读后感可以帮助读者更好地理解和吸收书中的知识，加深对书籍内涵的理解。写读后感时，我们可以参考其他读者的评论和解读，拓宽自己的思路和观点。以下是一些精选的读后感范文，希望可以给大家在写作时提供一些有益的参考和指导。
人工智能的未来读后感篇一
人工智能的未来已经成为了时下科技领域的热门话题。在近年来，人工智能发展迅猛，它的应用不断地出现在各个领域中。而我也因此对人工智能产生了浓厚的兴趣。在学习和了解人工智能的过程中，我深深感受到人工智能对于未来的发展会产生怎样的深远影响，故有了下文的发言。
[第一段]。
人工智能在未来的发展及应用将会越来越广泛，也越来越普及。通过人工智能我们可以更加高效地解决问题，也能够更好的满足人们的需求。而人工智能也将会深度地融合到我们的日常生活中。例如，人工智能能够根据我们当天的日程安排，推荐最合适的路径和交通工具，让我们在出门前就可以规划好最合适的路线。这对我们的日常生活有着巨大的帮助。
[第二段]。
我认为，人工智能的未来还是会有很多挑战和难点需要攻克。例如，机器学习领域还面临着很多问题，需要更加深入的研究。另外，数据的质量和可靠性也是人工智能的一个重要挑战。只有通过对大量数据进行分析整理、建立数据模型并进行机器学习，才能够让人工智能更加合理、更加智能的工作。
[第三段]。
人工智能将会对各行各业带来深刻的变革。例如，医疗领域可以借助人工智能对患者病情进行精准预测，大大提高医疗水平。在产业上也有很多运用。例如，金融领域可以利用人工智能来实时进行交易决策，减小风险和成本等。
[第四段]。
虽然人工智能的未来发展充满了挑战和困难，但我们可以看到，人工智能的好处也是显而易见的。它能够帮助我们解决很多现实问题，在各个领域都有不同的应用前景。由于在各个领域各有所长，我们还可以进行跨领域的应用，使得人工智能能够更加灵活地应用于工业以及我们的日常生活中。
[第五段]。
虽然人工智能的应用前景非常广阔，但是我们也应当认识到，它并不能完全替代人类的工作，现有的技术仍然需要人类去监督和管理。因此，人工智能的未来需要我们保持高度的警惕和观察。在未来的应用过程中，我们也应当严格把控人工智能的发展，借助技术发展的优点，实现良性的人工智能应用，为人类社会带来更加积极的效应。
[结语]。
总之，人工智能的未来不仅有无限的潜力和机会，也存在着巨大的挑战和困难，我们有必要深入研究，不断改善和完善技术。更加重要的是要以人为本，发挥人类的主体作用，防止人工智能失控带来不可预知的后果。只有这样，我们才能够让人工智能更好地为我们的生活和产业服务，并为人类的发展做出贡献。
人工智能的未来读后感篇二
如何创造意识、思维，也许是人类认识自然的最后难题，是意识对自己的回归。作为著名发明家、作家、未来主义者，库兹韦尔关于思维的研究和观点独特而惊人。他认为不久的未来，计算机可以实现人类大脑新皮质功能并超越人类，人类将与机器结合成为全新的物种。
库兹韦尔只是把“奇点”当作一个绝佳的“隐喻”。这个隐喻就是，当智能机器的能力跨越这一临界点之后，人类的知识单元、连接数目、思考能力，将旋即步入令人晕眩的加速喷发状态――一切传统的和习以为常的认识、理念、常识，将统统不复存在，所有的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态。
在库兹韦尔看来，人工智能的关键，并非通过物理手段制造出媲美、超越人脑的“非生物性智能机器”。这条路行不通。他给出的方法简单有效：将人脑与电脑“嫁接”起来。
在本书中，库兹韦尔用4章的篇幅（第3章：大脑新皮质模型；第4章：人类的大脑新皮质；第5章：旧脑；第6章：卓越的能力），精心构筑了支撑他伟大预言的第一块基石。这块基石的目的，就是试图将大脑新皮质作为“新脑”的重要组成部分，与旧脑区别开来。
智能可以超越自然的局限，并依照自身的意志改变世界，这恐怕是世间最了不起的奇迹了。人类智能可以帮助我们克服生物遗传的局限，并在这一进程中改变自我。唯有人类能够做到这一点。
