第1讲 智能信息处理概述
第一讲(人工智能导论)
深蓝
• 1997年5月11日北京时间早晨4时50分，一台名叫 “深蓝”的超级电脑在棋盘C4处落下最后一颗棋 子，全世界都听到了震撼世纪的叫杀声──“将 车”！这场举世瞩目的“人机大战”，终于以机 器获胜的结局降下了帏幕。
• “深蓝”是一台智能电脑，是人工智能的杰作。 新闻媒体以挑衅性的标题不断地发问：电脑战胜 是一个人，还是整个人类的智能？连棋王都认了 输，下一次人类还将输掉什么？智慧输掉了，人 类还剩些什么？于是，人工智能又一次成为万众 关注的焦点，成为电脑科学界引以自豪的学科。
• 17世纪，有人提出推理如同数字计算，帕斯卡写到： “算术机器产生的效果显然更接近思维，而不是动物的 其他活动。”
• 结论：肯定的结论，即可以用一个规则集合描述意 识的形式化部分
• 精神的意识是如何从物质的大脑产生出来？
– Descartes(笛卡尔)给出了第一个关于意识和物质之间区 别以及由此产生的清晰的讨论
AI的基础
• 哲学：标出了AI的大部分重要思想 • 数学：使AI成为一门规范科学 数学形式化 • 神经科学：网络，并行处理 • 心理学：认知理论 • 计算机工程：AI的“载体” • 语言学：知识表示、语法
哲学
• 形式化规则能用来抽取合理的结论吗？
• 亚里士多德（Aristotle）为形式逻辑奠定了基础，第 一个把支配意识的理性部分法则形式化为精确的法则集 合，典型代表就是三段论，即初始前提的条件下机械地 推导出结论。
• Winston, 1992：人工智能是研究那些使理解、推 理和行为成为可能的计算。
• Luger和Stubblefield,1993：人工智能是计算机 科学中，与智能行为的自动化有关的一个分支。
AI的理解是一个过程
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。
第一讲 人工智能与计算智能概述
1.2 人工智能的发展简史
第一阶段——孕育期 （1956年以前） 第二阶段——人工智能基础技术的研究和形成 （1956年—1970年） 第三阶段——发展和实用化阶段 （1971年—1980年） 第四阶段——知识工程与专家系统 （1980年至今）
第一阶段——孕育期
公元前，古希腊哲学家亚里士多德（Aristotle）创立了古典形式逻辑。 17世纪，英国哲学家和自然科学家培根（F. Bacon）系统地提出了古典归 纳推理。 17世纪，德国数学家莱布尼茨（G. W. Leibniz）提出了数理逻辑的基本 思想。 1642年，法国物理学家和数学家帕斯卡（B. Pascal）发明了世界上第一 台会演算的机械加法机。 1673年，Leibniz在这台加法机的基础上发展并制成了可进行四则运算的 计算器。 1832年，英国数学家巴比奇（C. Babbage）制成可用来计算简单数学表 的差分机，并提出分析机（能自动完成各种类型数字计算）的设计思想。 19世纪中叶，英国数学家布尔（G. Boole）出了布尔代数，初步实现了 Leibniz的数理逻辑思想 。
1956年，Newell和Simon等人编写的程序Logic Theorist证明了《数学 原理》中第二章的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二条 定理。他们的成果使人工智能研究走上以计算机程序来模拟人类思维的道路 ，第一次把求解方法和问题的领域知识分离开。在相同的研究途径下， Selfridge编制了字符识别程序、Samuel研制了跳棋程序。Samuel的跳 棋程序具有学习功能，在1959和1962年分别打败了Samuel本人和美国一 个州的跳棋冠军。 1957年，Simon、Newell和肖（J. C. Shaw）合作开发了表处理语言 IPL（Information Processing Language。 1957年，罗森勃拉特（F. Rosenblatt）提出著名的感知机（ Perceptron）模型，该模型是第一个完整的人工神经网络。 1958年，美籍逻辑学家王浩在自动定理证明中取得的重要进展。他的程序在 IBM-704计算机上用不到5分钟的时间证明了《数学原理》中“命题演算” 的全部220条定理。 1959年，王浩的改进程序用8.4分钟证明了上述220条定理及谓词演算
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。
第1章 人工智能概述
第1章 人工智能概述
