人工智能的定义(PPT 23张)
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人工智能ppt课件免费
人工智能的未来趋势
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
人工智能ppt课件下载
辑推理和证明。
A
B
C
D
深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
A
B
C
D
深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
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。
2024年度这30张PPT告诉你人工智能的应用与趋势
2024/2/3
金融欺诈检测与预防
通过大数据分析和机器学习等技术手段识别 和预防金融欺诈行为。
金融服务机器人
提供客服、咨询、办理等功能的金融服务机 器人，提升用户体验和满意度。
11
智能制造领域
智能化生产流程
通过自动化设备和智能化管理系统实 现生产流程的智能化和高效化。
工业机器人应用
利用工业机器人完成高精度、高效率 的生产任务，提高生产质量和效益。
智能照明与节能
根据环境光线和用户需求自动 调节照明亮度和色温，实现节
能环保。
家居机器人
提供扫地、擦窗、陪伴等功能 的家居机器人，提升生活品质
。
2024/2/3
8
智慧医疗领域
辅助诊断与治疗
利用AI技术分析医学影 像和病历数据，辅助医 生进行疾病诊断和治疗
。
2024/2/3
智能健康监测
通过可穿戴设备实时监 测患者生理参数，及时 发现异常情况并预警。
2024/2/3
智能供应链管理
通过大数据分析和AI技术优化供应链 管理，降低库存和物流成本。
产品创新与研发
利用AI技术辅助产品创新设计和研发 过程，缩短研发周期和降低成本。
12
03
人工智能技术的发展趋势
2024/2/3
13
深度学习技术的不断进步
1 2
神经网络结构的优化与创新
包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网 络等。
数据泄露风险
随着人工智能应用的广泛普及， 个人和企业的数据泄露风险也在
不断增加。
2024/2/3
隐私保护难度加大
人工智能技术的快速发展使得隐私 保护难度越来越大，如何平衡数据 利用和个人隐私保护之间的关系成 为亟待解决的问题。
金融欺诈检测与预防
通过大数据分析和机器学习等技术手段识别 和预防金融欺诈行为。
金融服务机器人
提供客服、咨询、办理等功能的金融服务机 器人，提升用户体验和满意度。
11
智能制造领域
智能化生产流程
通过自动化设备和智能化管理系统实 现生产流程的智能化和高效化。
工业机器人应用
利用工业机器人完成高精度、高效率 的生产任务，提高生产质量和效益。
智能照明与节能
根据环境光线和用户需求自动 调节照明亮度和色温，实现节
能环保。
家居机器人
提供扫地、擦窗、陪伴等功能 的家居机器人，提升生活品质
。
2024/2/3
8
智慧医疗领域
辅助诊断与治疗
利用AI技术分析医学影 像和病历数据，辅助医 生进行疾病诊断和治疗
。
2024/2/3
智能健康监测
通过可穿戴设备实时监 测患者生理参数，及时 发现异常情况并预警。
2024/2/3
智能供应链管理
通过大数据分析和AI技术优化供应链 管理，降低库存和物流成本。
产品创新与研发
利用AI技术辅助产品创新设计和研发 过程，缩短研发周期和降低成本。
12
03
人工智能技术的发展趋势
2024/2/3
13
深度学习技术的不断进步
1 2
神经网络结构的优化与创新
包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网 络等。
数据泄露风险
随着人工智能应用的广泛普及， 个人和企业的数据泄露风险也在
不断增加。
2024/2/3
隐私保护难度加大
人工智能技术的快速发展使得隐私 保护难度越来越大，如何平衡数据 利用和个人隐私保护之间的关系成 为亟待解决的问题。
人工智能ppt模板
人提出。
发展历程
01
1956年，达特 茅斯会议提出 人工智能概念
02
1957年，第一 台人工智能计
算机诞生
03
1960年代， 人工智能进入
黄金时期
04
1970年代， 人工智能进入
低谷期
05
1980年代， 人工智能逐渐
复苏
06
1990年代， 人工智能取得
重要突破
07
2000年代，人 工智能快速发 展，深度学习
伦理问题： 解决人工智 能带来的伦 理问题，如 公平、公正、 透明度等
社会影响： 应对人工智 能对社会就 业、教育、 医疗等领域 的影响
01
02
03
04
社会影响
01
04
隐私与安全：人工智能技术 可能带来隐私泄露和安全问 题，需要加强监管和保护
03
提高生活质量：人工智能技 术将使生活更加便捷，提高 生活质量
02
特点：自动学习、自 适应、可扩展
03
应用领域：语音识别、 图像识别、自然语言 处理等
自然语言处理
01 自然语言处理（NLP）是 02 NLP技术包括：文本预处
人工智能领域的一个重要
理、分词、词性标注、命
分支，主要研究如何使计
名实体识别、句法分析、
算机理解和处理人类语言。
语义分析、情感分析等。
03 NLP技术广泛应用于搜索 引擎、机器翻译、智能客 服、语音识别等领域。
发展趋势：更高精度、更快
安防监控识别可疑人员、无人
速度、更广泛应用
驾驶识别道路和障碍物等
自动驾驶
自动驾驶汽车：通过AI技术实 现无人驾驶，提高道路安全
