智能工厂心得体会总结(通用9篇)

心得体会对个人的成长和发展具有重要意义，可以帮助个人更好地理解和领悟所经历的事物，发现自身的不足和问题，提高实践能力和解决问题的能力，促进与他人的交流和分享。那么心得体会该怎么写？想必这让大家都很苦恼吧。那么下面我就给大家讲一讲心得体会怎么写才比较好，我们一起来看一看吧。

智能工厂心得体会总结篇一

智能工厂作为现代工业领域的一项重要创新，正逐渐改变着传统工厂的面貌。在参观了一家智能工厂后，我对智能工厂的运营模式、技术应用以及产业发展有了更深入的了解。在这次参观中，我不仅从中学到了许多关于智能工厂的实际操作经验，也对智能工厂未来的发展前景产生了浓厚的兴趣。

首先，我对智能工厂高度自动化的运作模式留下了深刻的印象。在智能工厂中，机器人和自动化设备实现了高度集成，实现了生产线的高效运作。机器人可以完成重复性、危险性和耗时的工作，从而减少了人力成本和劳动强度。我在参观中看到的一个智能机械臂能独立完成机器零件的抓取和组装任务，将原本费时费力的工作快速而准确地完成。这种高度自动化的运作模式不仅提高了生产效率，而且减少了人为因素的介入，使产品质量更加稳定可靠。

其次，智能工厂中应用的各种先进技术也让我叹为观止。例如，物联网技术的应用使得整个生产线能够实现设备之间的互联互通。我看到的一个物联网监测系统能够及时获取各个设备的工作状态，从而实现故障预警和及时维修，最大程度地减少生产线的停机时间。此外，人工智能技术的应用也让我大开眼界。机器学习算法能够对大数据进行分析，优化生产计划，提高资源的利用率。我还了解到在智能工厂中，3D打印技术不仅能够实现产品的快速制造，还能够根据顾客的需求，快速定制产品。这些先进技术的应用让智能工厂的运营更加高效、智能和灵活。

然而，尽管智能工厂的技术应用取得了显著的成绩，但我也意识到智能工厂在实际应用中还面临一些挑战。其中之一是技术与人力资源的矛盾。智能工厂的运营需要高水平的技术人才，但目前市场上缺乏相关专业的人才，这给智能工厂的发展带来了一定的障碍。此外，智能工厂的建设和运维成本也相对较高，这对于一些中小企业来说可能是个不小的负担。因此，智能工厂在运营过程中需要充分考虑技术和成本之间的平衡。

最后，我对智能工厂未来的发展充满了信心。智能工厂的出现是工业4.0时代的必然产物，是技术创新和产业升级的结果。随着物联网、人工智能和大数据等技术的不断发展，智能工厂的应用将更加普及，其在提高生产效率、产品质量和资源利用率方面的优势也会更加明显。同时，政府的支持和企业的投入也将推动智能工厂的快速发展。我相信，在未来的日子里，智能工厂将成为制造业的主流，为工业发展和就业增长做出积极贡献。

通过这次参观智能工厂，我对智能工厂的运作模式、技术应用和未来发展有了更加深入的了解。智能工厂在提高生产效率、优化资源利用、实现快速定制和提高产品质量方面具有显著优势。然而，智能工厂的发展仍面临一些挑战，如技术人才和成本等问题。然而，我坚信智能工厂将在技术进步和市场需求的推动下迎来更好的发展。智能工厂不仅将为制造业带来巨大的变革，也将为我国经济的发展注入新的动力。

智能工厂心得体会总结篇二

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。

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。

智能工厂心得体会总结篇三

学生们都对刮奖非常感兴趣，通过刮奖环节的设计，学生很快的融入课堂环境中，学生们积极参入，踊跃发言，学习兴趣盎然，在寓教于乐额学习氛围中学习新知识，掌握新技能。

学生们利用之前所学程序可以计算出简单的价格，但是当问题逐渐增多，利用之前的方法就非常麻烦了，这时候引导学生提出问题，教给学生新的知识点-变量。

本节课学生参入度高，动手实践能力强，设计的问题层层递进，环环相扣，过渡环节都处理的非常到位，更多的是让学生自己去探索，把课堂交给学生，不断创新，发挥了学生的主体学习地位，让其自主探索，合作学习，做到真正的掌握一门技能。这也是培养学生不断创新的手段之一。

