人工智能概述(一)
AI1人工智能概述
AI1人工智能概述AI（Artificial Intelligence）人工智能是一门研究如何使机器能够模拟和展现人类智能的学科。
它涵盖了众多领域，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理等。
近年来，随着计算能力的提升和数据的积累，人工智能领域取得了快速的发展，并在许多领域展现出了巨大的潜力。
一、AI的发展历程AI的发展可以追溯到上世纪50年代。
在那个时候，人们开始尝试通过编写程序实现某些具有智能的任务。
但由于当时的计算能力有限，AI的进展非常缓慢。
直到上世纪80年代，随着计算机性能的提升，AI 开始进入了一个新的阶段。
机器学习等新的方法和算法的应用为AI的发展提供了新的可能性。
二、AI的应用领域AI在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，AI可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，大大提高了医疗效率。
在金融领域，AI可以用来进行风险评估和投资决策，让金融市场更加稳定和透明。
在交通领域，AI可以用来提高交通运输系统的效率，减少交通事故的发生。
在教育领域，AI可以根据学生的学习情况进行个性化的教学，提高学习效果。
三、AI的挑战与影响随着AI的快速发展，也带来了一些挑战与影响。
首先是人工智能可能带来的就业问题。
随着自动化技术的应用，很多人类劳动力可能会失去工作岗位。
其次是数据隐私与安全问题。
AI需要大量的数据来进行训练和学习，这些数据可能包含个人隐私信息。
如何保护好这些数据成为一个严峻的问题。
此外，AI的决策过程也缺乏可解释性，这可能会导致一些不可预料的风险。
四、未来展望尽管AI面临着一些挑战，但它仍然具有巨大的潜力。
人们对于AI 的未来充满了期待。
随着技术的进一步发展和创新，AI将在更多的领域展现出更强大的能力。
同时，人们也需要加强对AI的监管和研究，以确保其正向发展，并避免潜在的负面影响。
总结起来，AI作为一门新兴的学科，正在引领着人类社会的进步和变革。
它在各个领域的应用正在改变着我们的生活和工作方式。
第1章 人工智能概述_blue
—— 人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可 能的计算的研究（Winston, 1992）； —— 广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行 为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流 和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998）。 —— Stuart Russell和Peter Norvig则把已有的 一些人工智能定义分为4类：像人一样思考的系 统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、 理性地行动的系强人工智能 哲学家将人工智能的观点分为两类，弱人 工智能和强人工智能，分别认为机器智能 只是一种模拟智能和机器确实可以有真正 的智能。 两种观点进行了争论，出现了不少巧妙的 假想实验，其中中文屋子就是反驳强人工 智能的一个有名的假想实验。
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中文屋子
1980年，哲学家西尔勒提出了名为“中文屋子”的假想实 验，模拟图灵测试，用以反驳强人工智能观点。主要说明 某台计算机即使通过了图灵测试，能正确的回答问题，它 对问题仍然没有任何理解，因此不具备真正的智能。
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1.5.1 基于脑功能模拟的领域划分 1、机器感知（信息输入）。使计算机具有类似于人的感知 能力，能通过“感知”直接从外界获取信息。 可分为机器视觉、机器听觉等分支课题。
相关学科：模式识别（主要集中于图形识别和语音识别）。
2、机器联想。基于内容的联想，与具体存储位置无关。联 想存储技术实现联想。
研究策略则是先部分地或某种程度地实现机器的智能 (近期目标) ，并运用智能技术解决各种实际问题特别 是工程问题，从而使现有的计算机更灵活、更好用和 更有用，成为人类的智能化信息处理工具，而逐步扩 展和不断延伸人的智能，逐步实现智能化。
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1.3 人工智能的学科范畴
人工智能已构成信息技术领域的一个 重要学科。当前的人工智能既属于计算机 科学技术的一个前沿领域，也属于信息处 理和自动化技术的一个前沿领域。还涉及 到智能科学、认知科学、心理科学、脑及 神经科学、生命科学、语言学、逻辑学、 行为科学、教育科学、系统科学、数理科 学以及控制论、科学方法论、哲学甚至经 济学等众多学科领域。人工智能实际上是 一门综合性的交叉学科和边缘学科。
《人工智能概论》课程笔记
《人工智能概论》课程笔记第一章人工智能概述1.1 人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使计算机具有智能行为的技术。
智能行为包括视觉、听觉、语言、学习、推理等多种能力。
人工智能的研究目标是让计算机能够模拟人类智能的某些方面，从而实现自主感知、自主决策和自主行动。
