计算机科学概论与程序设计第十周学习总结

教材内容总结

介绍了人工智能以及相关的理论和知识，包括语音识别和语音，检索树，神经网络，我对人工智能的理解就是打造一种在一定限度内接近于或者完全与人类思考行为相同或者更胜于人类的“类人类”。第十四章主要介绍了许多种模型，我觉得模型就像美术一样，只要你想，那么可能任何事物都可以用计算机模型化处理，进行打造加工以及相应的理解改造，另外还介绍了大多数人都比较感兴趣的游戏包括游戏的历史，游戏的编程，及它的编程环境。

教材学习问题及解决过程

问题1：人工智能的限制与缺点

问题1解决方法：

1.不能推理

人工智能不能够做推理，尤其是跨领域推理，跨领域推理是人类的强项。人类强大的跨领域联想、 类比能力是跨领域推理的基础。在推理小数中警察可以从嫌疑人的一顶帽子中遗留的发屑、沾染的灰尘，推理出嫌疑人的一些情况，但是这不是人工智能能够做到的事情。

2.不具有抽象能力

目前的深度学习技术，几乎都需要大量训练样本来让计算机完成学习过程。可人类，哪怕是小孩子要学习一个新知识时，通常只要两三个样本就可以了。这其中最重要的差别，也许就是抽象能力的不同。计算机很难具有抽象能力，也可以这么说，我们目前还不知道怎么教计算机做到这一点。人工智能界，少样本学习、无监督学习方向的科研工作，目前的进展还很有限。但是，不突破少样本、无监督的学习，我们也许就永远无法实现人类水平的人工智能。所以如果人工智能有了这项能力，那就是一个十分大的突破。

3.自我意识

人和机器最大的区别就在于人具有自我意识，机器是没有自我意识的，自我意识是对自己身心活动的觉察，即自己对自己的认识，具体包括认识自己的生理状况、心理特征以及自己与他人的关系。自我意识是具有意识性、社会性、能动性、同一性等特点。所以我们不难看到人工智能是没有自我意识的。

4.审美和情感

机器是没有审美和感情，虽然机器已经可以仿照人类的绘画、诗歌、音乐等艺术风格， 能够复制创作出电脑艺术作品来，但机器并不真正懂得什么是美。同样，每个人都因为情感的存在，而变得独特和有存在感。情感是人类之所以为人类的感性基础，但是显然这种能力机器无法习得。

代码调试中的问题及解决过程

问题1：不能分清楚数组的使用

问题1解决过程：通过在csdn的查询资料，理解了其应用方法。