人类智能之所以能够产生与发展，源于这是一个可以对信息进行编码的世界。物理学的标准模型[3]会有数十个常量需要被精准限定，否则无法产生原子，也就不会有所谓的恒星、行星、大脑，更不会有关于大脑的书籍。让人不可思议的是，物理学定律及常数能够精确到如此程度，以至于允许信息自身得以演化发展。
我们的第一个发明是口语，它使我们能够用不同的话语来表达想法。随后发明的书面语言，使我们能够用不同形式来表达我们的想法。书面语言库极大地扩展了我们无外力援助的大脑的能力，使我们能够维持并扩充我们的认知基础，这是一种递归结构化的思想。
我们还开发了其他工具，通过利用这些工具，我们现在能用精确的信息术语来理解我们所属的生物群落。我们正以极快的速度利用逆向工程法分析生物群落的构成信息，包括大脑结构的信息。我们现在拥有以人类基因组形式存在的生命目标代码，这项成就本身也是指数级发展的一个突出实例。
现在有一项涉及成千上万个科学家和工程师的宏伟工程正在进行中，他们正致力于理解智能程序的最好范例――人类大脑。这项工程的目标是精确理解人类大脑的工作机制，然后通过这些已知的方法来更好地了解我们自身，并在必要的时候修复大脑，而与本书最密切相关的，就是创造出更加智能的机器。以前专属于人类智能的许多任务以及活动，现在能完全由电脑控制，更加精确，范围也扩大了。
理解、建模和模拟人类大脑的关键是对大脑新皮质实施逆向工程，而大脑新皮质是我们进行循环分层思维的地方。
大脑也是这样。它有一个类似的巨大的冗余组织，尤其是在新皮质结构中。化繁为简，揭开人脑最基本的力量，包括其基本智力系统如何进行辨识、记忆、预测。这些行为在新皮质里不断重复，产生了各种不同的想法。
人工智能的未来读后感篇三
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。
人工智能的未来读后感篇四
以人工智能为主要研究方向的计算机科学领域，近几年来发展迅猛，并对人类生活产生着日益深远的影响。人工智能技术的不断进步已经让许多传统行业发生了颠覆性变革，并为人类的生活和发展带来了诸多机遇与挑战。笔者在深入学习了人工智能相关的理论与技术后，对于人工智能的未来发展和可能带来的影响，产生了一些体会和思考。本文将从五个方面进行探讨，以期为读者提供一些有益的参考。
随着人工智能技术的逐步成熟，越来越多的人们开始意识到，人工智能有可能重新定义人类文明的未来。在计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域，人工智能技术已经取得了一系列极为显著的成果，如深度学习、神经网络、机器翻译、人脸识别、无人驾驶等等。这些技术的进步不仅大大地提高了人类的效率和生活质量，更逐渐实现了人机交互和智能决策，这标志着人工智能已经进入了一个新的发展阶段。
人工智能的优势在于它可以高速地处理和分析海量的数据，并在其基础上对情境进行智能判断和决策。在很多任务和领域，人工智能系统已经表现出了超越人类智慧的能力。然而，人工智能在一些方面还存在着一定的局限，如对未知情境的适应性不足，判断的模糊性较大等。这也限制了人工智能应用的范围和水平，并暗示着对人工智能系统的研究和优化仍然在继续。
人工智能技术在人机交互和智能决策方面具有独特的优势，也给人造成了一定程度上的压力和冲击。与此同时，人工智能的应用也需要更多地考虑人类的需求和利益。要实现人机互动和合作，需要更高级的人工智能技术和更完善的应用场景。同时，还需要进一步探讨人机互动和合作的道德和法律问题，以确保人工智能的发展能够更好地服务于人类的进步和发展。
未来，人工智能将进一步发展成为人类智慧的重要组成部分，并为人类的生活和社会带来一系列变革。笔者认为，人工智能领域未来的发展趋势包括：
1.智能化和自动化应用的加速发展。
2.人机协同的智能应用成为主流。
3.更加普惠的人工智能服务得以普及和推广。
4.新一代人工智能系统将兼顾自我学习和自我进化的功能。
5.人工智能在跨学科之间的整合和应用将进一步深化。
