高级人工智能 PPT课件
人工智能PPT完整版
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映了计算机“思维”的创造灵感、拥有直 觉、获得情感。
人类与人工智能之争
统治?被统治?
最极端的假设则预测了一个人工智能比人类 更加聪明的遥远未来。
人工智能的发展依然处于非常初级的阶段,现状基 本就是 ——
“没有人工,就没有智能”
计算智能阶段智能产品特点
“能存会算” ——快速计算与 存储
第二阶段 感知智能阶段
什么是感知?
感知就是具有能够感觉内 部、外部的状态和变化, 理解这些变化的某种内在
含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过ta的各种感觉器官和中枢神经系统来 感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知 这个世界,就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。 对于许多机器人来说,获取信息的手段就是通过多种不同功能 的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是
THREE
第三部分 发展成果
3
三 发展成果
发
➢ 人机对弈:
展
Deep blue
成
AlphaGo
果
➢ 自动工程:
猎鹰系统等
➢ 模式识别:
2D/3D/ 多 维 识 别 系 统
➢ 知识工程:
专家系统,智能搜索引 擎等
FOUR
第四部分 发 展争议
5
电影中的人工智能
2015
技术奇点:人工智能是否会引发技术爆炸?
发展争议 人工智能会拥有情感,奴役人类吗?
“人类制造机器就是为了让机器在某些方 面强于人类,但是机器在某些方面超越人 类不意味着机器有能力学习其他方面的能 力,或者将不同的信息联系起来而做超越
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习,人工智能经历了多个发展阶段,包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面,通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能,包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法,其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔,将会在更多领域得到应用,同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域,包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战,如数据安全、隐私保护等问题,但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差,学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值,如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面,使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题,如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分,构建一棵树状结构,用于分类或回归。
应用分类、回归问题,如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇,使得同一簇内的数据尽可能相似,不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度,将数据逐层进行聚合或分裂,形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
人工智能课件(PPT 85页)
第一章 概述
• 1.1 什么是人工智能? 人类的自然智能伴随着人类活动无
时不在、无处不在。人类的许多活动, 如解题、下棋、猜谜、写作、编制计划 和编程,甚至驾车骑车等,都需要智能。 如果机器能够完成这些任务的一部分, 那么就可以认为机器已经具有某种程度 的“人工智能”。
什么是人工智能?
• 从思维基础上讲,它是人们长期以来探 索研制能够进行计算、推理和其它思维 活动的智能机器的必然结果;从理论基 础上讲,它是信息论、控制论、系统工 程论、计算机科学、心理学、神经学、 认知科学、数学和哲学等多学科相互渗 透的结果;从物质和技术基础上讲,它 是电子计算机和电子技术得到广泛应用 的结果。
AI的产生及主要学派
• 如果说符号主义是从宏观上模拟人 的思维过程的话,那么联结主义则 试图从微观上解决人类的认知功能, 以探索认知过程的微观结构。联结 主义从人脑模式出发,建议在网络 层次上模拟人的认知过程。所以, 联结主义本质上是用人脑的并行分 布处理模式来表现认知过程。
AI的产生及主要学派
符号主义又称为逻辑主义(Logicis)、心理学 派 ( Psychlogism) 或 计 算 机 学 派 (Computerism)。该学派认为人工智能源于数 理逻辑。数理逻辑在19世纪获得迅速发展,到20 世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机产生 以后,又在计算机上实现了逻辑演绎系统,其代 表的成果为启发式程序LT(逻辑理论家),人们 使用它证明了38个数学定理,从而表明了人类可 利用计算机模拟人类的智能活动。
什么是人工智能?
• 1983年 Elaine Rich “人工智能是研究怎样让电脑模拟人脑从事推
理、规划、设计、思考、学习等思维活动,解 决至今认为需要由专家才能处理的复杂问题。” • 1987年Michael R.Genesereth 和 Nils J.Nilsson
人工智能简介-课件(PPT演示)
AI的定义
何谓人工智能(2/2) Turing测试
小于50%?
