读后感，就是看了一部影片，连续剧或参观展览等后，把具体感受和得到的启示写成的文章。当我们想要好好写一篇读后感的时候却不知道该怎么下笔吗？下面我给大家整理了一些优秀的读后感范文，希望能够帮助到大家，我们一起来看一看吧。
人工智能读后感篇一
这本书我断断续续看了大约两三个星期，谁知微信读书统计我总共才花了8个多小时。我对新科技发展一向反应迟缓，对计算机科学也知之甚少，只有对alphago和柯洁的大战以及无人驾驶车的前景等还算感兴趣，这本相当于人工智能科普的书正好适合我，难得的是还写得颇有趣。李先生像个人工智能的布道者，娓娓道来人工智能的来龙去脉，宏观地介绍人工智能在各个领域的发展现状和前景，大声宣告人工智能时代即将来临，并且敦促大家做好准备积极迎接它的到来，中间还穿插了人物的故事。
我对这本书中印象比较深的有如下几点:。
1.人工智能，分为弱人工智能强人工智能，和超人工智能。弱人工智能就是能在特定领域内解决问题的人工智能，目前的大部分人工智能都属于这一类，佼佼者比如说alphago，又比如我现在正在用的讯飞听写功能。第二类是强人工智能，这种也叫通用或完全人工智能，可胜任人类所有工作，目前还没有这种人工智能。最后一种是超人工智能，也就是比人还要聪明的ai,这个目前只存在于科幻小说里，在可见的未来不太可能会实现。那这三类人工智能，第一类，对人是没有威胁的，那第二类或者第三类，就难说了。
2.ai的出现将会带来人类的另一次大的产业革命，并且它可能比之前的蒸汽机带来的工业革命对人类社会和产业结构的影响还要巨大。据说，在人工智能时代，重复性的、机械性的工作将被机器代替。但是他们并不会使人类失业，而是使人们的工作内容形式发生大的改变。并且据说人类会被机器解放出来，有更多的时间和自由去追求自己的兴趣，发展自己的创造力等。
3.在这样的背景下，未来的教育方式和目标也会发生巨大的改变。教师要学会与机器协作，教学方式侧重于小组讨论，内容要侧重于培养学生的创造力、情感交流能力、综合分析能力、审美能力等等不能被机器所替代的东西。教单一一种知识技能——比如说语言——的教师，则很可能几年后就会被机器所替代。
除去以上几点，我还记得这本书里说到的人的故事。任何人类社会的发展都离不开个体的人，这本书里提到了很多形形色色的对ai发展有杰出贡献的人。其中我印象最深刻的是图灵，他的才华有多出色，他的命运就有多悲惨。他的结局让我不由想起一句话:悲剧就是把美好的东西毁灭给你看。
人工智能读后感篇二
碰巧在浦东图书馆听了刘韩老师的人工智能讲座，让人惊喜的是现场来了很多孩子们，越来越多的人开始关注人工智能。作者刘韩老师的介绍有助于更加透彻的理解书中的内容，《人工智能简史》成了我学习人工智能的第一本入门书。
下面谈论书中我感兴趣的一些话题，分享一下看书时我的体会，希望朋友们看书时能有更多的收获和感悟。
从1956年开始到现在，人工智能的历史只有六十多年，但是引领了科技发展的潮流。这本书内容丰富，从多角度介绍了人工智能，包括达特茅斯会议、人机下棋大战、火热的深度学习技术、编程语言和工具、人工智能在不同领域的应用等等。贯穿于全书的就是对科学家们的介绍，重点讲述了他们的人生经历和对人工智能的发展做出的贡献。
让我们跟随科学家，参观闻名的学校和先进的名企，走进科学家的工作与生活，来一次真正的科技之旅。下图是我看书的一些收获，书中还有更多精彩的内容等待着你去发现。
书中包含了众多的历史事件，有些历史事件之间有着紧密的联系，从中可以看出科学研究是如何一步步发展的。比如众所周知冯？诺依曼对计算机的发明做出了重大贡献，在书中追根溯源，会有很多新的发现。1938年香农的一篇硕士论文奠定了数字电路的理论基础，把布尔代数、二进制、电路系统联系在了一起；1937年图灵发表的论文中创造性的提出了图灵机，后来图灵机成为了电子计算机的理论基础；1854年乔治？布尔的经典著作中阐述了布尔代数；1679年莱布尼茨发明了二进制；1674年莱布尼茨改进了帕斯卡的加法器，制造了新的计算器，这对计算机先驱巴贝奇有很大的启发。最终在战火纷飞的二战中，冯？诺依曼对加入了研制计算机的莫尔小组，对计算机进行了重大改进，1945年完成了101页的《关于edvac的报告草案》；基于冯？诺依曼体系结构，全世界制造出了各式各样的计算机。电子计算机是20世纪最伟大的发明之一，它的发明过程让我们感受到了科技的神奇魅力。