人工智能的面临的挑战包括政策法规、道德准则、数据隐私、资源调度等多个方面。未来，人工智能将更多地涉及到金融、医疗、教育等领域，这将给人类带来巨大的机遇和挑战。如何将人工智能系统更好地服务于人类社会，如何平衡人工智能的发展与社会进步的要求，是人工智能未来面临的最重要的挑战。
综上所述，在人工智能的未来发展中，要注重人机协同的智能应用，平衡人工智能的发展与社会进步的标准，加强相关的政策法规和道德准则等。只有这样，人工智能才能更好地为人类社会的发展和进步作出贡献，走向更加美好和有益的未来。
人工智能的未来读后感篇五
人工智能是继工业革命和信息革命之后的又一次技术革命，它正在通过机器学习、深度学习等技术手段不断拓展其应用领域，将对社会经济和人类生活产生深远影响。但同时，也会带来众多挑战和未知。在我的学习和实践中，我深刻认识到了人工智能的发展必然性和巨大潜力，也有所思考和担忧。
第一段，介绍人工智能的定义及其应用领域。
人工智能指的是通过计算机技术实现智能化的机器，它模拟人类智能的某些方面，比如语音识别、视觉识别、自然语言处理等。现在人工智能已广泛应用于各个领域，在医疗、金融、安防、教育等行业都取得了很大成功。未来，人工智能将进一步应用于智能制造、智慧城市、智能家居等领域，为人类创造更多价值和便利。
人工智能的快速发展也带来了一些挑战和问题。一方面，为了实现人工智能普及化和应用化，需要解决数据安全、隐私保护等问题；另一方面，人工智能技术的普及和应用，也会对传统的人力资源和服务业造成冲击，引发社会结构的变化和失业风险。同时，人工智能也存在着算法不透明、无法解释等问题，需要进一步完善相关法律和监管制度。
尽管人工智能引发了一些担忧和挑战，但其发展对人类的积极影响也是不可否认的。人工智能在医疗领域应用可以帮助提高医生的诊断精度和效率，为病人提供更好的医疗服务；在安防领域应用可以帮助提高公共安全和社会稳定性；在金融领域应用可以帮助提高风险控制和预测，为个人和企业提供更好的金融服务等。这些应用将为人类创造更多的福祉，提升人的生存水平。
第四段，深入考虑人工智能发展的前景。
随着技术的不断进步，人工智能会呈现出更加智能化的特点，比如更高的自动化、更准确的判断和预测能力、更优秀的学习能力等，将进一步提高人工智能的普适性和普及程度。同时，人工智能的网络化和智能化、智能物联网的崛起等也将成为人工智能发展的新趋势。这些都展示了人工智能的未来巨大的潜力和可能性。
综上所述，人工智能是一项前途光明的技术，对人类社会、经济和文化产生着深远的影响。在面对人工智能的发展过程中，我们需要解决好技术、法律、安全等重要问题。对于我们普通民众而言，也应该注重学习和了解人工智能的应用和发展趋势，为其发展提供支持和应用场景，使其更好地造福于人类。同时，我们也需要关注人工智能对人类生存和发展的影响，探讨人工智能与人类共生发展的可能性。只有这样，才有可能在人工智能技术的探索和应用中实现人类的共同发展和进步。
人工智能的未来读后感篇六
因为我本人硕士毕业论文用到的就是bp神经网络，所以我也是对人工智能的底层逻辑大体上了解一些皮毛。我个人觉得人工智能就是机器或者系统可以像人一样进行学习经验、思考判断，通过输入层，中间层，输出层来最终做出决策。而其中中间层是一个设定好规则的黑箱，里面具体运算方式其实很复杂，就像人类大脑，思考了哪些、信号怎么传递的，其实一般人也是不知道的，但就是能做出决策来。
这本书介绍了人工智能的历史，基本原理，需要关注的地方，对人类社会的挑战，以及各国做出的策略。
但是我认为本书最大的作用是让我对于人工智能开拓了视野，原来只是去考虑机器怎么思考，是有形的机器还是无形的系统。实际上人工智能的安全问题(战争机器人的出现、阿西莫夫机器人三定律)，伦理问题(是否要给机器人以人的地位)，道德问题(由于设计人员或多或少的原因导致机器识别黑人为黑猩猩这种道德问题)，法律问题(无人骑车撞人事件是处罚研发人还是拥有者还是机器本身)，对人类工作的挑战，可能会导致大多数人失业等问题。