被测机器
测试主持人
被测人
12
人工智能概述
• AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • 孕育期(1956年以前) • 形成期(1956----1970年) • 知识应用期(1970---- 20世纪80年代末) • 从学派分离走向综合(20世纪80年代末到本世纪初) • 智能科学技术学科的兴起(本世纪初以来) • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派
5
AI的定义
智能(自然智能)
• 自然智能 • 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力 • 人类的自然智能(简称智能) • 指人类在认识客观世界中,由思维过程和脑力活动所 表现出的综合能力。 • 人类大脑是如何实现智能的 • 两大难题之一:宇宙起源、人脑奥秘 • 对人脑奥秘知之甚少 • 对人脑奥秘知道什么 • 结构:1011-12 量级的神经元,分布并行 • 功能:记忆、思维、观察、分析 等 • 对智能的严格定义 • 有待于人脑奥秘的揭示,进一步认识 6
16
知识应用期(1971—1980)
挫折和教训 • 失败的预言: • 60年代初,西蒙预言:10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未 发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理 学理论将在计算机上形成。 • 挫折和教训 • 在博弈方面,塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时,5局败了4局。 • 在定理证明方面,发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明 两个连续函数之和还是连续函数时,推了10万步也没证出结果。 • 在问题求解方面,对于不良结构,会产生组合爆炸问题。 • 在机器翻译方面,发现并不那么简单,甚至会闹出笑话。例如,把 “心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语,再 翻译回来时竟变成了 “酒是好的,肉变质了” • 在神经生理学方面,研究发现人脑有1011-12以上的神经元,在现有技术 条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 • 在其它方面,人工智能也遇到了不少问题。在英国,剑桥大学的詹姆 教授指责“人工智能研究不是骗局,也是庸人自扰” 。从此,形势急转 17 直下,在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。
高级人工智能ppt
cw = EC ( c, F ( c, m, K ))
• 函数F是一个加密过程,水印m通过函数F加密处理后,再 运用嵌入函数 EC在载体信号的时(空)域或变换域中嵌入 水印,即形成含水印的载体信号 cw
• 水印检测提取过程为
m = D e (cw , m, c, K )
• 在水印检测提取过程中,首先是做一个判定水印存在与否 的0-1决策,再在水印存在的前提下,从接收到的含水印 载体信号 c^ 中,运用提取函数 D e 来提取,并用密码K解 w 密还原出水印。含水印的载体信号 cw 。在传输和使用中, cw 会因受到可能的常规信号处理和攻击而由 改变 ^ 为 cw 。提取水印时,需根据是否使用原始信息水印m或原 载体信号c来确定提取函数D。与水印的嵌入过程相比,水 印的提取是水印算法中最重要的步骤。
(二)协同神经网络模型
• 协同学是研究系统依靠自组织产生空间结构、时间结构或 功能结构上自发形态的一门跨学科的研究领域,其研究的 焦点是复杂系统宏观特征的质变,以及如何描述系统在演 化过程中德宏观有序。协同神经网络使用协同学理论所构 造的,其与传统的从研究单个神经元的特性、配置和连接 的构造方法完全不同,它是一种自上而下的神经网络。 • 2.1 动力学演化方程
^ ^ i i
^ ^ i i
^
i
i
∼
i
1024 i =1
∼
∧ ∧
w
i
w
w
谢谢! 谢谢!
