智能技术的科学概念

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智能科学与技术导论课件第1章

不同学科学者对人工智能给出了各自的理解，产生了不同的学术流派，其中影响较大的的主要有符号主义、联结主义和行为主义三大学派，不同学派采取不同的技术路线模拟人类（自然）的智能。
1）功能模拟。功能模拟方式亦称为符号主义（逻辑主义）。符号主义认为人类认知的基元是符号，认知过程是符号表示上的一种运算。智能的基础是知识，其核心是知识表示和知识推理，知识可用符号表示，也可用符号进行推理，由此建立了基于知识的人类智能和机器智能的统一的理论体系。
6）蓬勃发展期。2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等新一代信息技术的发展，推动了以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用” 的技术突破，迎来了爆发式增长的新高潮。
1.1 人类智能与机器智能
1.1.3 机器智能模拟
2.智能模拟技术路线
2）反思发展期。20世纪60年代至70年代初。人们提出了一些不切实际的研发目标，多次的失败和预期目标的落空使人工智能的发展走入低谷。
3）应用发展期。20世纪70年代初至80年代中。专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用。例如，专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功。
3.智能谱
对于地球上的生物来说，只要其具有自适应地调整自身或调控各种资源达到目标的能力，这种生物就具有智能，或称该生物就具有自然智能。
如果一个系统在一定的环境下，表现出自适应地调整或控制各种资源尽可能地实现预定目标的能力，就说该系统具有一定的智能。如果该系统为机器时，那就是一种机器智能。
不同的生物体或系统，依据其智能水平高低在智能谱中都能找到合适的位置。
1.2 智能科学与技术
1.2.1 科学、技术与工程

智能科学与技术导论课程报告

智能科学与技术导论课程报告1. 引言嘿，大家好！今天咱们来聊聊智能科学与技术，这可是一门让人既兴奋又有点迷茫的课程。

说实话，刚开始接触的时候，我脑子里全是问号，像小鸟在天上飞，一会儿东一会儿西，根本找不到北。

但随着课程的深入，我发现，这个领域真的是个宝藏，里面藏着很多有趣的知识和实际应用。

就像是打开了一个神秘的盒子，里面全是惊喜。

今天，我想跟大家分享一些我的小发现，希望你们也能感受到那种“哇，这真酷”的感觉。

2. 智能科学的概念2.1 什么是智能科学？首先，我们得搞清楚智能科学到底是什么。

简单来说，智能科学就是研究如何让机器像人一样思考和学习的学科。

这听起来很高大上，其实就像我们教小孩子走路、说话一样，机器也需要学习，才能变得聪明。

就拿人工智能来说，它就像是一个聪明的孩子，能从经验中学习，但你得先教会它怎么做。

有时候我在想，如果机器真能像人一样思考，那以后咱们是不是要给它们上语文课？哈哈！2.2 智能科学的应用说到智能科学的应用，那可是五花八门，让人目不暇接。

比如，大家都知道的智能助手——像Siri、Alexa这些，它们能听懂我们的指令，帮我们定闹钟、查天气，简直是生活的小帮手。

还有智能家居，早上醒来时，窗帘自动打开，咖啡机开始工作，这种感觉就像生活在未来，超有逼格的！而在医疗领域，智能科学更是为医生提供了强有力的支持，比如通过数据分析来帮助诊断疾病，这可是一项了不起的成就。

3. 学习与挑战3.1 学习的过程在学习智能科学的过程中，我发现最大的挑战就是“理解”两个字。

光有理论是不够的，得动手实践。

比如说，学习机器学习时，我刚开始像个无头苍蝇一样，不知道从哪儿入手。

后来老师教我们用Python编程，这个时候我才意识到，编程就像做菜，有了食材和配方，才能做出美味的菜肴。

经过一番努力，我终于能写出一些简单的程序，感觉就像从小白变成了小高手，心里那个乐呀，真是骄傲！3.2 面临的挑战当然，学习过程中也有不少挑战。

智能科学概述

智能科学概述智能科学是一门更大的包罗其它智能学科的科学，它由科学基础、技术和应用三个部分组成，每一部分又由许多学科构成。

智能科学研究智能的本质和实现技术, 是由脑科学、认知科学、人工智能等综合形成的交叉学科。

脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质；认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学；人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。

智能科学不仅要进行功能仿真, 而且要从机理上研究、探索智能的新概念、新理论、新方法。

智能科学的研究对象具有下列一些明显的特征：1、复杂性智能科学要研究的对象，无论是自然科学和技术问题、社会和经济问题或是微观世界以至人的思维过程等都是很复杂或比较复杂的系统和很难或比较难以用传统方法处理的问题。

钱学森院士等提出的努放的复杂巨系统件既念，要把人类的智慧综合起来，形成一个称为“大成智慧工程”(metasynthetic engineering)，就是一个非常复杂的巨系统，其复杂性可能是前所未有的。