人工智能的研究领域非常广泛，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示与推理等。
1.2 人工智能的产生与发展人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50 年代。
1950 年，Alan Turing 发表了著名的论文《计算机器与智能》，提出了“图灵测试”来衡量计算机是否具有智能。
1956 年，在达特茅斯会议上，John McCarthy 等人首次提出了“人工智能”这个术语，并确立了人工智能作为一个独立的研究领域。
人工智能的发展可以分为几个阶段：（1）推理期（1956-1969）：主要研究基于逻辑的符号操作和自动推理。
代表性成果包括逻辑推理、专家系统等。
（2）知识期（1970-1980）：研究重点转向知识表示和知识工程，出现了专家系统。
代表性成果包括产生式系统、框架等。
（3）机器学习期（1980-1990）：机器学习成为人工智能的重要分支，研究如何让计算机从数据中学习。
代表性成果包括决策树、神经网络等。
（4）深度学习期（2006-至今）：深度学习技术的出现，推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。
代表性成果包括卷积神经网络、循环神经网络等。
1.3 人工智能的三大学派人工智能的研究可以分为三大学派：（1）符号主义学派：认为智能行为的基础是符号操作和逻辑推理。
符号主义学派的研究方法包括逻辑推理、知识表示、专家系统等。
（2）连接主义学派：认为智能行为的基础是神经网络和机器学习。
连接主义学派的研究方法包括人工神经网络、深度学习、强化学习等。
（3）行为主义学派：认为智能行为的基础是感知和行动。
行为主义学派的研究方法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。
人工智能基础知识全解析
人工智能基础知识全解析第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机系统实现的智能行为，具备感知、理解、决策、学习和交互等能力。
其诞生与发展离不开计算机技术、数学、认知科学和哲学等多个领域的融合。
人工智能的研究目标是设计实现能够模拟人类智能的计算机程序，并让计算机具备像人一样的思维能力。
第二章：人工智能的分类人工智能可分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（Strong AI）两个类别。
弱人工智能专注于解决特定问题，例如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
而强人工智能则是指具备与人类智能相等或超越的智能水平，能够解决多领域的问题，进行自主学习和推理。
第三章：人工智能的应用领域人工智能在现实生活和各行各业领域得到了广泛应用。
在医疗领域，人工智能可用于辅助诊断、药物研发和健康管理等方面。
在交通领域，人工智能可以优化交通流量、自动驾驶和智能物流等。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估、欺诈检测和智能投资等。
在工业领域，人工智能可以实现智能制造、物联网和智能供应链管理等。
第四章：人工智能的核心技术人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。
其中，机器学习是人工智能的基础，通过训练模型使计算机从数据中学习规律和知识。
深度学习是机器学习的一种方法，通过构建神经网络模型实现对复杂数据的建模和分析。
自然语言处理主要研究计算机与人类自然语言的交互和理解。
计算机视觉则研究使计算机理解和处理图像和视频等视觉信息的技术。
第五章：人工智能的挑战与限制虽然人工智能在许多领域都取得了巨大进展，但仍面临着一些挑战和限制。
其中之一是数据隐私和安全问题，大量的数据需要得到隐私保护和安全防护。
另外，人工智能系统的决策过程和黑盒特性也带来了透明度和可解释性的问题。
此外，道德和伦理方面的考虑，如人工智能对人类就业岗位的影响以及对社会公平和正义的挑战等也备受关注。
2024年度人工智能介绍ppt课件(1)
目录•人工智能概述•机器学习原理及应用•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统设计与实现人工智能概述ABDC定义人工智能（AI ）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
萌芽期20世纪50年代，人工智能的概念被提出，并开始进行基础性的研究。
发展期20世纪60-80年代，专家系统、自然语言处理、计算机视觉等领域取得重要进展。
成熟期20世纪90年代至今，机器学习、深度学习等技术的出现和不断发展，使得人工智能在多个领域实现广泛应用。
定义与发展历程技术原理及核心思想技术原理人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为，实现对复杂问题的求解和自主学习。
其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。
核心思想人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，能够自主地进行学习、推理、决策等任务。
这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。