• 3.3 水印嵌入 载体信号是256×256的灰度数字图像,水印信号嵌入到体图 像的DCT域中,嵌入的具体方法和步骤如下: (1)将载体图像像素灰度值矩阵 f = f ( x, y ) 均匀分成互不覆盖的1024 个大小为8 x 8的块, f = f x , y 其中0≤x,y≤255,0≤ ^ , ^ ≤7, x y i=1,2,⋯,1 024; (2)对每块进行8×8的DCT变换来得到1024个2维DCT系数矩 ^ ^ 阵 F = F u , v ,0≤ u, v ≤7; (3)对每个DCT系数矩阵的 F ( 0, 0) 进行从大到小的排序来得到 F ( 0,0) 并 保留排序前后的位置对应关系; ∼ ∼ (4)采用式 Fi ( 0, 0) = Fi ( 0,0) + α ⋅ mi , α 为嵌入强度,把水印信号分量m。 依次嵌入到各个图像块的DCT系数直流分量里,而其他的非直流 分量保持不变,由此得到 F ( u, v ) (5)对DCT域中调整后的系数矩阵进行DCT反变换,再根据排序位置关 系还原,其得到的含水印图像的灰度值为 f ( x, y ) = U IDCT F u, v , f = [ f ( x, y ) ] 进而可获得嵌入水印的载体图像
《高级人工智能》课件
总结词
深度学习的应用场景广泛,包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统和自动驾驶等领域。
语音识别
利用循环神经网络对语音信号进行转录和识别,实现语音到文本的转换,广泛应用于语音助手、智能客服、语音搜索等领域。
自然语言处理
利用深度学习对自然语言文本进行分析和处理,如情感分析、机器翻译、问答系统等,提高人机交互的智能化水平。
随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理已成为人机交互的核心技术,对于实现智能客服、智能助手、机器翻译等应用具有重要意义。
重要性
将句子拆分成一个个单独的词或短语,是自然语言处理的基础步骤。
分词
对每个词进行语义角色标注,例如名词、动词、形容词等。
词性标注
分析句子中的语法结构,确定词语之间的关系。
句法分析
推荐系统
利用深度学习对用户行为和喜好进行建模和预测,实现个性化推荐,广泛应用于电商、视频、音乐等领域。
自动驾驶
利用深度学习对车辆周围环境进行感知和决策控制,实现自动驾驶功能,提高
自然语言处理
03
是指利用计算机对人类自然语言进行各种处理,包括理解、生成、转换等,以实现人机交互。
自然语言处理(NLP)
医疗诊断
计算机视觉技术可以帮助医生快速准确地诊断疾病,如医学影像分析、病灶检测等。
安全监控
计算机视觉在安全监控领域的应用包括人脸识别、行为分析等,能够实现智能预警和快速响应。
智能交通
在智能交通领域,计算机视觉技术用于车辆检测、交通拥堵分析等方面,能够提高交通效率和安全性。
智能机器人
05
VS
智能机器人的关键技术
数据隐私
算法偏见
就业影响
算法可能存在偏见,导致不公平的结果,需要关注算法的公正性和透明度。
高级人工智能ppt课件
一些人工智能的站点
学位论文检索系统 :8080/chinese/l ocal/dris/index.html 英国文摘 http://202.119.8.82/cgi-bin/cgrs.cgi 国外站点: 行为/脑科学 /bbs/ Computer Science Paper / NEC researchindex / /
2018/10/24
13
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
14
2018/10/24
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生 AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
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2018/10/24
AI的发展历史(1)
孕育期(1956年前) 古希腊的Aristotle(亚里士多德)(前384322),给出了形式逻辑的基本规律。 英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根) (1561-1626),系统地给出了归纳法。“知 识就是力量” 德国数学家、哲学家Leibnitz(布莱尼茨) (1646-1716)。提出了关于数理逻辑的思想, 把形式逻辑符号化,从而能对人的思维进行运 算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机
教材及主要参考书
主要教材:
蔡自兴,徐光右.《人工智能及其应用(第三版)》(研究生用书), 北京:清华大学出版社,2004 史忠植,王文杰.《人工智能》,国防工业出版社,2007
主要参考书:
史忠植.《高级人工智能》. 科学出版社 2006年9月 Nils J. Nilsson, Artificial Intelligence: A New Synthesis (影印本). 北京:机械工业出版社,1999 王万森.《人工智能原理及其应用》,电子工业出版社 ,2000 蔡自兴,徐广祐.《人工智能及其应用(第三版)》 (本科生书) .北 京:清华大学出版社,2003
(完整版)人工智能介绍PPT课件_2
• 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r vision
(John McCarthy)
• 萨缪尔发明了“机器学习”这个词,将其定 义为“不显式编程地赋予计算机能力的研 究领域”。而能够进行机器学习的便是人工 智能。
2023/10/9
1 人工智能是什么?