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，还有一种基于感 知-行为模型的研究途径和方法。我们称其为行为模拟法。 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。基于这一方法研究人工智能的典型代表要算 MIT的R.Brooks教授，他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
2. 计算智能
计算智能是以数据为基础，通过数值计算进行问 题求解而实现的智能。计算智能研究的主要内容包括 人工神经网络、进化计算(包括遗传算法、遗传程序设 计、进化规划、进化策略等)、模糊技术以及人工生命 等。计算智能主要模拟自然智能系统，研究其数学模 型和相关算法，并实现人工智能。计算智能是当前人 工智能学科中一个十分活跃的分支领域。
第1章 人工智能概述
1.3 人工智能的分支领域
1.3.1 基于脑功能模拟的领域划分 1. 机器感知 机器感知就是计算机直接“感觉”周围世界。具
体来讲，就是计算机像人一样通过“感觉器官”直接
从外界获取信息。如通过视觉器官获取图形、图像信 息，通过听觉器官获取声音信息。所以，要使机器具
有感知能力，就首先必须给机器配置各种感觉器官，
第1章 人工智能概述
1.3.2 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。这也就是所说的传统人 工智能或经典人工智能。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。简而言之，符号智能就是 基于人脑的心理模型，运用传统的程序设计方法实现 的人工智能。
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
7
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
8
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
25
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
27
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)
11
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
1 智能信息系统概述
时间 （When） 及时性 新颖性
内容（What ） 准确性 完整性 相关性
信息的时间维度
及时性 ：人们需要的时候拥有信息
信息具有一定时效，过了时效信息丧失或者 大幅降低价值 帮助企业把握住机会
新颖性：获得最近和最新的信息
具有新颖性的信息比仅具有及时性的信息更 具有价值
管理层
知识层
安东尼模型
管 理 决 策 层 次 战略层 管理层 知识层 操作层 市场 生产 财务 会 人力 销售 制造 管理 计 资源 领导 中层管理 知识和数据工作人员 基层执行人员 决策者
二、知识管理与知识管理系统
知识管理
知识管理是信息管理发展的owledge Management, KM）：对知识的获取与学习、组织与存 储、交流与共享、利用与创新的管理理 论、方法与技术的总称
“人们知道的比他们所能讲出来的要多得多”
显性知识(Explicit Knowledge)：能用语言、文字、 数字、图表等方式清楚地表述出来，学习者和接收者 也能够通过这种表述获得的知识 隐性知识(Tacit Knowledge):很难被清楚地表述出来， 即使表述也很难被学习或接收的知识
知识转换
知识管理的目标
能够快速而方便地访问到所需要的信息 和知识，使最恰当的知识在最恰当的时 间传递给最合适的人。
知识管理的目标
提高企业的响应能力
提高企业创新能力
提高企业员工技能
提高企业效率
知识管理的原则
积累原则
共享原则
交流原则
显性知识和隐性知识
人工智能概论第1章-绪论
1956年的达特茅斯会议是由麦卡锡、明斯基、罗彻斯特和香农等一批有远 见卓识的青年科学家共同研究和讨论用机器来模拟智能的一系列相关问题，并 首次提出了“人工智能”这一术语。
该术语标志“人工智能”新学科的正式诞生。此外会议给了“人工智能” 的第一个准确的描述。
2006年，达特茅斯会议50年后，当事人重聚(左起：摩尔、麦卡锡、明斯基、 塞弗里奇、所罗门诺夫)
22
➢人工智能的应用发展期
20世纪80年代机器学习取代逻辑计算，“知识处理”成为了主流AI研究的焦点。
卡内基·梅隆大学为数字设备公司设计了一个名为 XCON 的专家系统
B
人工智能的应用发展 期
（1980-1989）
D c
A
人工智能的诞生 （1943-1956）
人工智能的第一个 低谷
（1974-1980）
E
人工智能的第二个 低谷
(1989-1993)