自动驾驶卡车：应用于物流运 输，提高运输效率
发展历程
01
1956年，达特 茅斯会议提出 人工智能概念
02
1957年，第一 台人工智能计
算机诞生
03
1960年代， 人工智能进入
黄金时期
04
1970年代， 人工智能进入
低谷期
05
1980年代， 人工智能逐渐
复苏
06
1990年代， 人工智能取得
重要突破
07
2000年代，人 工智能快速发 展，深度学习
伦理问题： 解决人工智 能带来的伦 理问题，如 公平、公正、 透明度等
社会影响： 应对人工智 能对社会就 业、教育、 医疗等领域 的影响
01
02
03
04
社会影响
01
04
隐私与安全：人工智能技术 可能带来隐私泄露和安全问 题，需要加强监管和保护
03
提高生活质量：人工智能技 术将使生活更加便捷，提高 生活质量
02
特点：自动学习、自 适应、可扩展
03
应用领域：语音识别、 图像识别、自然语言 处理等
自然语言处理
01 自然语言处理（NLP）是 02 NLP技术包括：文本预处
人工智能领域的一个重要
理、分词、词性标注、命
分支，主要研究如何使计
名实体识别、句法分析、
算机理解和处理人类语言。
语义分析、情感分析等。
03 NLP技术广泛应用于搜索 引擎、机器翻译、智能客 服、语音识别等领域。
发展趋势：更高精度、更快
安防监控识别可疑人员、无人
速度、更广泛应用
驾驶识别道路和障碍物等
自动驾驶
自动驾驶汽车：通过AI技术实 现无人驾驶，提高道路安全
自动驾驶卡车：应用于物流运 输，提高运输效率
人工智能PPT
言处理。
生成对抗网络
通过生成器和判别器之间的竞 争，生成高质量的数据。
自然语言处理
文本分类
将文本分类到不同的类别中， 如情感分析、主题分类等。
信息抽取
从文本中提取关键信息，如命 名实体识别、关系抽取等。
机器翻译
将一种语言的文本自动翻译成 另一种语言。
语音识别
将语音转换成文本，并识别说 话人的意图。
特点
人工智能具有强大的信息处理能力、自主学习能力、推理能力和创造力，能够 进行复杂的思维活动，解决各种问题，并且能够适应不同的环境和任务。
人工智能的类型
基于问题类型的分类
分为确定性推理问题和不确定性推理 问题，分别对应于传统的人工智能和 现代的人工智能。
基于问题复杂性的分类
分为简单问题和复杂问题，简单问题 可以通过基于规则的方法解决，而复 杂问题则需要通过基于统计的方法解 决。
通过与环境的交互进行 学习，以实现长期目标
。
迁移学习
将在一个任务上学到的 知识应用于另一个任务
。
深度学习
01
02
03
04
神经网络
模拟人脑神经元的工作方式， 通过多层网络结构处理和传递
信息。
卷积神经网络
适用于图像识别和处理等任务 ，能够有效地提取图像特征。
循环神经网络
适用于序列数据和时间序列数 据处理，如语音识别和自然语
计算机视觉
图像分类
将图像分类到不同的类别中，如人脸识别、 物体识别等。
图像分割
将图像中的每个对象或区域分割出来。
目标检测
在图像中检测并定位目标对象。
立体视觉
通过多视角图像获取物体的三维信息。
03
人工智能机器人
生成对抗网络
通过生成器和判别器之间的竞 争，生成高质量的数据。
自然语言处理
文本分类
将文本分类到不同的类别中， 如情感分析、主题分类等。
信息抽取
从文本中提取关键信息，如命 名实体识别、关系抽取等。
机器翻译
将一种语言的文本自动翻译成 另一种语言。
语音识别
将语音转换成文本，并识别说 话人的意图。
特点
人工智能具有强大的信息处理能力、自主学习能力、推理能力和创造力，能够 进行复杂的思维活动，解决各种问题，并且能够适应不同的环境和任务。
人工智能的类型
基于问题类型的分类
分为确定性推理问题和不确定性推理 问题，分别对应于传统的人工智能和 现代的人工智能。
基于问题复杂性的分类
分为简单问题和复杂问题，简单问题 可以通过基于规则的方法解决，而复 杂问题则需要通过基于统计的方法解 决。
通过与环境的交互进行 学习，以实现长期目标
。
迁移学习
将在一个任务上学到的 知识应用于另一个任务
。
深度学习
01
02
03
04
神经网络
模拟人脑神经元的工作方式， 通过多层网络结构处理和传递
信息。
卷积神经网络
适用于图像识别和处理等任务 ，能够有效地提取图像特征。
循环神经网络
适用于序列数据和时间序列数 据处理，如语音识别和自然语
计算机视觉
图像分类
将图像分类到不同的类别中，如人脸识别、 物体识别等。
图像分割
将图像中的每个对象或区域分割出来。
目标检测
在图像中检测并定位目标对象。
立体视觉
通过多视角图像获取物体的三维信息。
03
人工智能机器人
人工智能PPT课件
21世纪初，随着大数据和 云计算技术的普及，人工 智能在机器学习和深度学 习等领域取得重大进展。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术，实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术，实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术，实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中自动学习模型和规律，实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习，无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作，强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用，可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，自动推荐学习资源和 