计算机学家们对人工智能的定义:
2023/10/9
1
人工智能是什么?
定义小结
• 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
1.定理证明
1977年,吴文俊关于平面几何定理的机 械化证明首次取得成功,并且创立了定 理机器证明的 “吴方法”。
2.医疗诊断
随着机器学习的病例的增多, 人工智能可以 丰富系统的知识,自动地或者在人工干预下进 行知识的积累和分析,提高医疗水平 [1]
[1]蒋琰,胡涛,杨宁.医学中的人工智能应用[J].现代预防医学,2009,36(08):1580-1583.
•. [1] 陈晋. 人工智能技术发展的伦理困境研究[D].吉林大学,2016.
2023/10/9
3
人工智能面临的问题
人工智能可控与否
人类发明了核武器,可越来越发 现根本无法控制它所将带来的恐 怖影响。
如果人工智能技术发展继续遵循 武器的发展规律,也必将出现技 术失控的现象,而这门技术将带 来的负面影响要远大于武器,至 于结果,从我们近些年创造的科 幻电影就能看得出。
吴文俊
2 人工智能的发展与应用
人工智能ppt课件
智能医疗系统
辅助诊断
01
通过深度学习和医学图像处理技术辅助医生进行疾病诊断,提
高诊断准确性。
药物研发
02
利用人工智能技术进行药物筛选和研发,缩短研发周期和降低
成本。
远程医疗
03
通过互联网和移动医疗应用实现远程医疗服务,缓解医疗资源
分布不均问题。
智能金融系统
智能投顾
利用人工智能技术进行资产配置和投资建议,提高投资收益和风 险控制能力。
人工智能ppt课件
• 引言 • 人工智能的基本技术 • 人工智能的实现方法 • 人工智能在各领域的应用 • 人工智能的伦理与法律问题 • 人工智能的未来发展与挑战
目录
01
引言
人工智能的定义与发展
01
02
03
定义
人工智能是一种模拟人类 智能,使计算机能够像人 一样进行思维、学习和决 策的技术。
发展历程
智能停车系统
通过物联网和传感器技术实现停车位资源的智能 化管理,提高停车效率。
智能安防系统
视频监控
利用计算机视觉技术对监控视频进行实时分析,实现异常事件检 测和预警。
人脸识别
通过人脸识别技术实现身份认证和门禁管理,提高安防水平。
智能巡检
利用无人机、机器人等技术进行智能巡检,提高安防效率和准确性 。
数据歧视问题
人工智能在处理数据时可能出现歧视现象,如基 于种族、性别、年龄等因素的不公平对待,引发 社会公正问题。
隐私保护技术
探讨差分隐私、联邦学习等隐私保护技术在人工 智能系统中的应用,以缓解数据隐私与安全问题 。
机器决策的责任与道德问题
决策失误责任
当人工智能系统作出错误决策时,如何界定责任归属,是使用者、 开发者还是系统本身承担责任?