希望以后能有更多这样的学习机会，以便于在信息技术的教学上有更大的进步和提高。

智能工厂心得体会总结篇四

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？

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。

智能工厂心得体会总结篇五

第一段：引言智能工厂言及智能制造，是一种基于数字信息技术和网络通信技术的生产制造方式。在智能工厂中，传感器、机器人、自动化设备等自主运行，通过互联网实现数据传输和共享，从而实现最大程度的自动化和智能化生产。

第二段：利于提高生产效率

智能工厂的出现革新了传统生产方式，可大大提高生产效率。智能设备可以快速准确地完成复杂的生产任务，不仅可以减少人工，还可以避免人为因素对生产质量造成的影响。而且，智能工厂可以实现实时监控和数据分析，对生产过程进行追溯和分析，及时调整产量、速度、配料等，最大程度地提高生产效率和产品质量。

第三段：降低劳动强度和安全风险

智能工厂的建设能够降低劳动强度和减少人为误操作所带来的安全风险。智能设备能够自主完成繁重、危险或高温等环境下的作业任务，将员工从劳动强度大的岗位中解放出来。而且，由于智能设备自身具备了较强的自我判断和安全防范能力，可以避免员工由于疏忽导致的事故发生，保证了员工的人身安全。

第四段：推动企业数字化转型

智能工厂的建设可以推动企业数字化转型，有助于提升企业的竞争力。智能设备通过传感器和物联网技术，可以实现工厂内各个环节的互联互通和数据实时共享，形成完整的数字化生产系统。这样一来，企业可以更好地利用大数据和人工智能技术进行数据分析，实时监控生产情况、预测市场需求，优化生产计划和资源配置，提高企业整体运营效率和市场响应能力。

第五段：智能工厂面临的挑战及展望

然而，智能工厂的建设也面临一些挑战。首先，智能设备的投入需要一定的资金和资源，这对于一些中小企业来说，可能是一项难以承担的成本。其次，智能工厂需要具备较高的技术水平和运维能力，这对企业的人才需求提出了更高的要求。另外，智能工厂的建设还涉及到相关法律法规和标准的制定，需要政府、行业协会和企业共同努力。但是，随着技术的不断进步和智能制造理念的不断普及，智能工厂将会逐渐成为生产制造业的主流，为企业带来更多的机遇和发展空间。

结尾：

智能工厂的出现颠覆了传统的生产模式，带来了许多益处。它不仅能够提高生产效率，降低劳动强度和安全风险，还能够推动企业数字化转型，提升企业的竞争力。当然，智能工厂的建设也面临一些挑战，但随着技术的进步和社会的发展，这些问题将逐渐得到解决。智能工厂不仅是一个重要的生产方式，更是推动我国制造业高质量发展的重要支撑。

智能工厂心得体会总结篇六

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

在当前社会中的呢？

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。

智能工厂心得体会总结篇七

智能制造是当今制造业发展的一个重要趋势，应用智能技术来实现产品生产过程的自动化和智能化。智能制造工厂是一个高度智能化、高度自动化的工厂，拥有先进的设备和智能化系统，可以实现生产过程的自动化、智能化和高效化。在参观智能制造工厂的过程中，我深刻体会到了智能制造的优势和价值，下面是我的一些心得体会。

第一段：智能制造工厂的先进技术和设备令人印象深刻。进入智能制造工厂，首先映入眼帘的是各种高科技设备。自动化机器人忙碌地工作着，智能传感器和控制系统无处不在。这些设备通过大数据和物联网技术相互连接，实现生产过程的智能化和高效化。比如，在装配车间，机器人可以完成复杂的组装任务，提高生产效率和质量。在仓储配送过程中，智能传感器可以监测货物位置和数量，实现自动化的库存管理和物流配送。这些先进技术和设备的运用，使智能制造工厂的生产过程更加快速、高效和精确。

第二段：智能制造工厂实现了生产过程的自动化和智能化。智能制造工厂利用先进的机器人技术和自动化设备，实现了生产过程的自动化。机器人可以完成各种复杂的操作，取代了传统的人工操作。这不仅提高了生产效率，同时也减少了人为因素引起的错误和事故。智能化系统的运用进一步增强了智能制造工厂的自动化程度。比如，在生产过程中，智能传感器可以及时检测到设备的故障或异常，自动报警并通知维修人员进行处理。这种自动化的生产过程不仅提高了生产效率，还降低了生产成本和人力成本。

