要。每个孩子在智能上都有独特的表现：有的孩子语言表达不好，但手工相当精巧;有的绘画水平很差，但是身体运动能力非常强;有的阅读、计算让人伤透脑筋，但其操作能力令人惊讶，这种种表现正是智能多元的体现。加德纳强调，虽然人的智能被分成了八种类型，但这并不意味着每个人只有其中的某几种，恰恰相反，每一个人都同时具有这八种智能，只是每种智能在个人智能总和中所占的比重不同而已。每一个孩子都具有不同的智能发展潜力，在不同的方面有突出的表现。建立在多元智能基础上的教育观，必须高度重视幼儿智能特点的个别差异，认真对待每个孩子的特质、兴趣和目标，尽最大的可能帮助他们体会到自己的潜力。幼儿园里不会存在所谓的笨孩子，每个孩子都有自己独特的个性，教师应该视差异为正常，坚信那些连歌都不会唱、1+1等于几都不知道的民工、个体户的孩子们，都有自己的智能强项。

这是众多幼教专家从多元智能理论中引申出来的一个重要的教学原则。加德纳说有关人类个体不同智力强项的文献和形形色色认知方式的发现，对于教育有极大的启示。首先，在童年的早期辨识个体的强项和弱项，以便因材施教方案时加以考虑，是很重要要的同一个班级的孩子，有的能歌善舞，有的画画很好，有的擅长演说，有的记忆特好。本着发展幼儿的智能强项是教育的重要任务的原则，根据孩子的特长，因材施教。这样做虽然很好，但是还远远达不到教育的目标，或者说不全面，因为我们忽略了孩子的弱项。这样做，往往会导致孩子的强项更强，弱项更弱。我们应该帮助孩子发展他并不擅长的那些智能，换句话说，就是要扬长补短，即以孩子的智能强项为依托，引导幼儿将自己从事智能强项活动时所表现出来的智能特点以及意志品质迁移到其弱项中去，强项带动弱项，相得益彰。

每个孩子都有他特有的兴趣、爱好、经历和潜能，对于孩子的长处，要尽可能的创造条件来帮助他不断地发扬，对于不足呢，就要利用它的长处，通过适当的教学手段来加以引导和补充。这样做，可以增强幼儿在其智能强项领域的技能;带给幼儿自尊和认同感;可以利用孩子的智能强项带动其他领域的学习。有这么一个非常典型的事例：美国小孩泰迪性格非常内向，不爱交往，不爱说话，每天入园后的活动就是搭积木。虽然他的积木搭得非常好无论是结构的对称性、线条的流畅性还是建筑的独创性，堪称一流。但是，他的老师认识到：这样下去，泰迪会失掉其他很多学习的机会，他的发展因此也可能会不均衡。于是，老师根据扬长补短的原则，利用它的长处，通过创设适当的教学环境来补充它并非特长的一些方面，慢慢的，泰迪不光成了班里的小建筑师，而且，绘画水平也越来越高，人际交往能力增强了，他再也不把自己局限在积木区，而是常常和伙伴到别的活动区去玩。

最新智能设备心得体会和感想二

根据《中华人民共和国公司法》和中国的其它有关法律法规，本着平等互利的原则，通过友好协商，特订立本合同。

第一条、本合同的投资入股方为

姓名：

身份证号：

第二条、按照公司法和其它有关法律和法规，即全体股东同意 先生(女士)投资入股贵州博恩智能穿戴科技有限公司。

第三条、公司的中文名称：贵州博恩智能穿戴科技有限公司。法定地址：贵阳高新区大学生创业园a栋205室。

第四条、贵州博恩智能穿戴科技有限公司的法律形式为有限责任公司，投资方的责任以对注册资本的出资为限。

第五条、贵州博恩智能穿戴科技有限公司的注册资本为200万元人民币，股额资本总数1000万股。投资方投资资金总额：货币小写 50 万元，大写 五十 万元。占公司资本总数为 410万 股;占公司目前股份比例为 41 %，具体股份以所持股数为标准。(注!根据投资人资金的入账情况、签订不同大小的持股证明书)。

第六条、投资人资金分为三期投入、第一期：资金额10万，资金入账时间20__年1月26日，所持股份10%，股额资本总数100万股;第二期：资金额15万，资金入账时间20__年4月26日，所持总股份增加至23%，股额资本总数增加至230万股;第三期：资金额25万，资金入账时间20__年6月26，所持总股份增加至41%，股额资本总数增加至410万股。