应用领域与前景展望应用领域人工智能已经渗透到社会的各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶、智慧医疗、智慧金融等。
这些应用不仅提高了工作效率，也改善了人们的生活质量。
前景展望随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用。
例如，在智能制造、智慧城市等领域，人工智能将推动产业升级和转型；在医疗、教育等领域，人工智能将提供更加个性化、高效的服务。
同时，人工智能的发展也将带来新的就业机会和经济增长点。
机器学习原理及应用数据集划分特征提取模型训练模型评估监督学习算法原理01020304将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。
从原始数据中提取出对预测结果有影响的特征，作为模型的输入。
利用训练集数据，通过最小化损失函数来学习模型的参数。
使用测试集数据对训练好的模型进行评估，衡量模型的预测性能。
数据预处理特征学习聚类分析降维处理非监督学习算法原理对数据进行清洗、去噪和标准化等预处理操作。
人工智能概述
人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机具有智能行为的学科，旨在模拟人类智能的思维和行为。
它涉及到多个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
近些年来，人工智能在各行各业得到了广泛应用，如医疗诊断、智能交通、智能家居等。
一、人工智能的背景与发展人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代，随着计算机科学的发展，人们开始尝试开发能够模拟人类思维的计算机程序。
随着硬件技术与算法的不断进步，人工智能得到了长足的发展，逐渐具备了一定的自主学习和推理能力。
二、人工智能的基本原理与方法1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从大量数据中进行学习和预测，从而使其具备自动识别和分类的能力。
2. 自然语言处理：自然语言处理是指让计算机能够理解和处理自然语言的技术。
它可以用于语音识别、机器翻译、智能客服等领域。
3. 计算机视觉：计算机视觉致力于让计算机能够感知和理解图像和视频内容，从而实现人机交互、图像识别等应用。
三、人工智能的应用领域1. 医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用已经取得了显著的突破，能够辅助医生进行疾病诊断、个性化治疗方案制定等。
2. 智能交通：人工智能可以优化交通运输系统，提高路况监测、交通信号控制等效率，减少交通拥堵和事故发生。
3. 智能家居：通过人工智能技术，可以实现家居设备的智能化管理，如语音控制、自动化调控等。
4. 金融领域：人工智能在金融领域的应用非常广泛，可以进行风险评估、投资建议、反欺诈等工作。
四、人工智能的挑战与展望尽管人工智能在许多领域都取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战。
例如，数据隐私和安全问题、算法的不透明性、伦理和道德问题等。
未来，人工智能将继续发展并与更多领域相结合，为人们创造更多智能化、便捷化的应用。
总结：人工智能是一门致力于实现计算机智能化的学科，经过多年的发展，已经在各个领域得到了广泛应用。
第一章 人工智能概述
机视觉的组成部分。
６、机器行为
机器行为主要是指机器人行动规划。它
是智能机器人的核心技术。
机器人要依靠规划功能拟定行动步骤和
动作序列。规划功能的强弱反映了智能
机器的智能水平。
§２基于研究途径与实现技术的领域划分 １ 符号智能
符号智能就是以符号知识为基础，通过符
号推理进行问题求解而实现的智能。
符号智能研究的主要内容包括知识工程和
符号处理技术。
知识工程涉及知识获取、知识表示、知识
管理、知识运用以及知识库系统等一系列 知识处理技术。
符号处理技术指基于符号的推理和学习技
术，它主要研究经典逻辑和非经典逻辑理论 以及相关的程序设计技术。
符号智能基于人脑的心理模型，运用传
统的程序设计方法实现人工智能，是传
§1 符号主义—功能模拟，符号推演
功能模拟法就是以人脑的心理模型，将问
题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号 推演的方法，实现搜索、推理、学习等功 能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现机 器智能。
基于功能模拟的符号推演是人工智能研
究中最早使用也是现在还在使用的主要方
法。这种方法一般是利用显式的知识和推
机器，即拟人机器。
人工智能学科虽然是计算机科学的一个分支，但 它涉及到数学、思维科学、生命科学、哲学，以 及信息论、控制论、系统论等许多学科，因此也 是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
§２ 为什么要研究人工智能
1. 现在计算机的智能还相当低下，人们研 究人工智能的初衷是为了让计算机（电 脑）同人脑一样具有智能。
§３ 基于应用领域的领域划分
第1章 人工智能概述
Artificial Intelligence
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能如何发展起来的？ 1.3 人类智能与人工智能关系？ 1.4 人工智能的学派 1.5 人工智能对人类的影响 1.6 人工智能的研究目标 1.7 人工智能研究的基本内容和主要方法 1.8 人工智能的研究与应用领域