2、交叉性智能科学及其许多分支都具有明显跨学科交叉特征。

正是这种交叉特征，融合了相关学科的长处，犹如生物界的杂交培育出优势群种一样，创造出更具有生命力的新兴学科。

3、非线性非线性经常伴随复杂性存在。

智能科学要研究的对象或系统，一般存在有严重的非线性，无法用线形方程和一般数学方法处理，甚至很难用非线性微分方程描述和处理。

4、拟人(仿生)性智能科学要研究的对象或系统往往是拟人或仿生系统。

例如，模拟人脑的思维活动和决策过程，模仿昆虫爬行过程、鸟的飞行和鱼的游动过程等。

研究这类对象时，需要借鉴脑科学和仿生学等学科的研究成果，并与其它相关学科密切结合。

5、不确定性不确定性又称模糊性，是指系统或问题含有不确定的结构、参数或其它信息。

如天气预报其下雨的可能性为45.6%。

这个预报则属结论的不确定性。

智能科学与技术专业基础知识

智能科学与技术专业基础知识1. 智能科学与技术概述智能科学与技术是一门综合性的学科，涉及计算机科学、信息技术、人工智能、机器学习等多个领域。

它的核心目标是研究和开发智能系统，使机器能够模拟人类的思维过程，具备学习、推理、决策和问题解决的能力。

2. 智能科学与技术的基本原理智能科学与技术的基本原理包括以下几个方面：2.1 机器学习机器学习是智能科学与技术的重要组成部分，它依靠大量的数据和算法，使计算机系统能够通过自我学习改进和提高性能。

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型，通过对数据的分析和模式的识别，实现各种任务，如图像分类、语音识别、自然语言处理等。

2.2 知识表示与推理知识表示与推理是指将人类的知识和经验以一种能够被计算机理解和使用的形式表达，并基于此进行逻辑推理和问题求解。

常用的知识表示方法包括逻辑演算、语义网络、本体论等。

2.3 模式识别与计算机视觉模式识别与计算机视觉是智能科学与技术中的重要研究领域，它主要研究如何通过计算机对图像、视频和声音等进行感知和理解。

其中计算机视觉的目标是使计算机具备识别和理解人类视觉信息的能力，实现图像识别、目标检测、人脸识别等应用。

2.4 自然语言处理自然语言处理是智能科学与技术中研究计算机与人类语言之间交互的一门技术，包括自动语音识别、文本分析、机器翻译等。

自然语言处理的目标是使计算机能够理解和处理人类的自然语言，从而实现与人类进行自然交互的能力。

3. 智能科学与技术的应用领域智能科学与技术的应用非常广泛，几乎涉及到各个行业和领域。

以下是一些常见的应用领域：3.1 人工智能人工智能是智能科学与技术的核心应用领域，它通过模拟人类的智能行为和思维过程，实现机器的智能化。

人工智能在医疗、金融、交通、安防等领域有着广泛的应用，如智能医疗诊断系统、智能交通管理系统等。

3.2 机器人技术机器人技术是智能科学与技术的重要分支，它研究和开发可执行复杂任务的机器人系统。

人工智能(一级学科)

机器学习：本课程致力于介绍经典的机器学习算法，让学生初步掌握机器学习领域的基本方法与蓝图。通过掌握机器学习的算法与理论知识，能查阅并理解相关领域的前沿文献，同时熟练使用相关的机器学习算法，解决流行的人工智能领域应用问题，为今后在深度学习相关教学、科研和项目开发工作中深入解决实际应用问题打好首先介绍计算机视觉领域的发展历史和主要应用，之后讲解计算机视觉的主要任务和应用场景，包括成像原理、边界和曲线、图像分类、图像分割、目标检测、形状分析、纹理分析、图像重构、图像生成、人脸识别等；着重介绍以上主要任务中的关键技术难题、重大技术突破，针对这些任务的主流方法，特别是基于统计模式分类和人工神经网络的方法。
培养方向
按照教育部、国家发展改革委、财政部三部委文件的要求，与本领域发展定位、学校学科布局和师资结构相适应的具体培养方向，可参考如下设置：
（一）人工智能基础理论研究相关方向，如：人工智能模型与理论、人工智能数学基础、优化理论学习方法、机器学习理论、脑科学及类脑智能等。
（二）人工智能共性技术相关研究方向，如：智能感知技术、计算机视觉、自然语言理解、智能控制与决策等。
（五）人工智能与智能社会治理相关研究方向，如基于人工智能技术属性与社会属性紧密结合特征的人工智能伦理与治理，以及可信安全、公平性和隐私保护等方面相关技术方向。
研究生培养课程体系
基础知识类课程
专业知识类课程
人工智能模型与理论：重点讲解人工智能基本算法、模型和理论。内容主要包括以符号主义为核心的逻辑推理、以问题求解为核心的探询搜索、以数据驱动为核心的机器学习、以行为主义为核心的强化学习和以博弈对抗为核心的决策智能等算法以及人工智能与科学计算相结合算法。
（三）人工智能支撑技术研究方向，如：人工智能架构与系统、人工智能开发工具、人工智能框架和智能芯片等。