第七条、为保证投资人利益，公司承诺，在公司全面盈利的情况，且不影响公司正常经营、现金流、项目资金的条件下，投资人可以优先回收利润分红。

第八条、本合同一经签订，投资方不得中途撤股、撤资，但允许投资方之间或与其他投资股东实行购买、转让、合并等(注：公司拥有优先回购权)。

第九条、公司各股东按照在公司的股权比例享有公司固定资产和公司经营范围内所有相关产业经营活动所产生的相应利润收益。

第十条、投资人进入公司后，需遵守《公司章程》、《公司管理制度》、《公司保密协议》，同意公司《战略融资计划》、《股份奖励机制》，以上协议及制度投资人在所有本协议签字则视为投资人遵守和同意。

第十一条、对合同所作的任何修改、变更，须经合同双方在书面协议上签字方能生效。

第十三条、凡因执行本合同所发生的或与本合同有关的一切争议，双方应通过友好协商解决，如果协商不能解决，应提交贵阳市仲裁委员会仲裁。仲裁裁决是终局的，对双方都有约束力。

第十四条、本合同投资各方各一份，共两份，自投资各方签字之日起生效。

公司法人签名： 手印：

公司公章：

签字日期：

投资方签名： 手印：

签字日期：

最新智能设备心得体会和感想三

浅述人工智能在智能控制领域的应用

人工智能技术是用计算机去做原来只有人才能做的具有智能的工作，如符号、语言和知识表达、状态特征的识别、精确与模糊的信息处理、分析推理、判断决策等，将这一拟人思维的技术通过计算机来弥补传统控制方法的不足，促进了智能控制的迅猛发展。

智能控制一般按照实际结果进行控制，不依靠所控制对象的数学模型，传承了人类传统思想的非线性特性。它打破了传统控制理论中关于数学模型的框架。

1 人工智能(ai)及智能控制的基本概念

人工智能是计算机学科的一个重要分支，一直处于计算机技术的前沿，被人们称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。

1.1 人工智能的定义及应用领域

1.1.1 人工智能的定义

人工智能(ai)也称机器智能，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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式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。

1.1.2 人工智能的应用领域

①问题求解。计算机博弈是人工智能中关于对策和斗智问题的研究领域。目前，计算机博弈主要以下棋为研究对象，但研究的主要目的不是为了让计算机与人下棋，而是为了给人工智能研究提供一个试验场地。在下棋程序中体现出来的一些步骤，例如能够思考如何向前走几步，不仅要把对手的方法、步骤考虑进去，还能够把困难问题进行逐步分解，最终战胜对方的能力。如今的计算机软件已具有如象棋、围棋的世界锦标赛的先进水平。

②逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，重要的一点是要找到一些对策及方法，把大量的素材集中在一个大型数据库中（数据库需有很复杂的逻辑结构，甚至还要有模糊记忆），留意可信的证明，并在出现新信息时即时修正这些证明。定理证明就是让计算机模拟人类证明定理的方法，自动实现非数值符号的演算过程。如信息检索和医疗诊断等都可以和定理证明问题一样加以形式化。它方便了人类，促进了科学发展，达到了人类所不能及的智力……

③自然语言处理。自然语言处理主要研究如何使计算机能够理解和生成自然语言。现在的自然语言理解往往与模式识别、计算机视觉等技术结合在一起，在文字识别和语音识别系统的配合下进行书面语言和有声语音的理解。

④智能信息检索技术。当今，科学技术的飞速发展，信息获取是目前计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题。这一技术在人工智能领域的应用，能使人工智能迈向更广泛的实际应用当中。

⑤专家控制系统。专家系统是基于专家知识和符号推理方法的智能系统，它将专家领域的经验用知识表示的方法表示出来，放入数据库中，根据这些素材在推理机的作用下，解决某一专门行业内需要专家才能解决的问题。如在第二代专家系统中，把原理和经验分离开来，并引入基于前者的深层推理和基于后者的浅层推理，从而提高了系统运行的强壮性。现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。例如：地质勘探软件程序系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。my cin系统可以对人类血液传染病、乳腺癌的诊断治疗方案能够提供咨询意见；对患有细菌性血液病、脑膜炎方面的诊断和治疗方案已经超过了这一领域的专家水平。

1.2 智能控制理论及研究领域

智能控制是在人工智能及自动控制等多学科之上发展起来的一门新兴、交叉学科，它具有非常广泛的应用领域，如专家控制、智能机器人控制、智能过程控制、智能故障诊断及智能调度与规划等。

1.2.1 智能控制的定义

所谓智能控制是通过定性与定量相结合的方法，针对环境和任务的复杂性与不确定性，有效自主地实现复杂信息的处理及优化决策与控制功能。

1.2.2 智能控制的研究领域

传统控制包括经典反馈控制和现代控制理论，它们的主要特征是基于精确的系统数学模型控制，在复杂问题的实际应用中遇到了不少难题。因此，需将人工智能的方法引入控制系统，从而实现系统的智能化，即通过采用仿人智能控制决策，迫使控制系统向期望的方向发展。