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Artificial Intelligence
人类智能
行为能力（表达能力）
是人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力。 由感知直接获得的外界信息经过思维加工后的信息， 通过脊髓来控制，由语言、表情、体姿等来实现。
感知--动作方式：对简单、紧急信息 感知--思维--动作方式：对复杂信息
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Artificial Intelligence
孕育期（1956年前）
亚里斯多德（公元前384——322）：古希腊伟大的哲学 家和思想家，创立了演绎法。他提出的三段论至今仍然 是演绎推理的最基本出发点。 莱布尼兹（1646——1716）：德国数学家和哲学家，把 形式逻辑符号化，奠定了数理逻辑的基础。
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
2. 人工智能如何发展起来的？
暗淡期（1966——1974）
过高预言的失败，给AI的声誉造成重大的伤害。 “20年内，机器将能做人所能做的一切。” ——西蒙，1965 “在3—8年时间里，我们将研制出具有普通人智力的计算机 。这样的计算机能读懂莎士比亚的著作，会给汽车上润滑油 ，会玩弄政治权术，能讲笑话，会争吵。……它的智力将无 以伦比。” ——明斯基，1977
人工智能
人类同样梦想着发明各种智能工具和智能机器，协 助甚至代替人们从事各种脑力劳动。20世纪40年代 计算机的发明和50年代人工智能的出现开辟了利用 智能机器代替人类从事脑力劳动的新纪元。此后， 显著减轻脑力劳动和实现生产过程智能化才成为可 能。
人工智能简介
人工智能简介人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学和信息技术领域的一个重要分支，指的是开发出能够模拟和执行人类智能的机器或系统。
在现代社会中，人工智能已经渗透到各行各业，对我们的生活和工作产生了重大影响。
一、人工智能的历史与背景人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50年代，当时计算机科学家开始研究如何使计算机能够模拟和表现出人类的智能。
随着计算机技术的迅速发展，人工智能领域取得了重要的突破与进展。
例如，1970年代的专家系统为人工智能的应用奠定了基础，1990年代的机器学习使得计算机能够从数据中自动学习和改进性能。
二、人工智能的分类与应用人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能是指开发出能够处理特定任务的机器或系统，它们的智能局限于特定场景。
例如，机器人、语音助手和自动驾驶等。
强人工智能则是指能够模拟出人类智能的机器或系统，具备通用性的智能。
然而，迄今为止，强人工智能仍然处于科幻电影的范畴，尚未实现。
人工智能目前广泛应用于各个领域。
在医疗领域，人工智能已经可以辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。
在金融领域，人工智能被用于风险评估、投资建议和欺诈检测。
在交通领域，人工智能可以帮助交通管理、智能导航和交通模拟。
在教育领域，人工智能也被应用于智能辅导、个性化学习和学习分析。
三、人工智能的挑战与未来虽然人工智能取得了许多令人瞩目的成就，但它也面临着一些挑战。
其中之一是人工智能的道德和伦理问题。
例如，机器学习算法的偏见和歧视可能导致不公平的决策和做法。
另外，人工智能系统的透明度和可解释性也是一个问题，我们需要了解和解释机器系统的决策过程。
未来，人工智能仍然有巨大的发展潜力。
随着计算能力的提升和算法的不断改进，人工智能应用的范围将进一步拓宽。
例如，在自动驾驶领域，我们可以期待更加智能和安全的交通系统。
在医疗领域，人工智能将帮助人们实现个性化医疗和精准治疗。
总结：人工智能作为一门新兴技术，正在深刻地影响和改变我们的生活。
人工智能1
3 机器学习（Machine Learning） 研究如何使用计算机模拟和实现人类的学习活动。 如果一个系统能够通过执行某种过程而改进它的 性能，这就是学习。
4 自动定理证明（Automatic Theorem Proving） 利用计算机证明非数值性的结果，即确定它的真 假。主要方法有：自然演绎法、判断法、定理证明器、 人机交互进行定理证明。
人工智能
（Artificial Intelligence，AI ）
刘春阳
智能机器人研究所
第1章 人工智能概述
1.1 什么是人工智能(Artificial Intelligence，AI)
1 自然智能：人类所具有的智能行为。 2 智能行为：包括感知、推理、判断、识别、理解、学习 和问题求解等思维活动。 3 人工智能：关于人造物的智能行为。 4 人工智能（学科）： AI的本质问题 研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类 智能活动，以延伸人类智能的科学。
• 人工智能的发展是以硬件与 软件为基础。它的发展经历
了漫长的发展历程。人们从 很早就已开始研究自身的思 维形成，早在亚里士多德(公
元前384-322年)在着手解释和
编注他称之为三段论的演绎 推理时就迈出了向人工智能 发展的早期步伐，可以看作 为原始的知识表达规范。