人工智能的稳步发 展期
（1993-2006）
F
人工智能的蓬勃 发展期
（2006-至今）
G
14
➢人工智能的诞生
在20世纪40年代到20世纪50年代，一群来自不同领域（数学，心理学，工 程学，经济学和政治学）的科学家开始探索如何实现用生命体外的东西模拟人 类的智慧。
12
➢人工智能的发展现状
从人工智能的应用场景来看，目前的人工智能仍是以具体应用领域为主的弱人工 智能。 其内容和相关领域包括机器视觉，专家系统，智能工厂，智能控制，智能搜索， 机器人，自动规划，无人驾驶，定理证明，棋类博弈，遗传编程，语言识别，自然 语言处理等。 1997年，打败了世界围棋冠军的IBM公司“深蓝”超级计算机也是IA，不是AI。 尽管这一事件被一些被戏称为“人工智能的历史上的里程碑事件”。
大学计算机基础 第1讲 信息技术和计算机概述 国家精品课程课件
得益于嵌入 式技术的发 展
电子数据处理 (EDP) 管理信息系统 (MIS) 决策支持系统 (DSS)
4.计算机的应用
CAX
辅助设计； （CAD） 辅助制造； （CAM） 辅助教学； （CAI） 辅助测试； （CAT）
智能模拟
应用领域：问 题求解；逻辑 推理与定理证 明；自然语言 处理；智能信 息检索技术与 专家系统。
的功能。 缩微技术 ： 是延伸人的记忆器官存贮信息的功能。
1.3信息技术的组成
注意：这种划分只是相对的、大致 的，没有截然的界限。如传感系统里也 有信息的处理和收集，而计算机系统里 既有信息传递，也有信息收集的问题。
思考并回答：
1、信息技术和计算机技术是什么样的关系？ 2、计算机技术的本质是什么？
计算机基础科学系
2.1现代计算机的理论奠基人
存储程序工作原理 计算机的两个基本能力：一是能够
存储程序，二是能够自动地执行程序。 计算机是利用“存储器”（内存）
来存放所要执行的程序的，而称之为 CPU的部件可以依次从存储器中取出程 序中的每一条指令，并加以分析和执行， 直至完成全部指令任务为止。
约翰·冯·诺依曼 （ John Von Neuman，1903－1957），美藉匈牙利人。
计算机基础科学系
2.2 现代计算机的发展
电子管计算机 晶体管计算机 中小规模集成电路
大规模与超大规模集成电路
按照元器件 分类
1电子管计算机
ENIAC
❖ 5000次加法/秒； 体重28吨 ； 占地170m2 ； 18800只电子管； 1500个继电器； 功率150KW。
2晶体管计算机
贝尔实验室使用800只晶体 管组装了世界上第一台晶体管计 算机TRADIC。
智能计算导论课件 第一讲(计算智能导论)
人工智能的萌芽（56年以前）
人工智能的诞生（56-61年）
人工智能的发展（61年后）
人工智能的萌芽阶段
亚里斯多德(Aristotle 384-322 BC)，主要贡献为形而上 学(metaphysics)和逻辑学两方面的思想。 亚氏在逻辑主要成就包括主谓命題(statement in subject-predicate form)及关于此类命題的逻辑推理方 法，特別是三段论证(syllogism)。
Turing图灵与人工智能
1950年，图灵来到曼彻斯特大学任教，并被指定 为该大学自动计算机项目的负责人。就在这年10 月， 他的又一篇划时代论文《计算机与智能》 发 表。这篇文章后来被改名为《机器能思维吗？》
Can a machine think？
图灵试验
试图通过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备智 能。图灵试验采用“问”与“答”模式，即观察者通过控 制打字机向两个试验对象通话，其中一个是人，另一个是 机器。要求观察者不断提出各种问题，从而辨别回答者是 人还是机器。 图灵指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好 地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不 是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。” 从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没 有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如 果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难 的事情。
“深蓝”的技术指标： 32个CPU 每个CPU有16个协处理器 每个CPU有256M内存 每个CPU的处理速度为200万步/秒 每秒行棋速度：卡斯帕罗夫2步，“深蓝”2亿步。