我觉得对于人工智能的时代，目前来看还是炒概念，不可否认随着阿尔法狗的出现代表着新时代的人工智能算法层级的一大进步，但是人工智能如果想进入到目前各行各业还是要走很长时间的。但是很多专业领域可以操作使用，尤其在仅仅靠系统判断的领域，比如预测，投资等。因为真正需要作业的工作，不仅仅要系统智能还要硬件上可以配套。但是人工智能的时代可期，十年后应该可以渗透到人的身边。还有上面谈的法律伦理道德等问题。这些问题的抛出者一般是政府方面，我认为如果对于新兴事物政府要是全想到了社会的前面就不会有什么创新了。等发展起来再说，就是我的想法，当然政府需要制定个像机器人三定律的类似宪法底线的东西就行了。就像说无法判断无人车撞人是谁的错，有人驾驶的车能判断出来谁的责任，但是该撞还是撞了，汽车出现了100多年了，规则还是在修改和变动的。还有机器取代人工作的问题，很多人找不到工作的事情，这是肯定的，就像以前一艘不到1万吨的船上要有几十上百人，现在20万吨的船都不需要超过20人。那些船员干啥去了？时代会进步的，有些岗位自然会被取代，但是人作为可以适应不同环境的智慧生物，肯定可以适应新时代的。
总之科技的进步是无人可以阻挡的，为了不被时代的车轮压死就只能推着时代走。
人工智能的未来读后感篇七
各位书友大家好，今天我分享的书是比尔盖茨的`《未来之路》，这是比尔盖茨在1995年对微软发展历程的系统回顾，他休学开启计算机梦的青涩桥段也充满其中，同时，书中也描绘了那时的他对pc未来的畅想。20年后，他的预言很多成真了，比如他对智能手机和视频会议的畅想，如今早已成为我们生活的一部分。
然而，本书给我印象最深刻的并不是对纯粹技术的介绍和描绘，而是比尔盖茨凌驾于精妙的技术天赋之上的，对生活艺术的深刻理解，他身上的人文关怀，对人性的深刻洞察、善于总结反思的个人特质，还有他的叛逆、勇敢创新与独树一帜。我看到的是能和现在的我交流沟通的活生生的少年。
比尔盖茨很善于将枯燥的理论和现象，通过形象有趣的故事和例子来讲述，并具有生活的智慧灵性。比如，他在讲二进制的算法和信息比特叠加时巨大的数据量时，举了一个"大臣要求国王在棋盘的方格中依次放翻倍的麦子"的例子，数据量的巨大一下子就变成了形象可感的麦堆，他并说，"我们日常的生活经验还不足以丰富到使我们看透为什么一个数字会在很长的时期成倍数增长——所隐含的种种暗示。"我觉得这是一句很有哲学意味的话，作为一个与科技、与实证主义打交道的创业者，他始终对自然和生活的不确定性保持着敬畏。这是很难得的，这使他在生活的激流和行业的竞争中保持着清醒的头脑，带领着团队创造一个又一个奇迹，并不卑不亢。他拥有平常心。
在这本书，我体会到很多比尔盖茨的学习方法和处事态度，比如，他会对一些公司进行长期的观察和总结，学习行业的原则，并根据自己的现实情况，找漏洞，找突破。他善于对过往的各种选择及其结果进行总结和分析，久而久之，他知道哪些是孰轻孰重的问题、哪些是兼容性的问题，什么时候应该主动突击，而什么时候应该随波逐流。他更善于总结规律，比如，他观察到有才华的人喜欢一起工作，这种工作环境容易制造一种兴奋感。潜在的伙伴和用户也会加倍注意到这家公司，这样一来，这种正向的螺旋就周而复始，也就容易产生下一个成功。当微软蒸蒸日上，而其他一些相似的公司面临破产的时候，他把这些公司中的精英召集起来，运用这个原理，推动了下一次创新的革命。
成功的人各有各的特质，而唯一不变的，是对于自己从事行业的无尽的热爱。唯有热爱，才能勇敢探索。这让我想到了我自己，我在哪方面有独有的天赋？我愿意终其一生愿意奉献青春的行业是什么？目前，我还没有明确的答案。我还在不断尝试和寻找。
人工智能的未来读后感篇八
你不得不承认，人生是一个不断的巧合。如果不是因为去年参加网络上的人工智能课程，我不会了解那么多新鲜的知识。在bigdata课程里，看到了介绍hierarchicaltemporalmemory，搜索在y**tube上看了jeffhawkins的视频，原来他就是那本被很多人谈及的《onintelligence》一书的作者。有一天发现，发现那本绝版了很久的，也被很多人提及的书《人工智能的未来》居然到货了。这才发现原来是同一本书，真是如获至宝！