高级人工智能
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2021/1/4
高级人工智能
粗糙集的研究
1991年波兰Pawlak教授的第一本关于粗 糙集的专著《Rough Sets:Theoretical Aspects of Reasoning about Data 》和 1992年R.Slowinski主编的关于粗糙集应用 及其与相关方法比较研究的论文集的出版, 推动了国际上对粗糙集理论与应用的深入研 究。1992年在波兰Kiekrz召开了第1届国际 粗糙集讨论会。从此每年召开一次与粗糙集 理论为主题的国际研讨会。
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2021/1/4
高级人工智能
模糊集
1965年,Zadeh提出了模糊集,不少理 论计算机科学家和逻辑学家试图通过这一理 论解决G.Frege的含糊概念,但模糊集理论 采用隶属度函数来处理模糊性,而基本的隶 属度是凭经验或者由领域专家给出,所以具 有相当的主观性。
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2021/1/4
l Let IS = (U, A) be an information system, then
with any
there is an associated
equivalence relation:
where relation.
is called the B-indiscernibility
l If
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2021/1/4
高级人工智能
不可区分性实例 Indiscernibility
Age LEMS Walk
x1 16-30 x2 16-30 x3 31-45 x4 31-45 x5 46-60 x6 16-30 x7 46-60
50 yes
0
no
《高级人工智能》课件
人脸识别
研究人脸识别技术的发展趋势和 应用场景,如安全监控和人脸支 付。
医学图像处理
介绍医学图像处理技术的应用, 如辅助诊断和手术导航。
机器人技术及其应用
1
机器人视觉
2
探索机器人视觉技术的发展和在工业自
动化和智能家居中的应用。
3
机器人概述
介绍机器人技术的基本构成和分类,如 工业机器人和服务机器人。
智能制造介绍
了解智能制造的基本概念、特点和技术要素。
智能工厂
介绍智能工厂的建设和优化,如智能调度和协作机器人。
数字孪生技术
探索数字孪生技术的应用,如仿真建模和故障预测。
人工智能与大数据的互动
1 大数据分析
2 智能决策
了解大数据分析在人工智 能中的重要性和应用范围, 如用户画像和推荐系统。
介绍人工智能在决策支持 和优化中的作用,如供应 链管理和风险评估。
3 隐私保护
讨论大数据与隐私保护之 间的关系和挑战,如数据 脱敏和隐私法律。
2
技术趋势
探讨人工智能的前沿技术,包括自主学习、群体智能和迁移学习。
3
未来展望
展望人工智能的未来发展方向和可能的应用场景。
深度学习与神经网络
1 深度学习概述
深入探讨深度学习的原理 和应用领域,如图像识别 和自然语言处理。
2 神经网络
介绍神经网络的结构、训 练方法和在人工智能中的 应用。
3 深度学习的挑战
讨论深度学习面临的问题, 如可解释性和数据隐私。
自然语言处理技术
文本生成
探索自然语言处理中的文本生成技术,如语言模型和文本摘要。
情感分析
AAI06归纳学习 高级人工智能 史忠植PPT课件
12.11.2020
史忠植 高级人工智能
18
选择型泛化规则
(7) 将合取转换为析取规则 F1 & F2 ::> K |< F1 F2 ::> K 其中F1,F2为任意描述。
12.11.2020
史忠植 高级人工智能
19
选择型泛化规则
(8) 扩充量词范围规则 x,F[x] ::> k |< x, F[x] ::> k (I1)x,F[x] ::> K |< (I2)x, F[x]::> K 其中I1,I2是量词的域(整数集合), 且I1 I2
15
选择型泛化规则
(3) 扩大引用范围规则
CTX & [L = R1] ::> K |< CTX \& [L = R_2] ::> K 其中R1 R2 DOM(L), DOM(L) 为L的域,L是一个项, Ri是L取值的一个集合。
(4) 闭区间规则
CTX & [L = a] ::> K
CTX & [L = b] ::> K
