ai 算法读后感 我在AI学习过程中的心得

我在AI学习过程中的心得

在这个科技迅猛发展的时代，人工智能（AI）无疑是一个令人兴奋的话题。作为一名普通学习者，我在学习AI的过程中，收获了许多宝贵的心得与体会，这不仅让我对技术有了更深的理解，也让我对未来充满了希望。

首先，学习AI让我认识到知识的广博和深邃。刚开始接触AI时，我以为它只是一些复杂的算法和程序，但随着学习的深入，我才发现AI涉及的领域是如此广泛。从机器学习、深度学习到自然语言处理，每一个模块都蕴含着丰富的知识和技术。这种知识的广度让我意识到，学习是一个永无止境的过程，只有不断探索和实践，才能真正掌握这门技术。

其次，AI的学习让我体会到了实践的重要性。书本上的理论知识固然重要，但真正的理解往往来自于实践。我尝试了许多项目，从简单的图像识别到复杂的文本生成，每一次实践都让我感受到成就感和挫败感交织的复杂情绪。在解决问题的过程中，我不仅提升了自己的编程能力，还培养了逻辑思维和创造力。每当我看到自己编写的代码成功运行，心中的喜悦难以言表，这种体验让我更加坚定了继续学习的决心。

此外，学习AI也让我更加关注伦理和社会责任。在掌握技术的同时，我开始思考AI对社会的影响。AI在带来便利的同时，也可能引发一系列伦理问题，比如隐私保护、算法偏见等。作为未来的技术从业者，我深感肩上的责任。我们不仅要追求技术的进步，更要关注如何让这些技术服务于人类的整体利益。这种责任感让我在学习的过程中，始终保持警觉与思考。

最后，学习AI让我认识到，团队合作的重要性。在这个领域，很多问题往往需要多学科的知识和团队的协作才能解决。通过参与学习小组和项目合作，我结识了许多志同道合的朋友。我们互相学习、共同进步，这种团结的力量让我感受到学习的乐趣，也让我在面对困难时不再孤单。

总之，学习AI的过程是一次充满挑战与收获的旅程。它不仅让我掌握了新知识，也让我在思维和价值观上得到了升华。未来的路还很长，我会继续努力，追寻更深的知识与更广的视野，期待在AI的世界中找到属于自己的位置。

渗入乡土，AI是一粒怎样的种子

【科学随笔·我见AI】

作者：赵瑞雪（中国农业科学院农业信息研究所副所长、研究员）

随着数字化浪潮席卷全球，人工智能（AI）作为引领新一轮科技革命的战略性技术，不断加速突破并重塑着农业新格局。从基础科学研究到应用科学开发，人工智能与科学的融合催生出第五科研范式AI for Science（AI4S，即AI驱动的科学研究），能够突破传统农业研究的认知边界，引领作物育种、病虫害预测等领域实现颠覆性创新。同时，AI与智慧农业的深度融合，推动农业生产向数据驱动、智能决策转型，加速构建科技兴农的新生态，进而驱动乡村振兴蝶变。

AI凭借强大的数据处理、智能分析及模式识别等能力，能够打破领域科学家的认知局限，正逐渐成为现代农业科学研究中不可或缺的工具，为助力农业科学研究智能化、高效化与协同化发展注入新的动能。近年来，基因编辑育种、基因组选择育种、设计育种等重要育种技术快速发展，智能育种成为种业发展新兴前沿，育种范式正从“试验选优”向“计算选优”转变，迈入了“常规育种＋生物技术＋信息技术＋人工智能”的育种“4.0时代”。

我国目前在农业领域的AI4S应用已有一定进展，如中国农业科学院国家南繁研究院与阿里巴巴达摩院共同研发的智慧育种平台，集成了育种数据管理、分析和人工智能算法预测等功能，提升了育种效率和精准度；中国农业科学院作物科学研究所与北京大学现代农业研究院等多个单位共同研发的基于大数据和AI的智能育种系统，可对环境型、基因型和表型等数据进行采集清洗，并基于机器学习和AI技术构建预测模型，用于预测表型和指导育种决策；中国农业科学院农业信息研究所与同方知网联合研发了我国首个农业通用大语言模型——农知大模型，主要面向农业科技创新、农业生产服务、农业知识科普、辅助农业决策等多领域应用场景，提供涵盖农业全产业链专业知识的智能化知识服务，可高效服务于农业管理部门、农业科研院所、农业高校、农业企业、农技人员等，提升农业智能知识服务能力，服务农业科技创新发展，助力打造农业新质生产力。

除了农业科技，AI在智慧农业乃至乡村振兴的应用中，也展现出强大动能与巨大潜力。

AI与农业生产数据广泛融合应用于农业产业链、供应链和价值链，赋能农业多场景、多环节、多领域科技创新。例如，通过高精度传感器、卫星遥感和无人机搭载，联动人工智能算法，实现作物表型数据收集与分析、杂草识别、畜禽和作物整体生长情况判别等；智能种植、作物侦查、智能灌溉、智慧采摘与管控、自主导航运输等农业机器人大军集结迸发，架构起“无人农场”生产模式。

在赋能智慧农业的同时，AI逐步渗透到农业农村多元化发展路径中，形成互联网与乡村治理网格化、数字乡村和公共服务、智慧乡村等乡村治理模式。有效促进智慧旅游、农村电商、农村种养殖等农村数字化产业延伸；加强了智慧村务、平安乡村、人居环境等综合数字化治理；丰富了乡村数字化服务，如互联网医疗、远程教育、生产知识服务、市场行情、农业金融服务接入大模型等人工智能技术，以缩小城乡公共资源配置差距。

应该说，AI切实提升了农业生产质效，面向农业生产流程的监测与管理更快速化、智能化与精准化；促进现代农业迭代和升级，在突破传统农业边界同时，进一步强链延链补链，提升农业产业韧性；持续赋能乡村可持续发展，联农带农益农作用更加凸显，为农业增收提供更多可能性。

然而，我们也要看到，目前，AI在智能科学研究与智慧农业的产业落地进程中仍面临许多挑战，如缺乏高质量、长周期、全要素动态农业数据与知识语料，高价值应用场景的落地瓶颈，农业AI模型可解释性与科学可信度的矛盾，智能农机装备技术应用滞后，农村农业基础设施不完善等。从数据壁垒到认知鸿沟，从“技术黑箱”到场景孤岛，AI与科学范式的协同创新尚未形成完整闭环，“AI+农业”的多场景融合纵深发展也还需进一步加强。

长远来看，我国需要强化“抓规划、强基础、攻技术、创产品、建生态、育人才”全方位布局和顶层设计，超前部署并启动支撑核心关键技术攻关和重点项目，搭建面向智能科研的数字科研协同创新平台，高度重视协同创新体系建设，深化交叉学科体系建设及交叉型人才队伍培养，坚持需求导向，深化“AI+农业”应用场景，打造高水平“AI+农业”的行业创新基地，构建完整的智能农业生态体系，助力发展农业新质生产力。

《光明日报》（2025年05月29日 16版）

来源： 光明网-《光明日报》

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