书很薄，字体很大，很快就翻完了。说是很快，那是因为读来很爽，作者关于智能的解释实在是深得我心。我曾经有过一些关于记忆的思考，记忆片段是如何关联的，在书里都解释得清清楚楚。有些概念在geb里也提到过，比如我的大脑里一定有根神经是关于楼下那只猫的。其实对每一个你认识的人，每一个单词字母...关于这个世界的每一个物体，在你的大脑里都有个抽象的概念，有一根神经对应着，这想来很不可思议。原来，柏拉图的理想国是很有道理的。
作者认为，大脑新皮层只是在原有古脑的基础上加上了一个记忆系统，于是就带来了所谓的智能。而智能并不需要计算，而只是直接提取现成答案。所以说要想成功，需要10万小时的努力是有道理的，你需要有很多的答案，才能提取。有时候我们说，一个人很聪明，很灵活，其实是见多识广的缘故。因为见得多了，你的知识就很丰富，各种关联就很多，要找到答案就很容易。
记忆来自感知，所以跟一个人的经历有关。你之所以是你，是你的经历造就了你的记忆，而记忆是你行为的基础。我们制造的智能机器，其感知跟我们不同，其智能形式必然不同，或者说其思考和行为方式不同。就像有些人，她的行为你不可理喻，实在是因为经历不同，记忆不同，所以世界模型也不同。
作者说，智能并不需要外在的行为。比如，你只是阅读这上面的文字，虽然你不动声色，但是我知道你已经懂了。
人工智能的未来读后感篇九
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”。
人工智能的未来读后感篇十
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。
人工智能的未来读后感篇十一
在青少年活动中心里的多功能厅，伟大的科学探险家位梦华教授给我们上了惊心动魄的一堂课。
当精神抖擞的位教授一上讲台，就问我们：“孩子们，请问你们知道宇宙时什么样的吗？”对于这个问题，我也回答不出来，位教授看我们台下一片闹哄哄的，没有听到准确的答案，便在电脑屏幕中显示出了宇宙的由来：在很久以前，没有地球，没有太阳，没有星空，没有光亮，只有无数能量集中在一个点上。突然，“嘣”的一声巨响，空间和时间同时诞生，迅速向外扩张，这就是宇宙。
第二个介绍的是奇异的地球两极的共同特点：一年一天，极昼和极夜。极点之上只有一个方向，北极店上只有南，南极点上只有北。一年到头冰天雪地，荒无人烟，生物稀少。
位教授还给我们介绍了两极的不同之处，南极最大的陆地动物竟然是螨虫，南极的气温比北极的气温还要低几十度，所以没有能适应这么低气温的动物。相对南极，北极的动物就要繁多很多，其中最著名的就是北极熊，看着位教授在电脑屏幕中播放的一张张可爱的北极熊照片，我很开心。不过心里又替这些可爱的北极熊感到悲伤，由于我们人类的破坏产生的'温室效应，南北两极的冰山正在逐渐的消失，在不久的将来这些可爱的北极熊将会失去它们的家园。
上完这堂课，我感触最深的是：一念之差，缪以千里。生于忧患，死于安乐。
人工智能的未来读后感篇十二
人工智能（artificial intelligence，简称ai）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。
（二）人工智能的分类
人工智能的概念很宽泛，按照人工智能的实力可分为三大类：
1、弱人工智能：在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。
2、强人工智能：各方面都能和人类比肩的人工智能。
3、超人工智能：在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。