人工智能（AI）伴随着电脑诞生，在风风雨雨 中走过了半个多世纪的艰难历程，已但经是枝繁叶 茂、郁郁葱葱！
第一章 多元智能概述
第一章多元智能概述一、多元智能理论的创始人——霍华德·加德纳经历了20多年风雨的多元智能理论（The Theory of Multiple Intelligence）越来越多的被当今世界各国教育界学习和借鉴。
这一理论是由美国当代著名的发展心理学家和教育家霍华德·加德纳（Howard Gardner）于上世纪80年代提出来的。
霍华德·加德纳（Howard Gardner）现任哈佛大学教育研究生院认知和教育教授，兼职心理学教授，波士顿大学医学员兼职精神病学教授，哈佛大学“零点项目”学术委员会主任。
他的著作已经被翻译成27中文字，本人获得世界各国20多所名牌大学多个学科授予的24个荣誉博士学位，曾5次访问中国，并于2004年成为华东师范大学的名誉教授。
《纽约时报》称他为美国当今最有影响力的发展心理学家和教育学家。
二、多元智能理论提出的背景和过程加德纳在年轻时期十分酷爱钢琴等艺术。
1961年，加德纳成为了哈佛大学的一名本科新生。
当时，正值哈佛大学倡导“通识教育”如火如荼的年代。
凭着加德纳对艺术持久不衰的热爱，1967年，加德纳有幸成为了哈佛大学教育研究生院的一个有关教育的机构的“零点项目（Project Zero）”的创始人之一。
可以说，“零点项目”是加德纳多元智能理论产生的环境和土壤。
在博士阶段的学习即将结束的时候，加德纳接触到了诺曼•格斯彻温德（Norman Geschwind），进入了大脑神经学的研究工作，为他创建多元智能提供理论和实践的依据。
“如果没有对艺术长期的兴趣和研究工作，我是绝对不可能提出多元智能理论的。
我曾经注意到，在美国心理学的学术界特别在大学范围内，受到重视的思维种类，就仅仅是逻辑分析的思维，但是当我开始研究正常和天资优异的儿童，研究大脑受到损伤的成年人时，我发现了人类拥有一定数量完全不同的能力，我决定将它们命名为‘人类智能’（human intelligence）。
普通高中信息技术课程必修1中的人工智能
普通高中信息技术课程必修1中的人工智能人工智能，作为信息技术课程中的重要内容，在普通高中信息技术课程必修1中得到了充分的重视和展开。
它具有广阔的发展空间和应用前景，对学生的综合素质和创新能力的培养具有重要意义。
本文将从什么是人工智能、人工智能的应用、人工智能对未来的影响和学生学习人工智能的重要性等方面进行介绍，并希望通过这篇文章可以更好地让大家了解人工智能这门课程。
在信息技术课程必修1中，学生将通过学习人工智能的相关知识，了解人工智能的基本概念和原理，掌握人工智能的基本方法和技术，了解人工智能在各个领域的应用实例，学习人工智能的基本编程和算法设计，培养和提高学生的创新能力和动手能力。
二、人工智能的应用人工智能的应用已经深入到我们的日常生活和各个领域。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生对疾病进行早期诊断和治疗。
在金融领域，人工智能可以协助银行对风险进行监控和分析。
在交通领域，人工智能可以帮助汽车实现自动驾驶。
在社交网络领域，人工智能可以根据用户的兴趣进行个性化推荐。
在工业领域，人工智能可以实现生产设备的智能控制和优化。
三、人工智能对未来的影响人工智能对未来的影响将会非常巨大。
它将改变我们的生产方式和生活方式，带来社会和经济的深刻变革。
在未来的工业中，人工智能将成为生产力的重要载体，实现设备的智能化和自动化，提高生产效率和产品质量。
在未来的医疗中，人工智能将成为医生的得力助手，帮助进行疾病诊断和治疗方案设计。
在未来的交通中，人工智能将成为汽车的大脑，实现智能驾驶和交通管理。
在未来的金融中，人工智能将成为风险控制的重要工具，帮助进行金融监控和数据分析。
四、学生学习人工智能的重要性学生学习人工智能的重要性体现在以下几个方面。
学习人工智能可以帮助学生掌握一门前沿的科学技术，了解最新的技术发展动态，提高学生的科学素养和综合素质。
学习人工智能可以培养学生的创新精神和动手能力，激发学生对技术发展的兴趣，提高学生的科技创新和实践能力。
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Fortran语言
https:///wiki/GFortranBinaries#MacOS
源自于“公式翻译”（英语：Formula Translation）的缩写， 是一种编程语言。它是世界上最早出现的计算机高级程序设 计语言，广泛应用于科学和工程计算领域。
机器学习的研究热点