人工智能是什么定义是什么

人工智能是什么定义是什么人工智能技术从20世纪50年代中期兴起到现在只有近60年的历史，现在不少科学家都在研究人工智能，也有反对的。

小编在此整理了人工智能相关内容，供大家参阅，希望大家在阅读过程中有所收获! 人工智能的介绍(计算机科学的一个分支)人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为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。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式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。

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技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。

人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

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。

但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

人工智能定义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(CONSCIOUSNESS)、自我(SELF)、思维(MIND)(包括无意识的思维(UNCONSCIOUS_MIND))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。

智能科学与技术的现代应用与未来发展分析

智能科学与技术的现代应用与未来发展分析1. 引言1.1 智能科学与技术的定义智能科学与技术是一门研究人工智能和智能系统的学科，其涵盖了计算机科学、认知科学、控制工程等多个领域。

智能科学与技术旨在模拟和实现人类智能的功能和行为，使机器能够像人类一样思考、学习和解决问题。

智能科学与技术的研究内容包括机器学习、模式识别、自然语言处理、智能控制等领域。

通过对大数据的分析和挖掘，智能科学与技术可以帮助人们更好地理解和利用信息，提高生产效率和服务质量。

智能科学与技术的发展正深刻影响着我们的生活和工作。

随着人工智能技术的不断进步，智能系统已经可以在医疗诊断、智能交通管理、智能家居控制等领域发挥重要作用。

未来，随着智能科学与技术的不断发展，我们有望看到更多基于人工智能的创新应用，为社会带来更多便利和效率。

智能科学与技术是一门具有广阔发展前景和巨大应用价值的学科，它将继续引领技术创新和社会变革的浪潮。

1.2 智能科学与技术的重要性智能科学与技术的重要性体现在各个领域的深远影响和革新。

随着科技的不断发展，智能科学与技术已经成为推动社会进步和经济发展的重要驱动力之一。

在医疗领域，智能技术的应用可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案，提升医疗水平和治疗效果。