人脑与电脑的最大差别在于，一些我们认为困难的事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都十分容易；但一些人类认为容易的事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，以为为什么喜欢这个而不喜欢那个，要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。
美国发明家、未来学家kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps（calculations per second，每秒计算次数，描述运算能力的单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机，中国的天河二号，运行能力已达到3.4亿亿次，已经超过人脑，但由于其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛运用。kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps（人脑的千分之一），根据加速回报定律，科技的进步将呈指数型增长，按照这个速度，到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。
二、 人工智能的产业链分析
从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）。
从产业链上看，人工智能产业链包括基础技术支撑、人工智能技术及人工智能应用三个层次，其中基础技术支撑由数据中心及运算平台构成，即计算智能阶段，包括数据传输、运算、存储等；人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能及认知智能两个阶段，感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等，认知智能如机器学习、预测类api和人工智能平台；人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合实现不同场景的应用，如无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等领域。
图表 人工智能产业链
资料来源：产研智库
三、 各国加快布局人工智能行业
各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式引导人工智能产业的发展，2017财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。
在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。
现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。
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人工智能的未来读后感篇十三
5月13日，一场探讨“人工智能与未来教育”的高峰论坛在华东师范大学举行。十余名专家作了主题演讲，探讨人工智能将如何影响教育、改变教育等问题。
多名学者认为，目前看来，因为情感能力、认知能力等方面的局限，人工智能尚无法取代教师，但凭借数据处理等方面的优势，人工智能在教育领域大有可为。
也有专家指出，人工智能神经元呈指数型成长，未来完全可以承担创造性工作，甚至获得情感能力。
人工智能的未来读后感篇十四
多位学者在当天的发言中认为，至少在短期内，人工智能仍无法取代教师。
中国科学院院士、华东师范大学信息科学技术学院院长褚君浩相信，机器人教师可以汇聚好老师经验，在未来完全可以承担具体的教师工作。
但他也指出，现阶段机器人耗能大，且无法融入情感等，无法替代教师的很多工作。“人有精神来驱动，有哲学来指导他，所以能够做出很好的成绩。”