12.11.2020
史忠植 高级人工智能
17
选择型泛化规则
(6) 将常量转换为变量规则
F[F[x]
其中F[x]是依赖于变量x的描述符,a,b, …, i是常量。
对于描述F[x], 若x的某些值(a,b, … , i)使F[x]成立,
则可得到假设:对于x的所有值,F[x]成立。
第六章 归纳学习
中科院计算所
12.11.2020
史忠植 高级人工智能
1
内容提要
6.1 归纳学习的逻辑基础 6.2 偏置变换 6.3 变型空间方法 6.4 AQ归纳学习算法 6.5 产生与测试方法 6.6 决策树学习 6.7 归纳学习的计算理论 6.8 支持下向量机
人工智能介绍PPT参考幻灯片
,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。
Machine learning
Computer vision
AI
Natural language learning
8 2
2 人工智能的发展与应用
➢ 人工智能的应用
1.定理证明
1977年,吴文俊关于平面几何定理的机 械化证明首次取得成功,并且创立了定 理机器证明的 “吴方法”。
2.医疗诊断
随着机器学习的病例的增多, 人工智能可以 丰富系统的知识,自动地或者在人工干预下进 行知识的积累和分析,提高医疗水平 [1]
2
13
Part 4 人工智能的未来
2
14
4
人工智能的未来
➢ 健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度,这是保证科学技术“以 人为本”的根本,面对人类日益强大的科研能力,人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展,强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性,我们不难发现,它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器,这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展,并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
(John McCarthy)
➢萨缪尔发明了“机器学习”这个词,将其定
义为“不显式编程地赋予计算机能力的研
究领域”。而能够进行机器学习的便是人工
智能。
2
4
1 人工智能是什么?
➢ 计算机学家们对人工智能的定义:
25
人工智能PPT课件 (3)全文
2024/8/16
17
无人作战系统
X-47B无人作战飞机
无人机蜂群
2015年4月22日,美海军X-47B无人机与欧米伽 空中加油服务公司的K-707加油机完成了自主空中 受油试飞验证。
蜂群式无人系统是美国国防部战略能力办公室的项目,该项 目是美国与中俄军事竞争的关键。蜂群式无人机未来有可能成为 改变游戏规则的项目。蜂群式无人机的第一步是发展空军研究实 验室所谓的“忠诚僚机”。
6
大忽悠:强人工智能即将实现
强人工智能,是真正的像人类的 思考和决策,目前的典型例子都 是在电影里。
实际上,目前所有的人工智能领 域取得进展的领域都是在弱人工 智能上。
2024/8/16
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2024/8/16
8
2024/8/16
9
问题:谈谈你对人工智能发展及应用 的认识?
2024/8/16
10
人工智能是一个研究范围十分广泛的学术领域: 包括机器学习、语言识别、图像识别、自然语 言处理和专家系统等。
其中机器学习是人工智能的核心,专门研究计 算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取 新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使 之不断改善自身的性能。
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。越来越多人开始看好人 工智能这一领域。
4
2024/8/16
对于人工智能的理解,我们大多数人 还停留在科幻片上。无论是残暴冰冷 的“终结者”,还是可以把人心融化的 呆萌“大白”,都是我们对人工智能未 来发展的想象。人工智能是一把双刃 剑,只有利用人工智能好的方面,才 能将人工智能优势最大化。
5
2024/8/16
一、什么是人工智能?