在智能交通领域，智能科学与技术可以实现智能交通管理、提高交通效率、减少交通事故，改善城市交通拥堵问题。

在智能家居领域，智能科学与技术可以实现智能家居设备的智能控制，提高生活质量和居住舒适度。

未来，智能科学与技术的发展趋势将更加智能化、自动化和智能化，将在更多领域发挥重要作用，改变人们的生活方式和工作方式。

智能科学与技术的社会影响也变得越来越显著，对经济、社会和生活方式产生深远的影响，成为推动社会进步和改革的重要力量。

智能科学与技术的重要性不言而喻，它已经成为推动社会发展和变革的必不可少的力量。

1.3 本文内容概述本文将围绕智能科学与技术的现代应用与未来发展展开详细分析。

智能科学与技术大类

智能科学与技术大类智能科学与技术大类是指涵盖了人工智能、机器学习、自然语言处理、计算机视觉和智能控制等领域的一门综合性学科。

随着信息技术的迅速发展，智能科学与技术的研究和应用已经成为当今社会的热点和前沿领域。

本文将从智能科学与技术的定义、发展历程、应用领域以及未来发展趋势等方面进行探讨。

智能科学与技术的定义是一个广泛的概念，它主要研究如何使计算机系统具备类似人类智能的能力。

人工智能作为智能科学与技术的核心领域，旨在使计算机能够像人一样思考、学习和决策。

机器学习是实现人工智能的重要手段之一，通过让计算机从数据中学习并自动调整算法，使其能够逐渐改进和优化自身的性能。

自然语言处理和计算机视觉则是人工智能在语言和视觉方面的应用，使计算机能够理解和处理人类的语言和图像信息。

智能控制则是将人工智能技术应用于自动控制系统，实现对系统的智能化管理和优化。

智能科学与技术的发展历程可以追溯到上世纪50年代。

当时，计算机科学家们开始尝试用机器模拟人类的智能行为。

随着计算机硬件和算法的不断发展，人工智能逐渐成为一个独立的学科。

20世纪80年代，机器学习技术的兴起使得人工智能取得了重大突破，例如专家系统和神经网络等技术的应用。

21世纪以来，随着大数据和云计算等技术的快速发展，人工智能得到了广泛应用，智能科学与技术也迎来了空前的发展机遇。

智能科学与技术的应用领域非常广泛。

在医疗健康领域，人工智能可以用于医学影像诊断、辅助决策和个性化治疗等方面，提高医疗效率和诊疗准确性。

在交通运输领域，人工智能可以应用于智能交通管理、无人驾驶和物流配送等方面，提升交通安全和运输效率。

在金融领域，人工智能可以用于风险控制、投资决策和客户服务等方面，提供更加智能化的金融服务。

在制造业领域，人工智能可以应用于智能制造、工业机器人和质量控制等方面，提高生产效率和产品质量。

此外，智能科学与技术还在教育、安全、农业、环境保护等领域有着广泛的应用。

智能科学与技术的未来发展趋势令人充满期待。

对智能科学与技术专业的认识

对智能科学与技术专业的认识嘿，朋友们！今天咱来聊聊智能科学与技术专业。

你说这智能科学与技术专业啊，就像是一把神奇的钥匙，能打开未来世界的大门。

想象一下，未来的生活里，到处都是智能的玩意儿。

从你早上醒来，智能窗帘自动拉开，让阳光洒进来，到你出门时智能交通系统为你规划最快捷的路线，再到你工作时各种智能设备帮你提高效率，这一切是不是超酷的？而智能科学与技术专业就是培养能创造这些神奇的人的呀！这个专业可不简单哦！它就像一个大宝藏，里面有好多知识等着我们去挖掘。

要学计算机编程，这就像是给智能机器注入灵魂，让它们能按照我们的想法做事。

还要学数学、电子电路等等，这些可都是基础呢，没有它们，智能机器怎么能稳稳地跑起来呢？在学习的过程中，你会感觉自己就像一个小魔法师，一点一点地给那些机器赋予智慧。

有时候可能会遇到难题，哎呀，那可真是让人头疼啊！但别着急，就像爬山一样，一步一步往上爬，总会爬到山顶的。

学了这个专业，以后能做的事情可多啦！可以去研发超级厉害的智能机器人，让它们能帮我们做各种事情，甚至去探索危险的地方。

还可以搞智能医疗，让看病变得更方便、更准确。

或者去研究智能交通，让城市的交通不再拥堵。

你说这多有意思啊！而且哦，这个专业的前景那是相当广阔。

现在各行各业都在朝着智能化发展，对这方面的人才需求那是大大的。

你要是学好了，还愁找不到好工作吗？那肯定是各个公司抢着要你呀！咱再说说这个专业的乐趣吧。

当你看到自己设计的智能小玩意能正常工作的时候，那种成就感，哇，简直无法形容！就好像自己创造了一个小生命一样。

而且和同学们一起探讨、一起研究的过程也特别有趣，大家思维碰撞，说不定就能冒出什么超级棒的点子呢！总之呢，智能科学与技术专业是一个充满挑战和机遇的专业。

它就像一片广阔的海洋，等待着我们去探索。

如果你对科技充满好奇，对未来充满憧憬，那还等什么呢？赶紧投身到这个专业中来吧，让我们一起在智能的海洋里畅游，创造出属于我们的未来！原创不易，请尊重原创，谢谢!。

无处不在的智能技术论文

无处不在的智能技术论文1.对智能科学技术的再认识1.1从“人工智能”到人机系统Wiener的“控制论”和钱学森的“工程控制论”是人们研制较为简单的系统，且系统运行的环境也不复杂情况下的一面旗帜。

1956年，在美国Dartmouth举行的一个信息科学大会上，J.McCarthy和H.Simon倡议开展人类思维活动规律的研究，并给予其“人工智能”(ArtificialIntelligence)的命名。

人工智能主要研究用人工的方法和技术来模仿、延伸及扩展人的智能，从而实现机器智能。

迄今为止，这一方向虽然已取得了不少成就，如博弈、自动定理证明、模式识别、自然语言理解、自动编程和专家系统等，但是，传统的人工智能在方法论上以符号推理为中心，企图用机器来实现人类的思维活动。

所以，许多年来的研究虽然取得了一些成就，但距离人工智能提出的目标还有很大距离。

近三十年来，人工智能进展缓慢。

1979年，H.L.Dreyfus《计算机不能做什么?》一书的副标题就是“人工智能的极限”提出了人工智能存在不可逾越的障碍。

紧接着，以人工神经网络为代表的“计算智能”和Brooks的反应式结构(“没有表示”、“没有推理”的系统)给传统的符号智能带来了巨大冲击。

特别是日本提出的“第五代计算机”并没有达到预期的目标，仅以实现一个“人机对弈”而告终，这些事实都促使人们对“智能”(或“人工智能”)要有一个重新的认识。

对人工智能四十年的研究进行反思，使人们从科学概念上明白了以往不自觉地企图用机器解决一切问题的局限性，并试图从科学观念、研究目标和方法论上打开思路，以重新认识，寻求新的途径。

另一方面，四十年来，特别是从最近二十多年科学技术的发展来看，在当前的信息社会中，信息技术是立国之本，信息化的进一步发展必然走向“智能化”因此，以“智能”为核心的技术是至关重要的。