亚里士多德(公元前384-322年)
– 新的动向——构造化方法
• 第五阶段（90年代初～现在） 数据与网络时代
– 网络给AI带来无限的机会 – 知识发现与数据挖掘 – AI走向实用化
三个重要事件
1
1956年召开人类历史上第一次人工智能研讨会， 标志着人工智能学科的诞生； 1969年召开了第一届人工智能联合会议；
1970年，《人工智能》国际杂志创刊。
人工智能基本知识介绍
人工智能基本知识介绍一、人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门涉及多个学科的交叉学科，其主要目标是让机器能够像人类一样思考、学习、推理、决策、交流等，从而完成一些复杂的任务。
人工智能的应用领域十分广泛，包括但不限于机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐、智能家居等等。
人工智能的发展历程可以分为三个阶段：符号主义、连接主义和深度学习。
符号主义以知识表示和推理为基础，连接主义以神经元之间的连接为基础，深度学习则以神经网络深度层的嵌套为基础。
目前，深度学习在人工智能领域的应用最为广泛。
二、人工智能技术体系人工智能技术体系主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术。
1.机器学习：机器学习是一种基于数据的学习方法，通过分析大量数据并自动发现规律和模式，从而实现对新数据的预测和分析。
机器学习的主要算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等。
2.深度学习：深度学习是机器学习的一种，它基于神经网络模型，通过对大量数据进行学习，实现对复杂数据的处理和分析。
深度学习的代表算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
3.自然语言处理：自然语言处理是一种让机器理解和处理人类语言的方法。
自然语言处理的主要技术包括文本分类、情感分析、信息抽取等。
4.计算机视觉：计算机视觉是一种让机器能够像人类一样看待和识别图像和视频的技术。
计算机视觉的主要应用包括目标检测、图像识别、人脸识别等。
三、人工智能基本算法人工智能的基本算法包括决策树、贝叶斯网络、支持向量机、K 最近邻算法、神经网络等。
这些算法在人工智能领域的应用非常广泛，可以根据不同的任务和场景选择合适的算法进行应用。
1.决策树：决策树是一种常见的分类算法，它通过构建一棵树状结构来对数据进行分类或回归分析。
决策树的优点是易于理解和实现，同时可以有效地处理非线性关系的数据。
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述 章
1.2.3 行为模拟，控制进化 除了上述两种研究途径和方法外，还有基于感知-行 为模型的研究途径和方法——行为模拟法。 这种方法是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特 性，如自寻优、自适应、自学习、自组织等，来研究和 实现人工智能。 典型代表:MIT的R.Brooks.研制的六足行走机器人(亦 称为人造昆虫或机器虫)，曾引起人工智能界的轰动。这 个机器虫可以看作是新一代的“控制论动物”，它具有 一定的适应能力，是一个运用行为模拟即控制进化方法 研究人工智能的代表作。
第1章 人工智能概述 章
1.1 人工智能的概念
1.1.1 什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence, AI)探讨人类思维、行动中那 些尚未算法化的功能行为;使机器 Thinking 、Acting
like
human。
人工智能下一个准确的定义很困难，至今尚无统一的定义。 狭义概念： 人工智能是计算机科学中涉及研究，设计和应用智能机器 的一个分支，是对智能计算机系统的研究。 智能机器: 能够在各类环境中自主地或交互的执行各种拟人 任务的，与人智力相当或相近的机器。具体地说是能够对人类
第1章 人工智能概述 章 2. 机器联想 联想是人脑思维过程中最基本、使用最频繁的功能。例如，当听到 一段乐曲，我们头脑中可能会立即浮现出几十年前的某一个场景，甚 至一段往事，这就是联想。 特点：按内容组织记忆 当前，对机器联想功能的研究中就是利用这种按内容记忆原理，采用 “联想存储”技术实现联想功能。其特点是： (1)可以存储许多相关（激励，响应）模式对; (2)通过自组织过程可以完成这种存储; (3)以分布、稳健的方式（可能出现高冗余）存储信息; (4)可以根据接收到的相关激励模式产生并输出适当的响应模式; (5)即使输入激励模式失真或不完全时，仍然可以产生正确的响应 模式; (6)可在原存储中加入新的存储模式。
人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
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第1章 人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领 域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
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第1章 人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