华东师范大学计算机科学与软件工程学院副院长蒲戈光认为，当下人工智能革命的本质，是机器对知识的处理取得巨大进步。“但是人类的优势，就在于破坏知识和创造知识。”
沪江网创始人伏彩瑞也对人工智能完全取代教师持有怀疑态度。“我还是琢磨着，一直到最后它也不如人聪明。”他说。
伏彩瑞提出，未来十年会是人工智能和人的智能并举的时代，机器人能承担很多重复性的枯燥工作，而教师的工作重点，会是机器做不到的`事，包括培养孩子的综合素质、情商等。
不过，也有多名技术领域的专家指出，人工智能发展迅猛，未来完全可能胜任创造性工作，甚至具备情感能力。
机器学习与量化金融专家邹昊表示，人工智能神经元的数量增长是指数式的，认知技术、情感技术都是发展重点。未来，机器人在和学生的沟通当中，完全有可能习得如何了解他们的情感和需求。
他表示，未来几十年，人工智能完全可能胜任创造性工作。
人工智能的未来读后感篇十五
对于人工智能我是有学习的欲望的，而且是强烈的愿望，因为后续所有的软件技术、产品一定都会和人工智能扯上关系，否则就会被社会淘汰，这是必然趋势，谁也抵挡不了。
先来介绍两位作者吧。
李开复：博士，1988年获卡内基-梅隆大学计算机科学博士学位，他的博士论文主题是关于世界上第一个“非特定人连续语音识别系统”，并于1988年由《商业周刊》杂志授予该系统“科学创新奖”。职业生涯开源于苹果，并官至苹果交互式多媒体部门副总裁。1998年创办微软中国研究院，同年他开发的“奥赛罗”人机对弈系统击败人类世界团体比赛冠军选手。而后，他转任微软全球副总裁、谷歌全球副总裁兼大中华区总裁，20xx年创立创新工场。
engineer、资深技术经理等职，参与或负责研发的项目包括桌面搜索、谷歌拼音输入法、产品搜索、知识图谱、谷歌首页涂鸦(doodles)等，在输入法、知识图谱、分布式系统、html5动画/游戏引擎等技术领域拥有深厚的积累。
这本书分为六个章节：
第三章是“ai真的会挑战人类?”，这章主要介绍了alphago带给我们的启示，以及来自霍金等科学家的警告，并且介绍了人工智能还不能做什么。
第六章是“迎接未来：ai时代的教育和个人发展”，这个章节主要介绍了应该如何学习、该学什么、教育应该关注什么，以及有了人工智能之后人生还有什么意义等，这些内容。
总的来说这本书属于人工智能科普类书籍，不是针对专业人士的，对于搞软件的人，或是产品经理来说，这倒是一本入门书。
人工智能的未来读后感篇十六
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。
人工智能的未来读后感篇十七
随着科技的发展，使人民的生活更加的方便，其中最重要的大概就是计算机行业的发展了，体现在这方面的则要数是机器人了!影片中，在未来，伴随着情感的需求，丧失儿女年轻夫妇则需要一个类似真人的机器孩子来陪伴他们，为了达到要求，科学家也逐渐掌握大脑的一般运作过程，然后能够编成像大脑一般运行的载有程序的硬盘，这样则能够满足他们的情感需求了，但某些时候虽然机器人能够达到人类的需求，但是却没有对机器人合法的保护措施，对于废弃了的机器人只能够当做废铁来处理，但是要知道人类是血肉之躯，与有相同智商的机器人来比的话，虽然没有经过进化，但明显他们更能适应我们生存的`这个世界，后来的结果是可以预想的!本片引导人们进行诸如此类的思考之外，还植入了一个感人的故事，david—一个有思想、有感情的小机器人，他被一对人类父母—henry和monica所收养。突然有一天，henry和monica的亲生儿子martin从昏迷中醒来。而monica对于亲生儿子和机器人养子中做出了选择。david被人类父母抛弃后，一直认为是自己被抛弃的原因是自己不是一个有血肉的人，他渴望着自己能由一个机器人变成一个真真正正的人。抱着对这个愿望的执着，david展开了漫长的历程。
在描述david经历的故事中，我们可以看到几个不同的机器人角色。