从两次海湾战争以及其他局部战争，我们可以十分清楚地看出，今后的战争是人——机结合的智能系统之间的对抗，而智能技术将会覆盖几乎所有的工程技术领域。

什么是智能

什么是智能，我们如何理解智能智能是指一种认知能力，具有理解、学习、推理、解决问题和适应环境等能力。

智能是人类和动物区别于机器的重要特征之一。

智能可以分为人类智能和人工智能两种，人工智能是指利用计算机技术来模拟和实现人类智能的一种技术。

理解智能需要从多个角度进行探讨，包括心理学、神经科学、计算机科学和哲学等领域。

一、心理学角度从心理学的角度看，智能是一种认知能力，包括知识、学习、语言、记忆、思维和情感等方面。

心理学家通过心理测试和实验研究，可以评估个体的智力水平和智力类型。

心理学家根据个体智能的差异，将智能分为多种类型，如语言智能、逻辑数学智能、空间智能、音乐智能、运动智能和人际智能等。

这些智能类型代表了人类智能的多样性和复杂性。

二、神经科学角度从神经科学的角度看，智能是由大脑的神经元和神经回路组成的。

神经科学家通过对大脑结构和功能的研究，揭示了智能的神经机制和基础。

神经科学家发现，大脑的皮层和海马体等区域是智能处理的重要区域。

不同的智力类型对应于不同的大脑区域和神经连接。

例如，逻辑数学智能与前额叶皮层的活动有关，空间智能与右侧大脑半球的活动有关。

三、计算机科学角度从计算机科学的角度看，智能是一种可编程的能力，可以通过编写软件程序来实现。

计算机科学家利用机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，构建了许多人工智能系统。

人工智能系统可以通过学习和训练来提高自己的性能，具有自适应性和自我改进能力。

例如，语音识别系统可以通过学习大量语音数据来提高自己的识别准确率，自然语言处理系统可以通过学习大量语料库来提高自己的语义理解能力。

四、哲学角度从哲学的角度看，智能是一种综合的概念，涉及到知识、理解、意识和价值等方面。

哲学家对智能的理解涉及到对人类本质和存在意义的思考。

哲学家认为，智能不仅仅是一种认知能力，也是一种价值取向和生命意义的表现。

智能的发展和提高可以使人类更好地认识世界、改善生活和实现自我价值。

综上所述，智能是一个多维度的概念，需要从多个角度进行探讨和理解。

第1章-人工智能概述

④ 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston,1992）
⑤ 人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术（Kurzwell,1990）
⑥ 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和 Knight,1991）
⑦ 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科（Schalkoff,1990）
• 1950年，图灵（A.Turing）在《心智》杂志上发表了一篇题为“计算机和智能”的文章，第一次提出了“机器能思维”的观点。从此也拉开了人类史上人工智能研究的序幕。
图灵测试
• 大家请思考图灵测试合理吗？ • 人类与计算机具有不一致的特长 • 一个通过了图灵测试的机器是否就一定具有智能呢？如深蓝
英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数，构成了现代计算机的理论基础。
美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔)(1906-1978) 证明了一阶谓词的完备性定理: 任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。
• 方法论不同：是唯一一个明确属于计算机科学的分支，因而不是数学或者控制论或其他学科的分支
• AI是唯一这样的领域：它试图建造在复杂和变化的环境中自动发挥功能的机器
1.2 人工智能的发展概况-早期成功与期望
西尔勒认为尽管计算机用这种符号处理方式也能正确回答问题, 并且也可通过图灵测试，但仍然不能说计算机就有了智能。
1.1.3 脑智能和群智能
• 人脑由大约1011-1012个神经元组成的一个复杂的、动态的巨系统，人脑的智能表现可以辨识出来，如学习、发现、创造等能力。而这些智能表现的发生过程都是在心理层面上可见的，即以某种心理活动和思维过程表现的。