50年代中叶——80年代中叶： 探究各种学习策略； 80年代中叶——90年代中叶： 人工神经网络独领风骚； 90年代中叶——当前： 诸多研究热点；
基于再生核的学习;
基于贝叶斯推理的学习;
海量样本学习;
集成学习;
半监督学习;
深度学习;
机器学习解决问题的流程
样本采集
预处理
构建 学习模型
智能信息处理主要研究内容（续）
➢ 混沌与分形
混沌是现象的深化，而分形则是结构的深化。这两项发现使人类对自然规
律和社会现象的认识发生了革命性的变革，提高到一个新的阶段。
➢ 粗糙集
是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具 ，能有效地分析和处理不精确 、不一致、不完整等各种不完备信息，并从中发现隐含的知识，揭示潜在 的规律。主要包括属性约简和规则提取两个内容。
▪ 分类：
Lt,
f
x,
w
0 1
if t if t
f x, w f x, w
▪ 回归：
Lt, f x,w t f x,w2
▪ 密度估计： LP x, w ln P x, w
t1,t2 ,L tN
4 智能信息处理仿真平台(含演示)
智能信息处理概述
Introduction on Intelligent Information Processing 周亚同
主要内容
1 智能信息处理基本概念 2 智能信息处理主要研究内容 3 相关研究学科(机器学习与模式识别) 4 智能信息处理仿真平台(含演示) 5 智能信息处理应用实例(含演示)
Scons学习资源： 1、Scons 官网： / 2、Steven Knight： /doc/2.3.0/HTML/scons-use
Scons常用命令： 1、$ scons 直接执行编译命令 2、$ scons –c 清除编译命令生成的文件 3、$ scons --tree=all或status 编译时以树形结构展示
Redhat、Fedora（rpm体系，企业环境） Debian、Ubuntu（deb体系，桌面环境）
Linux公社： （有关Linux教程、编程、软件等的论坛）
Scons编译工具
Scons是一个Python写的自动化构建工具，非常适合跨平台的项 目。从构建这个角度看，它跟GNU make是同一类工具，其集成功 能类似于autoconf/automake 。Scons也可看作是一个更简便、更可 靠、更高效的编译软件，它是用编程语言来实现编译。Windows下 也可安装Scons，它提供了一个Windows installer。
模式 识别 机器学习 人工智能
13
机器学习实例
例1：判断 x 是“红心”还是“月亮”
x
例2：判断 x 是数字“6”还是数字“9”
x
机器学习实例(续)
例3: 判断人脸表情
七 类 表 情
？
？
50
100
150
200
250
50
100
150
200
250
机器学习实例(续)
例4: 判断音乐风格
欢快音乐
悲伤音乐
➢ 量子计算
最早由IBM的科学家R. Landauer及C. Bennett于70年代提出，是对于一个或 多个量子比特 (qubit)或量子三元 (qutrit)以上进行操作，以达到具有量子特 性的演算功能。
3 相关研究学科(机器学习与模式识别)
机器学习与模式识别
直观地定义——让机器拥有类似人类的学习能力； 机器学习是人工智能的重要分支； 模式识别可以看作是机器学习的特例。 如果在人工智能上有所突破，以至于机器能够学习 ，那么它将价值10个微软。 ——B.Gates，2004
AI是由非生物生命方法产生的智能，它总是和符号、逻辑、 规则、推理联系起来。
CI是由美国学者James Bezdek于1992年首先提出来的，它 是生物智能的计算模拟，即用计算机模拟和再现人类的某些 智能行为。
智能ABC分层模式
2 智能信息处理主要研究内容
什么是智能信息处理
➢ 智能信息处理就是模拟人或其它生物处理信息的行为，建 立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的一些方法和技术。
(等价于上一句)
2、$ gfortran -o helloworld helloworld.o 生成可执行文件
Java语言
/technetwork/java/javase/downloads/in dex.html
一种可以撰写跨平台应用程序的面向对象的程序设计语言。 具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应 用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电 话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。
常用命令：