第三段：智能制造工厂的灵活性和可定制性得到了显著提升。智能制造工厂运用先进的信息技术和智能化系统，可以根据客户的需求进行柔性生产和定制化生产。在智能制造工厂，生产线不再是固定的，可以根据不同产品的需要来调整和优化生产流程。通过智能化系统的运用，智能制造工厂可以快速响应市场需求，实现小批量、多品种的生产。这种灵活性和可定制性的提升，使智能制造工厂能够更好地适应市场变化和客户需求。

第四段：智能制造工厂对工人的要求也发生了变化。智能制造工厂的自动化程度越高，对工人的技能要求就越高。在智能制造工厂中，工人不再需要进行繁重的体力劳动，而是需要具备良好的数据分析和运维技能。工人需要熟练掌握智能化设备的操作和维护，能够分析和处理设备故障以确保生产过程的稳定性和流畅性。同时，智能制造工厂也需要工人对智能化系统的数据进行分析和利用，为生产决策提供支持。这要求工人具备更高水平的技能和知识，也为工人的培训和发展提供了更多的机会。

第五段：智能制造工厂的发展对制造业产生了深远影响。智能制造工厂的高效率和高品质生产过程，使得制造业能够更好地满足市场需求，提高竞争力。智能制造工厂还能有效减少资源的浪费和环境的污染，为实现可持续发展做出贡献。同时，智能制造工厂的发展也为经济增长和就业提供了新的动力。但是，也要注意智能制造工厂的安全和隐私保护等问题，确保智能制造的持续健康发展。

综上所述，参观智能制造工厂让我深刻感受到智能制造的优势和价值。智能制造工厂的先进技术和设备、实现的自动化和智能化、灵活性和可定制性的提升、对工人的要求的变化以及对制造业和社会的影响，都使我对智能制造有了更深入的了解和认识。相信智能制造会成为未来制造业发展的一个重要趋势，我也会积极参与其中，为智能制造的发展和创新做出贡献。

智能工厂心得体会总结篇八

智能制造是当今产业发展的热点，智能制造工厂则是智能制造的具体体现。这些智能化的工厂将传统的制造过程与最新的信息技术相结合，通过自动化、网络化和数字化的手段，提高了生产效率和产品质量。我有幸参观了一家智能制造工厂，深感对这种工厂模式有了更深入的了解和体会。

首先，智能制造工厂的高度自动化给我留下了深刻的印象。在我参观的工厂里，几乎所有的制造流程都是由机器人来完成的。从原料的运输、零件的加工，到产品的组装和包装，全部都是由机械臂负责完成。机器人的灵活性和效率让我大开眼界，它们能在短时间内完成复杂的动作，大幅提升了生产效率。这也让我意识到，机械化的工厂将成为未来制造业的主流。

其次，智能制造工厂的网络化让生产更加高效。在这个工厂里，所有的设备和机器人都能够通过网络进行连接和通信。生产数据、库存情况和订单信息可以实时传输，每个环节都能够及时掌握整个生产过程的状态。这种网络化的制造模式能够快速反应市场需求，合理调配生产资源，大大缩短了交货周期。同时，通过网络连接，工厂能够通过远程监控和智能分析，提升设备的运行效率，降低故障率，减少生产停机时间。

再次，智能制造工厂的数字化给产品质量带来了重要的提升。在这个工厂里，所有的生产数据都被精密地收集、分析和存储。通过数据分析和人工智能算法，工厂能够实时监测每个产品的质量指标，并在发现问题时及时调整生产过程。这种数字化的质量管理手段，让生产过程更加精细化和可控化，降低了产品的不合格率，提高了企业的竞争力。

最后，智能制造工厂对员工的要求也发生了很大变化。相比传统的工厂，智能制造工厂更加注重员工的技能培训和知识更新。在这个工厂里，机器人并没有取代人类的工作，而是提供了更高级、更有挑战性的职位。员工需要具备更多的技术和管理能力，与机器人协同工作，共同提升产品质量和生产效率。这要求员工具备学习和适应能力，不断更新知识和技能，以适应智能制造时代的发展需求。

总之，智能制造工厂是现代制造业发展的必然趋势，它通过自动化、网络化和数字化的手段，提高了生产效率、产品质量和企业竞争力。这次参观让我深刻认识到智能制造工厂对传统制造业的革新意义和影响，也让我意识到未来制造业的发展方向和自身的努力方向。我相信，智能制造工厂将会在不久的将来成为制造业的主流，而我们也应该积极适应这个变化，提升自己的技能和知识，为智能制造时代做好准备。

智能工厂心得体会总结篇九

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。