智能科学与技术交叉学科作业指导书

智能科学与技术交叉学科作业指导书第1章引言 (4)1.1 研究背景 (4)1.2 研究意义 (4)1.3 研究内容 (4)第2章智能科学与技术基础理论 (5)2.1 智能科学基本概念 (5)2.1.1 智能的定义 (5)2.1.2 智能的分类 (5)2.1.3 智能科学与相关学科的关系 (6)2.2 智能技术发展历程 (6)2.2.1 创立阶段（1950s） (6)2.2.2 摸索阶段（1960s1970s） (6)2.2.3 发展阶段（1980s1990s） (6)2.2.4 深度学习阶段（2000s至今） (6)2.3 交叉学科特点与趋势 (6)2.3.1 多学科融合 (6)2.3.2 技术驱动 (7)2.3.3 应用广泛 (7)2.3.4 跨界合作 (7)第3章机器学习 (7)3.1 监督学习 (7)3.1.1 概述 (7)3.1.2 基本概念 (7)3.1.3 常用算法 (7)3.2 无监督学习 (8)3.2.1 概述 (8)3.2.2 基本概念 (8)3.2.3 常用算法 (8)3.3 强化学习 (8)3.3.1 概述 (8)3.3.2 基本概念 (8)3.3.3 常用算法 (8)第4章深度学习 (9)4.1 神经网络基础 (9)4.1.1 神经元模型 (9)4.1.2 损失函数 (9)4.1.3 反向传播算法 (9)4.1.4 神经网络的优化方法 (9)4.2 卷积神经网络 (9)4.2.1 卷积操作 (9)4.2.2 池化操作 (9)4.2.3 卷积神经网络的结构 (9)4.2.4 卷积神经网络的训练与优化 (9)4.3 循环神经网络 (10)4.3.1 循环神经网络的原理 (10)4.3.2 长短时记忆网络（LSTM） (10)4.3.3 门控循环单元（GRU） (10)4.3.4 循环神经网络的训练与优化 (10)4.3.5 循环神经网络的应用 (10)第5章计算机视觉 (10)5.1 图像处理基础 (10)5.1.1 图像表示与变换 (10)5.1.2 图像滤波 (10)5.1.3 图像增强 (11)5.2 特征提取与匹配 (11)5.2.1 特征提取 (11)5.2.2 特征匹配 (11)5.3 目标检测与识别 (11)5.3.1 目标检测 (11)5.3.2 目标识别 (11)第6章自然语言处理 (11)6.1 (11)6.1.1 语言的统计学特性 (11)6.1.2 的构建 (12)6.2 词向量与语义表示 (12)6.2.1 词向量的概念 (12)6.2.2 词向量训练方法 (12)6.2.3 词向量应用 (12)6.3 机器翻译与文本 (12)6.3.1 机器翻译基本原理 (12)6.3.2 文本任务 (12)6.3.3 应用案例 (12)第7章语音识别与合成 (13)7.1 语音信号处理基础 (13)7.1.1 语音信号的特点 (13)7.1.2 语音信号的预处理 (13)7.1.3 语音信号的表示 (13)7.2 语音特征提取 (13)7.2.1 基本特征参数 (13)7.2.2 声学特征 (13)7.2.3 高级特征提取 (13)7.3 语音识别与合成技术 (13)7.3.1 语音识别技术 (13)7.3.1.1 基于动态时间规整（DTW）的语音识别 (13)7.3.1.2 基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别 (13)7.3.1.3 基于深度神经网络（DNN）的语音识别 (13)7.3.2 语音合成技术 (13)7.3.2.1 波形合成法 (13)7.3.2.2 参数合成法 (13)7.3.2.3 基于深度学习的语音合成 (14)7.3.3 语音识别与合成的应用 (14)第8章技术 (14)8.1 运动学 (14)8.1.1 基本概念 (14)8.1.2 运动学模型 (14)8.1.3 运动学求解方法 (14)8.2 动力学 (14)8.2.1 动力学基本原理 (14)8.2.2 动力学模型 (14)8.2.3 动力学求解方法 (14)8.3 路径规划与控制 (14)8.3.1 路径规划 (14)8.3.1.1 全局路径规划方法 (14)8.3.1.2 局部路径规划方法 (14)8.3.2 控制策略 (14)8.3.3 路径跟踪控制 (15)8.3.4 仿真与实验 (15)第9章知识图谱与大数据 (15)9.1 知识图谱构建与表示 (15)9.1.1 知识图谱概念 (15)9.1.2 知识图谱构建 (15)9.1.3 知识图谱表示 (15)9.2 知识图谱应用 (15)9.2.1 知识图谱在搜索引擎中的应用 (15)9.2.2 知识图谱在推荐系统中的应用 (16)9.2.3 知识图谱在其他领域的应用 (16)9.3 大数据技术及其应用 (16)9.3.1 大数据技术概述 (16)9.3.2 大数据在金融领域的应用 (16)9.3.3 大数据在医疗领域的应用 (16)9.3.4 大数据在其他领域的应用 (17)第10章交叉学科应用实践 (17)10.1 智能医疗 (17)10.1.1 概述 (17)10.1.2 应用实例 (17)10.2 智能交通 (17)10.2.1 概述 (17)10.2.2 应用实例 (17)10.3 智能金融 (17)10.3.1 概述 (17)10.3.2 应用实例 (18)10.4 智能教育 (18)10.4.1 概述 (18)10.4.2 应用实例 (18)第1章引言1.1 研究背景信息技术的飞速发展，智能科学与技术逐渐成为当今世界的研究热点。