智能控制是一类无需（或尽可能少的）人的干预就能够独立自主地应付环境条件或加工对象的变化，有效地驱动智能机器实现其目标的自动控制，它是自动控制的最新发展阶段，对智能控制系统的研究和设计，重点放在对任务和世界模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上，即放在智能机模型上。

3 发展前景

3.1 人工智能的发展趋势

加强对人脑科学工业领域的应用，深入调研分析，掌握人工神经网络、机器人、新型人工智能产品等的发展和应用，整合现有资源，形成一些这方面的国家级或省级的技术中心和实验室，推动人工智能关联技术在医疗、工业、三网联合等方面快速发展。

人工智能的飞速发展，使越来越多的具有智能的机器进入了人类的生活，并且在人类生活中扮演着重要的角色。它们比血肉之躯的脆弱人类更灵活，甚至在智力的某些方面，它们已经超过了我们。机器宠物、智能电脑游戏、深海机器人、汉字识别系统、语音识别系统，这些智能机器让我们惊觉。

未来人工智能技术将进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合，推动新一轮的信息技术革命，其人工智能技术将成为我国经济结构转型升级崭新的支撑点。

3.2 智能控制的发展趋势

智能控制的应用领域已从工业生产渗透到生物、农业、地质、军事、空间技术、医疗、环境科学、社会发展等众多领域，在世界各国的高技术研究发展计划中有着重要的地位。由于这些任务的牵引，相信智能控制必将在控制理论的发展中引起新的飞跃。

最新智能设备心得体会和感想四

１、促进教育方式的变革，培养学生的综合能力

在机器人教育中，课堂以学生为中心，教师作为指导者提供学习材料和建议，学生必须自己去学习知识，构建知识体系，提出自己的解决方案，从而有效培养了动手能力、学生创新思维能力。

２、有效激发学习兴趣、动机“寓教于乐”是我们教育追求的目标。这也是当前教育游戏成为当前研究热点一个原因。学习兴趣是学生的学习成功重要因素。机器人教育可以通过比赛形式，得到周围环境的认可和赞赏，能够激发学生学习的兴趣，激发学生的斗志和拼博精神。

３、培养学生的团队协作能力

机器人教育中大多以小组形式开始，机器人的学习、竞赛实际上是一个团体学习的过程。它需要学习者团结协作，包容小组其他成员的缺点和不足，能够与他人进行有效沟通与交流。在实践锻炼中提高自己的团队协作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。

４、扩大知识面，转换思维方式

在机器人的学习过程中，通过制作机器人过程中的实际问题解决，可以学到模拟电路、力学等方面知识，不但对物理学科、计算机学科的教学起到促进作用，同时也扩大、加深了学生科学知识；通过完成任务和模拟项目使学生在为机器人扩充接口的过程中学习有关数字电路方面的知识；通过为机器人编写程序，不但学到计算机编程语言、算法等显性知识，更有意义的是通过为机器人编写程序学到科学而高效的思维方式，逻辑判断思维、系统思维等隐性知识

考虑到中小学生和机器人课程的特点，为培养学生的综合设计能力和创新能力，本人认为机器人教学应该在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式，走出一条新的路子来。

1、教学内容：机器人教学应注意学生知识广度的学习。虽然仅通过一门课程来扩充学生的知识面效果有限，但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动控制、人工智能等多方面问题，既有硬件设计也有软件设计，所以是让学生了解和掌握大量知识的绝好机会。知识不追求深度，只要求广度。例如在确定教学内容时，注意力不要仅放在竞赛用轮式成品机器人上，还应该关注单片机、嵌入式cpu、各种传感器、电机、机械部件等软硬件技术在机器人和自动化技术上的应用。

2、教学方法：应根据学段和学科情况选择不同的综合设计教学方法。如：小学阶段可让学生完成轮式竞赛用机器人的功能模块组装的设计；初中阶段可进行生活与学习中实用机器人的创意设计；高中信息技术课中可重点对机器人智能软件算法进行设计；而高中通用技术课中可重点对机器人的电气部分、传感器部分、动力部分和机械部分进行相关设计。总之，教学方法应该侧重综合设计，而不是放在问题的分析上。

3、教学组织机器人教学应事先营造好供学生动手动脑进行设计活动的环境。提供必要的设备和工具（包括工具软件），组织学生进行探究式学习，特别应注意探究式学习三个要素（任务驱动、协作学习、教师引导）的构成，让学生能够充分化动手。同时，还应提倡设计过程的规范化，用于提高学生的综合设计能力。教学活动不仅在课堂上进行，还应组织学生在课余时间做适当的工作，以保证教学的完整性和有效性。

教育机器人活动受到越来越多的师生欢迎，教育机器人必将为我国的素质教育做出应有的贡献，教育机器人的前途是光明的。

最新智能设备心得体会和感想五

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。