课程计划，提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统，自动评估学生的学习成果 和提供改进建议，帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式，提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化，对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ，采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及，新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能，以适应 新的就业市场需求。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术，实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术，实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术，实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中自动学习模型和规律，实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习，无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作，强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用，可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，自动推荐学习资源和 课程计划，提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统，自动评估学生的学习成果 和提供改进建议，帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式，提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化，对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ，采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及，新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能，以适应 新的就业市场需求。
2024版人工智能概述ppt课件
02
AI系统如何做出决策往往缺乏透明度，难以解释和理解。
人工智能对就业的影响
03
自动化和智能化技术可能导致部分传统岗位的消失，引发就业
结构和社会经济问题。
隐私保护策略及实现方式
01
02
03
数据匿名化
通过去除或修改数据中的 个人标识符，保护用户隐 私。
差分隐私
在数据分析过程中引入随 机噪声，使得攻击者无法 推断出特定个体的信息。
在自然语言处理中，数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据，实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域，数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型，使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式，如逻辑表示法、 语义网络、框架表示法等。
06
未来发展趋势与挑战
技术创新方向预测
深度学习
进一步探索神经网络结构与优化算法，提升 模型性能与泛化能力。
迁移学习
实现跨领域、跨任务的知识迁移，降低人工 智能应用门槛。
强化学习
研究更高效的探索与利用策略，拓展在复杂 决策问题中的应用。
自监督学习
利用无标签数据进行预训练，提升模型在少 样本或无监督任务中的表现。
计算机视觉技术及应用
计算机视觉定义
常见计算机视觉技术
研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、 理解内容并作出决策的一门学科。
图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别 等。
计算机视觉应用
发展趋势
智能安防、智能交通、医疗影像分析、工业 自动化等。
随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉 技术的应用领域也在不断扩展，未来将有更 多的创新应用涌现。
《人工智能》课件
交通领域：自动驾驶、智 能交通系统、智能物流等
制造业：智能制造、智能 生产、智能检测等
金融领域：智能投资、风 险控制、智能客服等
家居领域：智能家居、智 能家电、智能安防等
人工智能的技术原 理
机器学习
概念：一种通过数据训练模型，使 模型能够自动学习并预测未知数据 的技术
应用：广泛应用于图像识别、语音 识别、自然语言处理等领域
智能机器人