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第1章 人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一 阶谓词逻辑
• 问题2：什么可以计算？
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
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第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具
人工智能概述
人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和展现人类智能的学科。
随着计算能力的提升和算法的进步，人工智能得到了广泛的应用和发展。
本文将从人工智能的定义、分类、应用以及未来发展趋势等方面进行论述。
一、人工智能的定义人工智能，顾名思义，就是授予计算机智能的能力。
它通过模拟人类的思维过程，实现了类似于人类的知觉、学习、理解、推理和决策等能力。
人工智能的核心是让计算机能够“思考”，以实现各种复杂的任务。
人工智能的发展始于1956年，当时，人工智能的定义是“使机器能够思考和解决问题”。
然而，随着技术的进步，人工智能的范畴逐渐扩大，包括了诸如机器学习、深度学习、专家系统和自然语言处理等领域。
二、人工智能的分类人工智能可以根据其功能和应用领域进行分类。
按照功能划分，人工智能主要分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能（Narrow AI）是指模拟特定人类智能能力的系统，如语音识别、图像识别和机器翻译等。
而强人工智能（General AI）则是指具有和人类相同甚至超过人类智能的系统，能够完成各种复杂的智能任务。
按照应用领域划分，人工智能可以分为机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人等领域。
机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过大量的数据和算法训练，使计算机能够从中学习和改进性能。
自然语言处理则是指计算机对人类自然语言进行理解和处理的技术。
计算机视觉则使计算机能够通过图像和视频来感知和理解世界。
机器人则将人工智能与机械工程相结合，实现了智能化的机器设备。
三、人工智能的应用人工智能技术在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行诊断和治疗，提高医疗水平和效率。
在交通领域，人工智能可以优化交通流量，提高交通安全性。
在金融领域，人工智能可以用于风险评估和投资决策。
在制造业领域，人工智能可以实现自动化生产和质量控制。
在农业领域，人工智能可以应用于农作物的种植和病虫害的检测等。
al人工智能
al人工智能第一章：人工智能的概述人工智能（AI）是一项新兴的科技领域，它涉及一系列技术和方法，旨在模拟和实现人类智能的思维和行为。
这种技术可以用于解决许多复杂的问题，改善人类生活质量，并为社会和商业带来长期的经济利益。
第二章：人工智能的类型目前，人工智能可以分为三种类型：弱人工智能、强人工智能和超级智能。
弱人工智能已经在现实生活中广泛应用，它是专注于解决特定问题的人工智能，例如语音识别和图像分类。
强人工智能则是一种更具有普遍性和综合性的人工智能，它可以在更广泛的场景中使用，例如人机交互和自主决策。
超级智能则是更具挑战性的目标，它指的是能够等同于人脑进行各种任务和思考的人工智能。
第三章：人工智能的应用领域人工智能的应用领域非常广泛，其中包括医疗保健、金融、零售、教育、制造业和安全等领域。
许多公司正在利用人工智能来改善服务、并提高效率，例如，电商巨头亚马逊正在使用人工智能来改进销售推荐，而谷歌正在利用人工智能来改进搜索引擎功能。
第四章：人工智能的优缺点在人工智能的发展中，不可避免会出现一些争议，许多人对此持有不同的态度。
一方面，人工智能代表了科技进步的巨大潜力，可以协助解决人们的问题，提高生产效率。
另一方面，人工智能有可能导致大规模失业，并且可能会对员工隐私、安全和人权产生负面影响。
第五章：人工智能未来的发展趋势无论争议与否，人工智能都是未来的趋势。
随着技术的不断发展，人工智能将逐渐进入到更广泛的场景中，可能会在工作、社交和娱乐等方面带来深刻的改变。
同时，人工智能的发展也将会迎来各种新的挑战，例如如何更好地保护隐私和人权、如何与传统产业结合等。
第六章：结论人工智能是复杂和多面的技术领域，需要我们对此持续关注。
在未来，我们需要继续探索更好的方法来利用人工智能，实现更大的进步。
同时，我们也需要认真考虑如何管理人工智能的风险，避免潜在的负面影响。
最终，人工智能是一个不断发展的领域，我们需要拥抱这一变化，并与其一起前行。
第1章人工智能概述1.1人工智能基础-高中教学同步《信息技术-人工智能初步》(教案)
教学内容规划
设计教学流程和时间分配，确保每个教学环节（如讲授、互动讨论、案例分析）都有充足的时间。
制定详细的教学大纲，明确每个部分的教学内容和重点。
互动和讨论准备
准备课堂讨论的问题和主题，如人工智能定义的多样性、人工智能对生活和工作的影响等。
跟随教师讲解，理解人工智能的基本特征，并思考这些特征在实际应用中的体现。
参与讨论，发表自己对人工智能模拟和扩展人的智能的看法。
通过呈现不同定义，帮助学生全面了解人工智能的概念。
讲解基本特征，深化学生对人工智能的理解。
通过讨论，培养学生的思考能力和表达能力。