书中科学家人数众多，包括早期的数学家、早期的计算机科学家和人工智能科学家等等。对科学家的介绍是这本书的一大特色，寻找感兴趣的科学家，他们就是我们成长路上的良师益友，指引着我们一路前行。
我第一个想了解的科学家是冯？诺依曼，他是一位科学全才，在多个领域做出了贡献。良好的教育和科研环境，让冯？诺依曼天赋的才能得以充分的发挥。他丰富的人生经历吸引着我们，从有关他的大量资料中会发现很多有价值的信息。我整理了部分资料，如图所示，让我们一起来认识一下这位天才科学家。
书中有很多天才少年，冯？诺依曼就是其中的一位。他不仅天赋高，还受到了良好的家庭教育，上学时得到了老师的精心培养。冯？诺依曼的父亲培养孩子的好方法家庭餐厅研讨会，20世纪布达佩斯的精英中学教育，让冯？诺依曼从天才少年成长为了天才科学家。目前人工智能人才短缺，寻找人才并加以重点培养，值得人们期待。
刘韩老师在各地举办人工智能的讲座，和观众交流探讨有关人工智能的问题，引发了人们对科学的热情，同时还在寻找有志于在人工智能领域施展才华的天才少年。刘韩老师愿意做天使连接者，让人们有机会认识顶尖的科学家，为人才的成长创造良好的环境。对人工智能感兴趣的朋友们，期待你们早点和刘韩老师相遇，抓住人工智能发展带来的机遇。
以名画作为书的封面，说明刘韩老师喜爱艺术。封面是达？芬奇的名画《岩间圣母》中的天使，前言中还提到了面对达？芬奇绘画中的天使进行冥想，可见这幅画对刘韩老师来说有着重要的意义。值得一提的是，达？芬奇还是一位科学家，有着广泛的兴趣爱好。
有关书中的一些名画插图，达？芬奇的《岩间圣母》两幅画孰真孰假，拉斐尔的《雅典学院》画中的人物都是谁，米开朗基罗的《创造亚当》绘画过程有多么艰辛，来寻找一下这些问题的答案吧。闲暇时欣赏名画，寻找名画背后的故事，会带来许多乐趣。
对于机器人，我们感觉并不陌生，最早熟悉的是科幻小说、科幻电影、动画片中的机器人。人工智能的发展让机器人走出了实验室，工业机器人在一些行业得到了广泛应用，日常生活中机器人也开始闪亮登场。
书中第6章介绍了电影与现实中的很多机器人，里面有你喜欢的机器人吗？书中第2章为我们讲述了人机下棋大战背后精彩的故事，第3章介绍了人工智能领域最火热的深度学习技术。让我们一起来探索人工智能的奥秘。
刘韩老师在前言中预测，未来50年里，人工智能、航天技术和基因技术等科技的发展将会实现质的飞跃。人工智能会像电力一样，成为无所不在的基础设施。为了降低人工智能带来的风险，附录1中给出了将“良知”注入机器人“内心”的初步思考。
六十年来，人工智能的研究三起两落。今天数据量够大，计算机够快，理论够清晰，人工智能的研究取得了突破性进展。未来人工智能将会无所不在，工作中只有勤奋是远远不够的。越来越聪明能干的机器人会让我们想办法提升创新能力，挖掘自身的潜能。让我们满怀憧憬，见证科技的发展，迎接人工智能新时代的到来。
人工智能读后感篇三
时光易逝，白云苍狗，我们的世界无时无刻不在变化之中。科技是第一生产力，从第一次科技革命到第二次科技革命，再到现在的信息革命，科学技术曾给人类带来的无穷的变化。当谷歌人工智能“阿尔法围棋”人机围棋大战”中以4：1击败韩国著名棋手李世石九段后，人类不仅在感叹机器智能领域取得又一个里程碑式的胜利，也感叹一个新的时代—智能时代的到来。机器依靠大数据和智能算法“赢了”人类的大脑。"我认为任何一种对人类心灵的冲击都比不过一个发明家亲眼见证人造大脑变为现实。"-尼古拉特斯拉曾这么说。每一次科技革命，都会带来翻天覆地的变化，人工智能作为21世纪科技发展的最新成就和智能革命，深刻揭示了科技发展为人类社会带来的巨大影响，大数据与智能时代已经到来。