每种机器人都代表自己的作用，但却无法被人类接纳到生命当中存在。与david一同被困机器屠宰场的破旧机器人，当中有仆人、工人、看门人的打扮，可以看出曾经作用于生活和生产。那些破旧机器人中都曾经出色过，但当有更新更先进的型号推出时，它们即被毫无疑问地丢弃，最终被人类彻底销毁。
joe，机器情人，为人类的生理需求服务，懂得分析人类心理变化。teddy，玩具熊机器人，只会作为宠物角色的逻辑思考。joe和teddy能够被人类作为一种寄托，joe甚至能读懂人类的情绪，但始终不被人类所在乎，最终也只能说出“我曾经存在”。
david，新研发的高仿真机器人，能脱离数据计算而用感情思考，懂得爱别人，被人类收养。在martin苏醒前，henry和monica一直尝试去接纳这个机器人儿子，直至martin康复回来发生了一些事情。monica却放弃了接纳机器人做儿子，因为机器人的外表甚至内在无论多么像人类，本质却是机器人。
在这部电影中我更多看到的是机器与人之间的关系，比起其它或许各式各样风格的讲述机器人的电影来说，《人工智能》所要讲述的人与机器人的关系更为生动也更为深刻。
首先，机器人能做什么的问题。关于机器人能做什么，影片在一开始就点明：人类目前的机器人最先进的也就是能下象棋，机器人即使再完美也不具备感情，因此要研究一种机器人，让他们懂“爱”。会上，一位专家就提出异议：要是机器人“爱”上了人类，而人类却不“爱”他怎么办呢?这是一个让人深思的问题。在后来的故事发展中，那种懂“爱”并且会“爱”人类的机器人真的被制造出来，可是他的“爱”却遭到阻拦，甚至被认为他想谋杀人类，结果他被送走。我们可以猜想，未来的机器人什么事情都可以做，他们没有怨言不需要休息，完全可以取代人类做很多事情，但是模拟人类的最终目标还是要机器人也有人类一样的情感，这一点很矛盾，如果机器人和人类一样拥有情感，那人类的地位自然将受到威胁。
其次，《人工智能》讨论了未来的世界是人统治机器人还是机器人统治人。有一点是肯定的，人与机器人是无法和睦相处的。电影里讲述了两个时代，一个时代是人类统治机器人的时代，这个时代人类始终站在强权一方，他们会不顾一切“杀死”被认为是没有用处的机器人，而且处理的手段极其残忍。在电影的最后，是20xx年之后，地球上已经没有了人类，只有高智能的机器人，而大卫是最后一个与人类有过接触，保留有唯一人类记忆的老实机器人。可见，影片讲述的是随着人类的发展，人类自身将不复存在，剩下的只是高智能的机器人。
最后，是机器人与人类的沟通问题。看整个影片，我们几乎没有看到人类与机器人的沟通，除了大卫的“妈妈”(其实那也不是真正意义上的沟通，那只是一种母亲特有的爱)。我们可以发现，人类总是抱着一种想法在和机器人交流--他们是机器人人工智能读后感(3篇)人工智能读后感(3篇)。即使像大卫这样的机器人真正有了人类的情感，甚至“爱”上了人类的时候，人类也是在用异样的眼光看他们。因此，大卫注定是一个相信童话故事的机器人。他的生命轨迹中除了想要得到“妈妈”的爱，就再也没有什么了。
当人类不断的提高了自己的物质生活水平，利用不断发展的科技来满足自己，可是人类越来越认不清楚自己，天空变得越来越浑浊，绿地变得越来越少，人与人越来越冷漠，我们逐渐忘记了人类的感情，忘记了生命的本质，忘记了爱。
然而当人类已完全灭绝，当文明已成往事。只有一个小小的机器孩子，传承着爱的使命，延续着人类真正的灵魂。这不灭的人性精灵，深深烙印在数码密布的电路板上，凝聚在那双蔚蓝色的眼睛里，像天空一样寂寥，像海洋一般深邃。
这是一个讲爱的故事，真挚又残酷、纯粹而温暖、发人深醒。身处如今的时代，太多人只关心那些表面上的技术、理论、政治、利益、欲望，认为强权才是真理，欲望才是根本。却失去了本心，不屑甚至耻笑人类存在所最根本的——爱。这也是我们现在正逐渐丧失的东西。
人工智能的未来读后感篇十八
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。
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