活动三：
调动思维
探究新知
案例分析：分析一些具体的人工智能应用案例，如智能家居、医疗诊断等，展示人工智能如何改变生活和工作方式。
在介绍人工智能的基本特征时，我采用了教材内容与实际案例相结合的方式，帮助学生更好地把握这些抽象的概念。通过实例，如自动化的个性化推荐系统等，学生们能够更清楚地看到人工智能技术是如何在现实生活中被应用的。然而，我也发现这部分内容的深度与学生的预备知识之间存在一定的差距，一些学生在理解“如何通过数据的采集、加工、处理来形成有价值的信息流和知识模型”时遇到了困难。因此，在未来的教学中，我计划增加更多具体示例，并可能引入一些基础的数据科学概念，以帮助学生构建起更扎实的基础。
《信息技术-人工智能初步》教案
课题
第1章人工智能概述1.1人工智能基础
课型
班课
课时
1
授课班级
高一1班
学习目标
理解人工智能的定义及其重要性。
学生能够描述人工智能的发展历程，包括其在信息技术、互联网等领域的应用。
人工智能简介(一)
人工智能简介（一）引言概述：人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，它利用计算机系统执行各种复杂任务。
在过去的几十年里，AI取得了巨大的进展，并在多个领域产生了深远的影响。
本文将介绍人工智能的背景、基本概念和应用领域，并探讨其对社会和经济的潜在影响。
正文：1. 人工智能的背景- 定义和起源：人工智能是指计算机程序具备模仿和执行智能任务的能力。
其起源可以追溯到20世纪50年代。
- 发展历程：自雏形的符号主义到现代的机器学习和深度学习，人工智能经历了多个阶段的发展。
- 技术进展：人工智能的进步离不开硬件的提升，如处理能力和存储容量的增加。
2. 人工智能的基本概念- 机器学习：机器学习是人工智能的核心概念之一，它使得计算机能够从经验中学习和改进性能，而无需显式地进行编程。
- 自然语言处理：自然语言处理涉及计算机如何理解和生成自然语言，包括文本分析、语音识别和语义理解等。
- 模式识别：模式识别是指计算机如何识别和分析数据中的模式和结构，从而进行推理和决策。
3. 人工智能的应用领域- 机器视觉：机器视觉技术使计算机能够理解和解释图像和视频数据。
它在自动驾驶、工业生产和医疗诊断等领域发挥着重要作用。
- 自然语言处理：自然语言处理技术广泛应用于智能助理、机器翻译和语音识别等方面，改善了人机交互的效果。
- 机器学习：机器学习在金融、市场营销和医疗保健等领域的数据分析和预测中得到了广泛应用。
4. 人工智能的潜在影响- 经济影响：人工智能的广泛应用将对劳动力市场和产业结构产生深远的影响，可能引发技术失业和社会不平等等问题。
- 社会影响：人工智能的普及可能导致隐私和伦理问题的加剧，如个人数据的滥用和人工智能武器的出现等。
- 法律与道德考虑：人工智能发展迫切需要制定法律法规和道德准则来保护用户利益和确保良好的技术应用。
5. 总结本文概述了人工智能的背景、基本概念和应用领域。
人工智能在科技领域取得了巨大的进展，并对社会和经济产生了深远的影响。
第1章-人工智能概述
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。
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产品 智能化
智能科学技术的不断突破将推动高科技 产品的智能水平日新月异。
智能机器 普及化
自然智能与机器智能的有机结合使得人 机协作与互动型工种不断增加。
2020/3/19
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四
人工智能技术 的主要应用领域
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1.从仿真视角看四智、能人化工—智—能人的造工主具要的应拟用智领化域
2017 年 6 月，麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute，MGI）发布研究报告，分析了科技巨 头企业对人工智能五个技术系统领域（机器人和无人 驾驶汽车、计算机视觉、语言识别、虚拟代理和机器 学习）的投资情况，同时调查分析了零售、电气、制 造、保健与教育领域五大行业中对 AI 技术如何开展 有效的利用。
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1.从仿真视角看四智、能人化工—智—能人的造工主具要的应拟用智领化域
和教 效育 果：
不 断 优 化 教 学 形 式
☻用AI为学生提供更有针对性的教学计划，改善学习 成果，并帮助学校不断改进课程组合，提高毕业生就 业率；
☻通过自适应学习系统，在合适的时间以最佳方式向 每个学生提供适当的内容，打造个性化教学；
☻自然语言、计算机视觉和深度学习可以帮助教师回 答学生的常规问题或担任教学助教，使得教师可以把 更多的时间花在更具价值的教学环节中。
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五
中国在世界人工 智能发展中的地位
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1.从仿五真、视中角国看在智世能界化人—工—智人能造发工展具中的的拟地智位化
科学技术部副部长李萌： “在专利和论文上已经在国际上居于前列，在语音识
别、机器视觉、机器翻译领域也是全球领先，而且人工智 能创新创业非常活跃。最近几年发展起来的一批在全球有 影响力的人工智能企业，在国际社会上得到了广泛认可。 我们总体的判断，我国在全球是属于第一梯队。”