智能科学技术

智能科学技术智能科学技术已经成为当下热门话题。

智能科学技术是指通过科学的方法和技术，模拟和增强人类的智能能力。

它涵盖了诸多领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。

本文将从智能科学技术的定义、应用领域、发展现状和未来展望等方面进行探讨。

智能科学技术的定义并不统一，因为智能的概念本身就十分抽象。

一般来说，智能科学技术是指通过计算机和其他相关技术模拟和增强人类的智能能力。

它的目标是使机器能够像人类一样进行学习、推理、决策和交流等智能活动。

智能科学技术的应用领域非常广泛。

在医疗领域，智能技术可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。

在交通领域，智能技术可以优化交通流量和减少交通事故发生。

在金融领域，智能技术可以改进风险评估和投资决策等。

此外，智能科学技术还可以应用于智能家居、智能城市、智能制造等领域。

当前，智能科学技术正在快速发展。

随着计算机计算能力的提升和大量数据的产生，机器学习、深度学习等技术迅速崛起。

通过机器学习算法可以训练机器从海量数据中学习知识和规律，从而提升机器的智能水平。

同时，自然语言处理和计算机视觉等领域也取得了长足的进展。

人工智能的应用已经逐渐走进人们的生活，比如智能语音助手、智能家电等。

然而，智能科学技术还面临着许多挑战和问题。

首先，数据隐私和安全问题亟待解决。

大规模数据的应用给个人隐私带来了新的风险，如何保障数据的隐私和安全是一个重要的问题。

其次，智能科学技术的不确定性和不可解释性也是一个瓶颈。

很多机器学习算法是黑箱模型，无法给出解释和理由。

这使得人们对机器的决策产生了疑虑。

此外，智能科学技术也会对就业和社会结构造成冲击，带来一系列社会、经济和伦理问题。

未来，智能科学技术有望取得更大的突破。

首先，人们可以通过增强智能技术的创新，进一步提升机器的智能水平。

其次，针对智能科学技术面临的问题，可以加强相关法律法规和伦理道德规范的制定和管理。

此外，跨学科研究和国际合作也是推动智能科学技术发展的重要途径。

第01讲《智能科学技术导论》课程引论

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1、学科基本内涵
智能概念界定：神经、认知与智能，研究问题的角度与目标不同可以有完全不同的界定。可选的智能定义（对于情境有很灵活的反应；充分利用机遇；弄懂含糊不清或彼此矛盾的信息；分清重要和次要；发现不同事物的相似性；从相似之处找出差异；用旧概念综合新概念；提出全新的观念。）请诸位同学，也给出自己心目中的 “智能”定义。
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2、学科作用地位
对社会进步的作用：21世纪的社会是信息社会，而信息社会的高级阶段就是智能社会。就像信息技术是信息社会的核心支撑技术一样，智能社会的核心支撑技术就是智能技术。我们这个时代也称为第二轴心时代，而从技术层面最终表现形式，就是智能社会。从历史发展的趋势看，未来的社会必将是智能社会。
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3、本门课程介绍
课程内容及进度安排：整个课程内
容分为三个部分：基础知识（第1章概述、第2章算法运用、第9章展望）、智能科学（第3章环境感知、第4章思维运作、第5章行为表现）、智能技术（第6章智能接口、第7章智能系统、第8章智能社会）。具体讲课进度安排如下。
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1、学科基本内涵
（2）智能科学：涉及狭义认知科学，人工智能理论研究。所谓狭义的认知科学就是“心智计算理论”，其核心假设就是：“对思维最恰当的理解，是将其视为心智中的表征结构以及在这些结构上进行操作的计算程序。”（参见萨伽德，《心智：认知科学导论》，上海辞书出版社， 2012年版，第11页）这样智能科学涉及的范围，就可以用下面示意图来说明了。
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3、本门课程介绍
课程的培养目标：（1）了解学科的基本内容，包括概念、思想、方法、前沿及难题等；（2）拓展学生的知识面，介绍主要相关学科的基本情况；（3）提高学生的思维能力，转变学生的思想境界。毛泽东指出:“学校的全部工作在于转变学生的思想。”

智能科学与技术硕士点申报-概述说明以及解释

智能科学与技术硕士点申报-概述说明以及解释1.引言概述部分是对整篇文章的简要介绍，需要说明智能科学与技术硕士点申报的背景和目的。

下面是一个可能的文章1.1 概述的内容参考：1.1 概述智能科学与技术是一门涵盖了多个学科领域的交叉学科，旨在研究和应用人工智能、机器学习、模式识别、数据分析和自动化技术等方面的先进知识和技术，以解决现实生活中的各种复杂问题。

本文旨在申报智能科学与技术硕士点，进一步加强该领域人才培养和科学研究。

随着信息技术的飞速发展和应用领域的不断扩展，人们对于智能科学与技术的需求也越来越高。

智能科学与技术的研究不仅可以提升人们的生活品质，还能为社会经济发展提供重要支撑。

然而，目前智能科学与技术领域的研究和应用还面临着许多挑战和问题，需要培养更多高层次、复合型的专业人才，推动学科的深入发展。

本申报旨在针对智能科学与技术领域的主要需求，通过提供系统化的硕士培养方案，培养具备科学素养和创新能力的专业人才，推动智能科学与技术领域的研究和应用。

通过本硕士点的建立，我们将提供一系列的课程和实践机会，涵盖了智能算法、数据分析、机器学习和人工智能等领域的最新发展。

同时，我们还将加强学科交流和合作，与其他高校和科研机构共同开展研究项目和学术活动，促进智能科学与技术领域的创新发展。

综上所述，本文将在研究背景、研究方法和结论等方面展开论述，旨在详细介绍智能科学与技术硕士点的申报内容，为学科的进一步发展做出积极的贡献。

1.2 文章结构文章结构(Article structure)本文基于智能科学与技术硕士点申报的主题，将按照以下结构来展开讨论：第一部分: 引言在这一部分，我们将以概述的方式介绍本文的主题，即智能科学与技术的申报背景和重要性。