工业生产：用于生产线上的自动化操作 服务行业：用于酒店、餐厅等场所提供接待、引导等服务 医疗领域：用于手术、康复等医疗操作 家庭生活：用于家务、陪伴等家庭服务
智能安防
智能监控：实时监 控，自动识别异常 情况
智能门禁：人脸识 别，提高安全系数
智能报警：自动报 警，及时响应紧急 情况
智能巡逻：自动巡 逻，提高巡逻效率
概念：人工智能是指由人制造出来的系统能够理解、学习、适应并执行人类的某些特定任 务。
起源：人工智能起源于20世纪50年代，由美国科学家约翰·麦卡锡提出。
发展：人工智能经历了三次发展浪潮，分别是20世纪50年代、80年代和21世纪初。
应用：人工智能广泛应用于各个领域，如医疗、金融、教育、交通等。
人工智能的发展阶段
添加标题
添加标干预，能够自动 学习并预测未知数据
技术：包括监督学习、无监督学习、 强化学习等
深度学习
概念：一种模拟人 脑神经网络的学习 方法
特点：多层次、非 线性、自适应
应用：图像识别、 语音识别、自然语 言处理等领域
发展：近年来深度 学习技术取得了显 著进展，成为人工 智能领域的重要分 支
1956年，达特茅斯会 议提出人工智能概念， 标志着人工智能的诞
生
1960年代，人工智能 进入黄金时期，出现 了许多重要的研究成
人工智能介绍ppt课件
应对策略：需要建立多元化的数据收集与处理方法，不断 提高模型的可解释性，加强隐私保护与安全性，构建以人 为中心的设计理念，以及加强跨学科研究与合作。
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也 非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式， 如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
0
3
0
2
0
4
0
1
0
5
4. 量子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术，已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络， 通过模拟人脑的神经网络结 构，实现对大量数据的高效
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也 非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式， 如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
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4. 量子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术，已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络， 通过模拟人脑的神经网络结 构，实现对大量数据的高效
人工智能的定义(PPT 23页)
3.学习能力及自适应能力 (Learning and self-
adapting )
4.具有行为能力 (Acting ability)
13
第一章 绪论
1.1 人工智能 的定义
1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
人工智能
1.1.2 人工智能的定义
C1: 类人行为系统(Systems that act like human)
流;
1.2 人工智能的 2. 知识表示: 存储它知道的或听到的、看到的； 诞生及发展 3. 自动推理：能根据存储的信息回答问题，并提出
1.3 人工智能
新的结论；
的研究方法 4. 机器学习：能适应新的环境，并能检测和推断新
的模式；
1.4 人工智能的 应用领域
5.
计算机视觉：可以感知物体；
6. 机器人技术：可以操纵和移动物体。
期末成绩----70分 以本课程期末考试成绩为主要依据。
学期成绩----100分 学期成绩(100)=平时成绩（30）+期末考试(70)
人工智能
第一章 绪 论
1.1 人工智能的定义 1.2 人工智能的诞生及发展
人工智能
第一章 绪 论
1.1 人工智能的定义
人工智能
第一章 绪论
1.1 人工智能 的定义
1.4 人工智能的 应用领域
C2: 类人思维系统 (Systems that think like humans)
定义3 人工智能是一种使计算机能够思维、使机 器 具 有 智 力 的 激 动 人 心 的 新 尝 试 ( “ The exciting new effort to make computers think…machines with minds, in the full and literal sense”)（Haugeland，1985）。
adapting )
4.具有行为能力 (Acting ability)
13
第一章 绪论
1.1 人工智能 的定义
1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
人工智能
1.1.2 人工智能的定义
C1: 类人行为系统(Systems that act like human)
流;
1.2 人工智能的 2. 知识表示: 存储它知道的或听到的、看到的； 诞生及发展 3. 自动推理：能根据存储的信息回答问题，并提出
1.3 人工智能
新的结论；
的研究方法 4. 机器学习：能适应新的环境，并能检测和推断新
的模式；
1.4 人工智能的 应用领域
5.