简单来说,人工智能是对人的意识、思维的信 息过程的模拟。
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教学安排
学时、学分 32、2
考核形式 平时成绩+笔试
2020/8/5
2
AI学科体系分为三个层次
人工智能理论基础
数学基础:离散数学,模糊数学
思维科学理论:认知心理学,逻辑或抽象思维学,形象 或直感思维学
计算机工程技术:硬件,软件技术
人工智能原理
知识的获取与学习,知识的表达,知识的使用。
2020/8/5
10
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生
AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
2020/8/5
11
第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生
AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
2020/8/5
12
AI的产生
人们对“数据世界”的需求进而发展到 对“知识世界”的需求而产生的。
2020/8/5
4
一些人工智能的站点
北邮人工智能 http://202.112.108.158/ 东大语言所 / 南大AI的FTP ftp:/// KDD论坛 / 教育网数据库:
SDOS检索 / Kluwer电子期刊 / 郑州大学文献库
http://202.197.191.1/cjndocs/cajxk.html
2020/8/5
5
一些人工智能的站点
学位论文检索系统
美国数学家Shannon(香农),1948年发表了
《通讯的数学理论》,代表了“信息论”的诞
生。
2020/8/5
18
AI的发展历史(4)
基本技术的研究与形成阶段(50年代到 60年代后期): 1956年提出了“Artificial Intelligence(人
工智能)”
创始人中有数学家、信息学家、心理学家、神经生 理学家、计算机科学家。在美国的达特茅斯大学两 个月的研讨会首次提出。69年IJCAI会议,70年国 际期刊《AI 》。
Computer Science Paper /
NEC researchindex
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第一章 人工智能概论
AI的定义
人工智能工程系统(应用层次)
专家咨询系统,专家系统开发工具与环境,自然语
言理解系统,图像理解与识别系统,智能机器人
系统.
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教材及主要参考书
主要教材:
蔡自兴,徐光右.《人工智能及其应用(第三版)》(研究生用书), 北京:清华大学出版社,2004
史忠植,王文杰.《人工智能》,国防工业出版社,2007
:8080/chinese/l ocal/dris/index.html 英国文摘 http://202.119.8.82/cgi-bin/cgrs.cgi
国外站点:
行为/脑科学 /bbs/
主要参考书:
史忠植.《高级人工智能》. 科学出版社 2006年9月 Nils J. Nilsson, Artificial Intelligence: A New Synthesis (影印本).
北京:机械工业出版社,1999 王万森.《人工智能原理及其应用》,电子工业出版社 ,2000
蔡自兴,徐广祐.《人工智能及其应用(第三版)》 (本科生书) .北 京:清华大学出版社,2003
为了寻求试探性的搜索,启发式的、不 精确的、模糊的,甚至允许出现错误的 推理方法,以便符合人类的思维过程 。
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第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生
AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
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第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生
AI的发展历史
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ2020/8/5
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AI的发展历史(2)
英国数学家、逻辑学家Boole(布尔) (1815-1864)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。
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。
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AI的产生
AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
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第一章 人工智能概述
AI的定义
AI的产生
AI的发展历史
AI研究的特点
AI的研究内容
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人工智能的定义
狭义
从计算机科学的角度来看,AI是用计算机来 模拟人类的某些智能活动,或是计算机具有 人类的某些局部职能和功能
从应用的角度看,AI的最终目标是编制出具 有智能的程序(推理、学习、思考)
广义
人类智能行为规律、智能理论方面的研究。
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人工智能的定义
同传统的计算机程序相比较:
人工智能首先研究的是以符号表示的知识 而不是数值数据为研究对象
人工智能采用的是启发式推理方法而不是 常规算法
人工智能的控制结构与知识领域是分离的, 并允许出现不正确的解答
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AI的发展历史(3)
英国数学家Turing(图灵)(19121954),1936年提出了一种理想计算机的数 学模型(图灵机),1950年提出了图灵试验, 发表了“计算机与智能”的论文。图灵奖。
美国数学家Mauchly,1946发明了电子数字 计算机ENIAC
美国神经生理学家McCulloch,建立了第一个 神经网络数学模型。
AI研究的特点
AI的研究内容
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AI的发展历史(1)
孕育期(1956年前) 古希腊的Aristotle(亚里士多德)(前384-
322),给出了形式逻辑的基本规律。 英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)
(1561-1626),系统地给出了归纳法。“知 识就是力量” 德国数学家、哲学家Leibnitz(布莱尼茨) (1646-1716)。提出了关于数理逻辑的思想, 把形式逻辑符号化,从而能对人的思维进行运 算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机