人工智能即ai，是计算机科学的一个分支，可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟，与人类智能相似，人工智能的产品上到宇航太空，下到深海潜艇，大若巨人，小若米粒，已经在不断延伸到各行各业中，有些早已深入日常家庭生活中。本书是著名媒体人杨澜的第一部跨界作品，杨澜以媒体人的身份，深入人工智能的科技领域，带领团队走访美国、英国、日本、中国等国家和城市，用媒体人的人文视角记录了那些改变世界的人和事，探寻人工智能的发展历史和未来道路。
英国狄更斯曾说过“这是最好的时代，也是最坏的时代”。在全球智能时代下，ai改变着社会和经济，一方面改善人类生活，带来各行各业的便利，极大地提高社会资源的利用率，是社会精细化发展;另一方面机器抢到了人的饭碗，失业随之而来，创造了无隐私的社会，也带来伦理上的冲突等负面作用。杨澜在书中记录了走访著名学府和国际性知名大企业，领略人工智能在视觉识别、语音识别、机器人制造、自动驾驶等领域的'最新科研成果，也理性地指出人工智能在社会、经济、伦理等方面的观察与思考。
本书由腾讯一流团队与工信部高端智库倾力创作。内容全面，条分缕析，循序渐进的将人工智能前世今生，以及未来的发展预测呈现给读者。不仅展现了当下人工智能产业全貌和最新进展，也对人工智能给个人、企业、社会带来的机遇与挑战进行了深入分析。在阅读时候，一边感叹科技和智能革命带来的翻天地覆，也在思考智能革命的何去何从。
任何事物都有两面性，科技也不例外。科技技术是一把双刃剑，我们是人类，我们希冀于自己的人脑创造更强大更智慧的机器来帮助我们解决难题，而不是用机器来固化我们的大脑。如今的人工智能应用广泛，机器翻译、图像识别、辅助诊断等等，方便快捷了我们的生活，也应该警惕技术带来的挑战，人工智能就像一面镜子，照见人类智能的神奇与伟大。我们提出，拓展发展新空间，实施网络强国战略，实施“互联网+”行动计划，发展分享经济，实施国家大数据战略，提升制造业数字化、网络化、智能化水平，培育一批网络化、智能化、精细化的现代产业新模式。大到国家上层建筑，小到企业和我们个人，希望在人工智能革命的时代下能够大有作为。
人工智能读后感篇四
粗略通读了开复老师的这本科普读物，极力推荐像我这样的小白们花些时间读一遍。对于专业人士，也是本不错的书，相信会从很多角度启发你的思考。
开复老师能把原本非常抽象的概念讲得通俗易懂，例如把深度学习比喻成一堆水管的组合，就让我这个外行也能了解深度学习大概是怎么运作的。在此之前读过很多介绍深度学习的文章，但读了后还是让我云里雾里不知所以。
此外，开复老师写这样一本书的优势在于他自己是ai方面的专家，因此有很多压箱底的经历和感悟可以娓娓道来。例如他感慨自己生不逢时那部分时，能感受到他内心深深的遗憾。又例如在讨论我们在人工智能汹涌而来时，该如何找到自己的定位，如何学习以及如何与人工智能相处时，有许多真知灼见。相信如果没有长期深入的思考，是无法获得这些有启发意义的阐述的。
书中还提到了很多电影、动画、科幻作品对人工智能的理解，开复老师对这些素材一一作了评论，借这些素材表达了自己的看法，有表示赞赏的，也有直抒不同看法的。这种写作方法很值得借鉴，让读者不会觉得作者是一个人在唱独角戏，而是请来了很多位嘉宾轮番上阵和作者pk。
最后，忍不住要对书的封面设计吐槽下。封面上的开复老师虽然看着精力充沛且睿智非凡，加上身旁的kai-fu机器人也很贴合主题，但是总让人有种成功励志读物的感觉。把知名作者的形象放到封面上，这样的设计对书籍的销量应该很有帮助，我这么开导自己。
人工智能读后感篇五
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。
人工智能读后感篇六
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”。
人工智能读后感篇七
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。
人工智能读后感篇八
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。