计算机视觉：可以感知物体；
6. 机器人技术：可以操纵和移动物体。
期末成绩----70分 以本课程期末考试成绩为主要依据。
学期成绩----100分 学期成绩(100)=平时成绩（30）+期末考试(70)
人工智能
第一章 绪 论
1.1 人工智能的定义 1.2 人工智能的诞生及发展
人工智能
第一章 绪 论
1.1 人工智能的定义
人工智能
第一章 绪论
1.1 人工智能 的定义
1.4 人工智能的 应用领域
C2: 类人思维系统 (Systems that think like humans)
定义3 人工智能是一种使计算机能够思维、使机 器 具 有 智 力 的 激 动 人 心 的 新 尝 试 ( “ The exciting new effort to make computers think…machines with minds, in the full and literal sense”)（Haugeland，1985）。
(完整版)人工智能介绍PPT课件
智能模拟
机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别， 虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信 息感应与辨证处理。
谢谢
主条目：GOFAI
基于逻辑不像艾伦 纽厄尔和赫伯特 西蒙，JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟 人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的 算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表 示，智能规划和机器学习。致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他 地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学。“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如 马文 闵斯基和西摩尔 派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题， 需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行 为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 "SCRUFFY" 。常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一 个复杂的概念。
大脑模拟
主条目：控制论和计算神经科学 20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控 制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能， 如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。这 些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协 会会议。直到1960，大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再 次提出这些原理。 符号处理
集成方法
智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是 那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究 者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可 以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。 范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出 一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系 统称为混合智能系统，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号 AI和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEY BROOKS的 SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。
2024年Ai人工智能PPT课件
3
AI系统的公平性和偏见 如何避免AI系统在处理数据时产生歧视和偏见， 确保公平对待所有用户。
相关法规政策解读
数据保护法规
介绍国内外关于数据保 护和隐私权的法律法规， 如欧盟的《通用数据保 护条例》（GDPR）等。
AI技术监管政策
分析政府对AI技术的监 管政策，包括算法审查、 数据使用限制等。
知识产权保护
词法、句法分析技术
词法分析
研究单词的内部结构以及单词之间的结构关系，包括词性标注、 分词等任务。
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系，建立词语之间的依存关系或短语 结构关系。
词法、句法分析技术应用
在信息抽取、情感分析、机器翻译等领域有广泛应用。
情感分析、问答系统等应用
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向和 情感表达，用于产品评论、社交
国外发展现状
美国、欧洲等发达国家在人工智能领域的研究和应用也处于领先地位。这些国家拥 有众多知名的科技公司和科研机构，不断推动人工智能技术的创新和发展。
未来发展趋势预测
技术创新
随着深度学习、机器学习等技术的不断发展，人工智能将在 更多领域实现突破和创新，如自然语言处理、计算机视觉、 智能机器人等。
2024年Ai人工智能PPT课件
目录