接着，我们将简要说明文章的结构，提前给读者一个整体的阅读框架。

最后，我们明确阐述本文的目的，指出我们所期望达到的研究目标。

第二部分: 正文在这一部分，我们将详细介绍智能科学与技术的研究背景。

智能的定义

智能（intelligence）作为智能科学与技术的研究人员，我们首先需要对智能一词做一个解释，弄明白智能到底为何物。

然而智能及智能的本质是古今中外许多哲学家、脑科学家一直在努力探索和研究的问题，至今仍然没有完全了解，以致智能的发生与物质的本质、宇宙的起源、生命的本质一起被列为自然界四大奥秘。

近年来，随着脑科学、神经心理学等研究的进展，人们对人脑的结构和功能有了初步认识，但对整个神经系统的内部结构和作用机制，特别是脑的功能原理还没有认识清楚，有待进一步的探索。

因此，很难对智能给出确切的定义。

目前，根据对人脑已有的认识，结合智能的外在表现，从不同的角度、不同的侧面、用不同的方法对智能进行研究，提出了几种不同的观点，其中影响较大的观点有思维理论、知识阈值理论及进化理论等。

思维理论认为智能的核心是思维，人的一切智能都来自大脑的思维活动，人类的一切知识都是人类思维的产物，因而通过对思维规律与方法的研究可望揭示智能的本质。

知识阈值理论认为智能行为取决于知识的数量及其一般化的程度，一个系统之所以有智能是因为它具有可运用的知识。

因此，知识阈值理论把智能定义为：智能就是在巨大的搜索空间中迅速找到一个满意解的能力。

这一理论在人工智能的发展史中有着重要的影响，知识工程、专家系统等都是在这一理论的影响下发展起来的。

进化理论认为人的本质能力是在动态环境中的行走能力、对外界事物的感知能力、维持生命和繁衍生息的能力。

核心是用控制取代表示，从而取消概念，模型及显示表示的知识，否定抽象对智能及智能模型的必要性，强调分层结构对智能进化的可能性与必要性。

综上，可以认为智能是知识与智力的总和。

其中知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并运用知识求解问题的能力，是头脑中思维活动的具体体现。

一般认为，智能是指个体对客观事物进行合理分析，判断及有目的地行动和有效地处理周围环境事宜的综合能力。

有人认为智能是多种才能的总和。

Thursteme认为智能由语言理解、用词流畅、数、空间、联系性记忆、感知速度及一般思维7种因子组成。

智能科学技术概述

科技风2021年3月科技创新D0I：10.19392/ki.1671-7341.202108004智能科学技术概述李咏豪南京理工大学江苏南京210094摘要:智能科学技术的重要研究方向包括机器是否具有智能的判断，以及自然语言的处理。

本文分析了人类抽象推理方面的能力难以植入现阶段机器，以及判断一台机器是否智能的方法。

另外，利用隐马尔可夫模型来解决自然语言中的许多问题，同时，基于规则以及基于统计的自然语言处理有着各自的优缺点，而从基于规则的方法逐步过渡到基于统计的方法有深层次的原因。

关键词：智能科学；自然语言处理；马尔可夫模型智能科学技术是研究利用机器来模拟人类的智能，比如，让机器能像人类一样会听，说，读，写，甚至会思考，决策等。

1950年，英国数学家图灵发表了一篇论文，宣告人工智能的正式岀现。

在智能科学技术中，如何判断一台机器是否有智能是其重要研究方向之一，另外，自然语言处理也是智能科学技术的一个重要方向，它在科技创新中起着较为重要的作用。

1如何判断一台机器是否有智能1.1人类心智一个人的“心智”指的是他各项思维能力的总和。

根据乔治•博瑞博士的定义，心智主要包括以下三个方面的能力：获得知识;应用知识;抽象推理。

而智能科学与技术的核心概念是“智能”，偏重于“能”字,强调心智机制的实现，跟学习、适应、感知、理解、推断、情感、判断、预想、创造、行为与意识等密切相关。

1.2人类心智植入机器现阶段机器难以植入人类心智抽象推理方面的能力，具体为情感、预想、创造与意识。

1.2.1情感移情的能力是人类特有的一种心智能力，使我们能够设身处地地站在别人的角度，理解和欣赏别人的感情。

机器可以进行基本的人际互动，比如苹果公司开发的智能语音助手Sm支持自然语言输入，并且可以调用系统自带的天气预报、日程安排、搜索资料等应用，还能够不断学习新的声音和语调,提供对话式的应答。

尽管Sin是目前最先进的智能技术之一，拥有极高的识别成功率与类似真人的语音语调，它依然无法设身处地地为用户着想，即在情感的层面上真正地理解用户。