Javac aaa.java
编译java源程序aaa
Java aaa
执行aaa
Appletviewer bbb*.htm 运行小运用程序
Linux操作系统
Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基 于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操 作系统。它能运行主要UNIX工具软件、应用程序和网络协议。 可安装在各种计算机硬件设备中，比如手机、平板电脑、路由器 、视频游戏控制台、台式计算机、大型机和超级计算机。
➢ 智能信息处理的最大特点是不需要建立问题的精确描述，非 常适合于处理那些因为难以建立有效的形式化模型，而用传统 方法难以解决、甚至无法解决的问题，特别是对不确定性系统 和不确定性现象等问题的处理具有独特优势。
➢ 智能信息处理是现代信息科学中发展最快且应用前景非常 广阔的一门崭新的重要学科，是信息科学当前热门的研究 焦点之一，在各个领域都取得了良好的应用效果；
智能可分为生物智能（BI）和非生物智能两种，非 生物智能包括人工智能(AI)和计算智能(CI)。
生物智能（BI）、人工智能(AI)、计算智能(CI)的区别
BI(Biological Intelligence)亦称自然智能(NI)。由于BI是人类 从自身的角度来阐述的，所以它表征人类智能活动的一些特 征。有目的性、综合性和学习扩展性 。
智能信息处理主要研究内容
➢ 人工神经网络
➢ 支持向量机、高斯过程模型
➢ 常见智能信息处理模型 混合模型、概率图模型、隐变量模型、显著度框架、 成分分析模型等
➢ 模糊数学与模糊智能
智能信息处理主要研究内容（续）
➢ 遗传算法与进化计算
遗传算法 GA 进化规划 EP 进化策略 ES
进化计算(EC) 群智能算法
蚁群算法 Ant Colony Optimization (ACO) 粒子群算法 Particle Swarm Optimization (PSO) 鱼群算法 Fish Swarm Optimization (FSO)
其他进化算法
免疫算法(Immune Algorithm) ;克隆选择算法(Clonal Selection Algorithm) ；人工内分沁系统(Artificial Endocrine System) ；荷尔蒙算法(Hormonal Algorithm) ；细菌趋药性 算法(Bacterial chemotaxis algorithm) ；DNA计算(DNA Calculation) ；膜计算(membrane computing) ，等等。
举例：
L1
D L2
a
w
H1
b
学习模型1
w
H2
c
学习模型2
统计学习欲解决的问题
输入 x
待研究系统 学习方法
输出 t
输出 f x,w
使期望风险最小
Rw Lt, f x,w Px,目标值
三类最基本的学习问题：
传统的智能信息处理仿真平台
Windows + MATLAB + WORD 面临的问题: (1) Matlab仅用于仿真,难于真正用于工程计算场合. (2) WORD排版虽然直观,但排版效果并不满意(如公式),且难于移植. (3)很多智能信息处理程序是用Python , Java, Fortran编写的. (4)如果从网上下载的程序需要Linux平台才能运行怎么办? (5)能否做到仿真写作一体化; 能否方便地重现仿真过程?
工欲善其事,必先利其器!
Python语言
是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。
它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种 模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一 种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时 甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部 分，用更合适的语言改写。
编译器gfortran查看命令: $ which gfortran 检查是否安装了gfortran $ gfortran –v 查看gfortran的版本
编译器gfortran编译命令:
1、$ gfortran -o helloworld.o -c helloworld.for 生成目标文件＊.o
$ gfortran -c helloworld.for
机器学习的理论基础
机器学习
概 率 论
矩 阵 论
数 理 统 计
多 元 分 析
最 优 化
机器学习的发展历史