• 人工智能概述与发展趋势 • 机器学习原理及应用场景 • 深度学习技术与应用创新 • 自然语言处理技术探讨 • 计算机视觉在AI中角色 • AI伦理、法规及社会责任
01
人工智能概述与发展趋势
人工智能定义及分类
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。
人工智能PPT课件
估风险。
反欺诈
AI技术可以监测和识别金融交 易中的欺诈行为，保障用户资
金安全。
客户服务
AI可以提供智能客服服务，快 速响应用户的问题和需求。
教育领域
个性化学习
AI可以根据学生的学习特点和需求，提供个 性化的学习资源和建议。
在线辅导
AI可以提供在线辅导服务，帮助学生解决学 习中的疑难问题。
智能评估
AI可以对学生的学习成果进行评估和反馈， 帮助教师了解学生的学习情况。
工业领域
智能制造
AI技术可以实现自动化生产流程，提高生产 效率和产品质量。
工业机器人
AI可以控制和协调工业机器人的工作，提高 生产线的自动化水平。
智能供应链管理
AI可以对供应链数据进行挖掘和分析，优化 库存和物流管理。
预测性维护
AI可以对设备运行数据进行监测和分析，预 测设备故障和维护需求。
04
Alexa在智能家居中的应用
人工智能在家庭生活的普及化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Alexa是亚马逊公司推出的一款智能语音助手，广泛应用于智能家居领域。通过 与各种智能家居设备的连接，用户可以通过语音指令实现对灯光、空调、电视等 家电的控制，提升了家庭生活的便利性和智能化水平。
IBM的Watson在医疗诊断中的应用
人工智能在医疗领域的创新应用
06
案例分析
AlphaGo战胜围棋世界冠军
人工智能在游戏领域的里程碑事件
AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的围棋人工智能程序，于2016年击败了世界围棋冠军李世石，成为人工智能在游戏领 域的一项重大突破。AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，不断自我学习和进步，最终在围棋这个被视为人类智力巅峰的 领域取得了胜利。
反欺诈
AI技术可以监测和识别金融交 易中的欺诈行为，保障用户资
金安全。
客户服务
AI可以提供智能客服服务，快 速响应用户的问题和需求。
教育领域
个性化学习
AI可以根据学生的学习特点和需求，提供个 性化的学习资源和建议。
在线辅导
AI可以提供在线辅导服务，帮助学生解决学 习中的疑难问题。
智能评估
AI可以对学生的学习成果进行评估和反馈， 帮助教师了解学生的学习情况。
工业领域
智能制造
AI技术可以实现自动化生产流程，提高生产 效率和产品质量。
工业机器人
AI可以控制和协调工业机器人的工作，提高 生产线的自动化水平。
智能供应链管理
AI可以对供应链数据进行挖掘和分析，优化 库存和物流管理。
预测性维护
AI可以对设备运行数据进行监测和分析，预 测设备故障和维护需求。
04
Alexa在智能家居中的应用
人工智能在家庭生活的普及化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Alexa是亚马逊公司推出的一款智能语音助手，广泛应用于智能家居领域。通过 与各种智能家居设备的连接，用户可以通过语音指令实现对灯光、空调、电视等 家电的控制，提升了家庭生活的便利性和智能化水平。
IBM的Watson在医疗诊断中的应用
人工智能在医疗领域的创新应用
06
案例分析
AlphaGo战胜围棋世界冠军
人工智能在游戏领域的里程碑事件
AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的围棋人工智能程序，于2016年击败了世界围棋冠军李世石，成为人工智能在游戏领 域的一项重大突破。AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，不断自我学习和进步，最终在围棋这个被视为人类智力巅峰的 领域取得了胜利。
人工智能PPT课件
人工智能的发展将改变就业结构，部分传统岗位可能消失或被
替代，同时将催生新的就业机会。
数据隐私和安全
02
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安全问题将更加突出，
需要加强数据保护和安全措施。
技术伦理和法律责任
03
人工智能的发展将带来技术伦理和法律责任问题，需要建立健
全相关法规和规范。
06
结论
人工智能的潜力和价值
商业价值
人工智能技术能够提高企业的生 产效率，降低成本，提升产品和 服务的质量，从而为企业创造更
大的商业价值。
社会价值
人工智能在医疗、教育、交通等 领域的应用，能够提高社会服务 水平，改善人们的生活质量，为
社会创造巨大的价值。
创新价值
人工智能的发展推动了科技创新 ，促进了各行业的数字化转型， 为人类社会带来了前所未有的变
03
人工智能的实际应用
智能家居
智能家居利用人工智能技术，通 过智能设备、传感器和自动化系 统，实现家庭环境的智能化控制
和管理。
智能家居能够提供便利的生活体 验，如语音助手控制家电、自动 调节室内温度和湿度、智能照明
和安全监控等。
智能家居还可以通过数据分析， 为用户提供更个性化的服务，如
定制化的音乐、电影推荐等。
人工智能 PPT 课件
汇报人：可编辑 2023-12-25
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的挑战与伦理问题 • 未来的人工智能发展 • 结论
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机器能够模拟人类的智能行为 ，实现人机交互、自主策、学习和推理等功能的技术。
驶。
人工智能简介幻灯片
根据斯坦福大学主题为“2030年的人工智能与生活”的调查研究，专家预测人工智能将在以下八大领域 发挥重要作用：交通，服务型机器人，医疗，教育，低资源社区，公众安全，就业与工作以及娱乐产业。
2020/3/22
19
人工智能的落地
第一步：寻找人工智能所能带来价值的应用场景
AI在哪些方面可以做的比人类更好？组织中有哪些大量的重复工作？ 即使不用机器替代人，利用AI提高工作效率（生产力）也已经是一项普遍的需求。