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1.从仿五真、视中角国看在智世能界化人—工—智人能造发工展具中的的拟地智位化
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二、智能化是科技与生产力发展的必然趋势
☻ 进入现代信息社会后，生产力发展的重要资源成为更加抽象的信息。 ☻ 强大的现代信息技术和工具极大地扩展了人类的信息收发能力。 ☻ 在信息的处理和利用方面，现代信息技术还远远达不到人的能力。
信息处理 与利用
信息获取 与传输
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三
智能化时代产业 呈现出四个特点
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智能化 时代产 业特点
1.从仿三真、视智角能看化智时能代化的—产—业人呈造现工出具四的个拟特智点化
产业 智能化
越来越多的产业以智能科学技术为支撑 技术，智能科学技术将大有用武之地。
知识 产业化
知识产业对物质资源的替代作用，对国 民经济生产要素的优化作用，对国民经 济增长的倍增作用。
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和教 效育 果：
不 断 优 化 教 学 形 式
1.从仿真视角看四智、能人化工—智—能人的造工主具要的应拟用智领化域
☻用AI解决教育资源分布不均问题，并根据市场需求帮助政府 机构不断优化教育制度，提高人才与市场的匹配度；
智能教育机器人 Aidam 与分为三组的 6 名高考状元同台 PK 高考数学科考试。
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2016年的春天，一场AlphaGo与世界顶级围棋高手的人机对决， 再次将人工智能推到了世界舞台的聚光灯下。
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二、仿智的成果与趋势
2016.3.1 2
六十载沧桑砥砺，一甲子春华秋实。蓦然回首，人工智能学科已经长成一棵枝繁叶茂的 参天大树，人工智能技术不断取得令人叹为观止的进步，正在对世界经济、人类生活和社会 进步产生极其深刻的影响，人工智能历史地进入了全球爆发的前夜。
仅在2015年，两国在学术期刊上发表的相关论文合计近1万份，而 英国、印度、德国和日本发表的学术研究文章总和只相当于其一半。
中国的人工智能发展多由科技企业推动引领。一些互联网企业已 将自然语言处理、图像和语音识别等前沿技术整合海量数据正是“训练”人工智能系统的前提条件。“范围经济” 也是中国的优势所在，广泛的行业分布为人工智能的应用提供了广阔 市场。
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人工智能正在历史性地进入 技术创新和大规模应用的高潮期、 智能企业的开创期和智能产业的 形成期，人类正在进入智能化时 代！
2020/3/19
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二
智能化是科技与生 产力发展的必然趋势
2020/3/19
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二、智能化是科技与生产力发展的必然趋势
机械化
电气化
自动化
信息化
智能化
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走进智能化时代
虚拟现实技术的应用正呈现出无孔不入的趋势
2020/3/198Fra bibliotek走进智能化时代
智慧城市解决方案 智慧城市试点正在全国上百个城市实施
2020/3/19
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走进智能化时代
智慧医疗
智慧医疗系统基础已经形成，智慧医疗体系建设已经起步。
2020/3/19
10
走进智能化时代
智慧农业
随着农业规模化、现代化进程的步伐加快，智慧农业初现端倪。
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二、智能化是科技与生产力发展的必然趋势
机器在替人进行劳作时，其能力有不同的层次：能源驱动的机器、 自动机器、智能机器。只有能够按照给定的知识和规则自主做出决 策 并执行决策的机器才是智能机器。
能源驱动的机器
自动机器
烹饪机器人
“聪明能干”的智能机器比“老实听话”的自动机器更加有用。
2020/3/19
走进智能化时代
中国人工智能学会智能产品与产业工作委员会
2020/3/19
0
1956年的夏天，一群年轻的科学家聚集在一个名叫达特茅斯的小镇，讨 论着对于当时的世人而言完全陌生的话题。从此，一个崭新的学科——人 工智能，异军突起，开启了她曲折传奇的漫漫征程……
2006年达特茅斯会议当事人重聚，左起： 摩尔、麦卡锡、明斯基、塞弗里奇、所罗门诺夫。
2020/3/19
3
走进智能化时代
智能制造产业如火如荼
2020/3/19
4
走进智能化时代
智能机器人走进各行各业、千家万户
2020/3/19
5
走进智能化时代
无人驾驶、智能汽车不断吸引着大众的眼球
2020/3/19
6
走进智能化时代
大数据、云计算、 物联网渗透到国民 经济的各个角落
2020/3/19