场景3：智能终端实现全屋智能控制，电视+语音+客房控制结合，营造出智能迎宾，娱乐等丰富 的应用场景，带来交互体验。互联网电视搭载智能语音识别系统。（华数）
2020/3/22
24
人工智能与广电
场景4：通过智能化的方法对语音中的内容进行深层次的分析,将大量的语音信息转换为数字信息存储起 来,从而使查询人员可进入该系统查询各种信息，实现语音、视频素材的自动化检索。（海南广播电视总 台）
场景7：人工智能机器人进行天气播报。虚拟主播新闻播报。（东方卫视、央视）
2020/3/22
25
谢谢
End
2020/3/22
26
人工智能／深度学习的局限性
首先，深度学习所有的分类、识别、预测和真实世界的感知和交互。
数据对于真实世界的抽象结构所进行的模拟与映射和真实世界本身还是有很大的差距。
其次，深度学习需要“大数据”，只能应用在特定场景中；而人类智能只需要“小数据”甚至无需数 据，可以应用于通用场景中。
2020/3/22
22
5 人工智能与广电
2020/3/22
23
人工智能与广电
场景1：节目推荐，热度排行节目推荐；关联节目推荐；用户口味节目推荐；群体喜好节目推荐 （广东省广电网络、江苏有线）
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1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能 的诞生及发展 1.3 人工智能 的研究方法 1.4 人工智能 的应用领域
人工智能(Artificial Intelligence，简记为 AI)是当前科学技术迅速发展及新思想、 新理论、新技术不断涌现的形势下产生 的一个学科，也是一门涉及数学、计算 机科学、哲学、认知心理学和心理学、 信息论、控制论等学科的交叉和边缘学 科。 本章的主要任务是讨论智能、人工智能 的基本概念，并对人工智能的发展历史、 研究目标、研究内容、研究途径及研究 领域进行简要的讨论。
12
人工智能
智能具有下列特征:
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.具有感知能力(Perceiving ability)
vision(80%)+hearing(10%)+touching+smell ing+…
2.记忆与思维能力(Memorizing and thinking ability)
7
人工智能
Thinking theory
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 思维理论来自认知科学(Cognitive Science,CS)。CS又称为思维科学，它 是研究人们认识客观世界的规律和方法 的一门科学，其目的在于揭开大脑思维 功能的奥秘。该理论认为智能的核心是 思维，人的一切智慧或智能都来自于大 脑的思维活动，人类的一切知识都是人 们思维的产物，因而通过对思维规律与 方法的研究可望揭示智能的本质。
11
人工智能
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
综合上述各种观点，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，即在任意给定的 环境和目标的条件下，正确制订 决策和实现目标的能力，它来自 人脑的思维活动。
6
人工智能
1.1.1 智能
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 什么是智能？智能的本质是什么？这是古今 中外许多哲学家、脑科学家一直在努力探索 和研究的问题，但至今仍然没有完全解决， 以致被列为自然界四大奥秘(物质的本质、 宇宙的起源、生命的本质、智能的发生)之 一。 • 目前人们大多是把对人脑的已有认识与智能 的外在表现结合起来，从不同的角度、不同 的侧面、用不同的方法来对智能进行研究的， 提出的观点亦不相同。其中影响较大的主要 有思维理论、知识阈值理论及进化理论等。
人工智能
Dingsf@
人工智能
教材及参考书
教材： 史忠植,王文杰.人工智能，国防工业出版社,2007
主要参考书：
1.王士同.人工智能教程,电子工业出版社, 2006 2.蔡自兴, 徐光祐.人工智能及其应用，清华大学出版 社,2004
人工智能
结业安排
平时成绩----30分 其中包括：作业、考勤、课堂提问等
期末成绩----70分 以本课程期末考试成绩为主要依据。 学期成绩----100分
学期成绩(100)=平时成绩（30）+期末考试 (70)
人工智能
第一章 绪 论
1.1 人工智能的定义
1.2 人工智能的诞生及发展
人工智能
第一章 绪 论
1.1 人工智能的定义
人工智能
1.1 人工智能的定义
第一章 绪 论
9
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
人工智能
Knowledge threshold theory
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 知识阈值理论着重强调知识对于智能的 重要意义和作用，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。在此认识的基础上，它把智能定 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。
8
人工智能
Thinking theory
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展 • • 思维科学是一门综合性的交叉学科，故需要多种学科的 配合研究。可以从心理学、人工智能、计算机科学、数 学、生理学及文学艺术等方面着手来研究人的思维过程 的规律。思维科学的应用领域十分广泛，涉及科学语言 学、模式识别、人工智能、教育学、情报学、管理学、 文字学等学科的研究 1990年史忠植提出了人类思维的层次模型，表明人类思 维有感知思维、形象思维、抽象思维，并构成层次关系。 感知思维是简单的思维形态，它通过人的眼、耳、鼻、 舌、身感知器官产生表象，形成初级的思维。感知思维 中知觉的表达是关键。形象思维主要是用典型化的方法 进行概括，并用形象材料来思维，可以高度并行处理。 抽象思维以物理符号系统为理论基础，用语言表述抽象 的概念。由于注意的作用，使其处理基本上是串行的。
10
人工智能
Evolutionary 定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 进化理论是由美国麻省理工学院(MIT)的布 鲁克(R.A. Brook)教授提出来的。该理论认 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，正是这些能力对智能的发展提供 了基础，因此智能是某种复杂系统所浮现的 性质。该理论的核心是用控制取代表示，从 而取消概念、模型及显式表示的知识 (Intelligence without representation, Intelligence without reasoning)，否定抽 象对于智能及智能模拟的必要性，强调分层 结构对于智能进化的可能性与必要性。
人工智能(Artificial Intelligence，简记为 AI)是当前科学技术迅速发展及新思想、 新理论、新技术不断涌现的形势下产生 的一个学科，也是一门涉及数学、计算 机科学、哲学、认知心理学和心理学、 信息论、控制论等学科的交叉和边缘学 科。 本章的主要任务是讨论智能、人工智能 的基本概念，并对人工智能的发展历史、 研究目标、研究内容、研究途径及研究 领域进行简要的讨论。
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人工智能
智能具有下列特征:
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.具有感知能力(Perceiving ability)
vision(80%)+hearing(10%)+touching+smell ing+…
2.记忆与思维能力(Memorizing and thinking ability)
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人工智能
Thinking theory
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 思维理论来自认知科学(Cognitive Science,CS)。CS又称为思维科学，它 是研究人们认识客观世界的规律和方法 的一门科学，其目的在于揭开大脑思维 功能的奥秘。该理论认为智能的核心是 思维，人的一切智慧或智能都来自于大 脑的思维活动，人类的一切知识都是人 们思维的产物，因而通过对思维规律与 方法的研究可望揭示智能的本质。
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人工智能
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
综合上述各种观点，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，即在任意给定的 环境和目标的条件下，正确制订 决策和实现目标的能力，它来自 人脑的思维活动。
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人工智能
1.1.1 智能
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 什么是智能？智能的本质是什么？这是古今 中外许多哲学家、脑科学家一直在努力探索 和研究的问题，但至今仍然没有完全解决， 以致被列为自然界四大奥秘(物质的本质、 宇宙的起源、生命的本质、智能的发生)之 一。 • 目前人们大多是把对人脑的已有认识与智能 的外在表现结合起来，从不同的角度、不同 的侧面、用不同的方法来对智能进行研究的， 提出的观点亦不相同。其中影响较大的主要 有思维理论、知识阈值理论及进化理论等。
人工智能
Dingsf@
人工智能
教材及参考书
教材： 史忠植,王文杰.人工智能，国防工业出版社,2007
主要参考书：
1.王士同.人工智能教程,电子工业出版社, 2006 2.蔡自兴, 徐光祐.人工智能及其应用，清华大学出版 社,2004
人工智能
结业安排
平时成绩----30分 其中包括：作业、考勤、课堂提问等
期末成绩----70分 以本课程期末考试成绩为主要依据。 学期成绩----100分
学期成绩(100)=平时成绩（30）+期末考试 (70)
人工智能
第一章 绪 论
1.1 人工智能的定义
1.2 人工智能的诞生及发展
人工智能
第一章 绪 论
1.1 人工智能的定义
人工智能
1.1 人工智能的定义
第一章 绪 论
9
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
人工智能
Knowledge threshold theory
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 知识阈值理论着重强调知识对于智能的 重要意义和作用，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。在此认识的基础上，它把智能定 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。
8
人工智能
Thinking theory
第 一 章 绪 论
1.1 人工智能 的定义 1.2 人工智能的 诞生及发展 • • 思维科学是一门综合性的交叉学科，故需要多种学科的 配合研究。可以从心理学、人工智能、计算机科学、数 学、生理学及文学艺术等方面着手来研究人的思维过程 的规律。思维科学的应用领域十分广泛，涉及科学语言 学、模式识别、人工智能、教育学、情报学、管理学、 文字学等学科的研究 1990年史忠植提出了人类思维的层次模型，表明人类思 维有感知思维、形象思维、抽象思维，并构成层次关系。 感知思维是简单的思维形态，它通过人的眼、耳、鼻、 舌、身感知器官产生表象，形成初级的思维。感知思维 中知觉的表达是关键。形象思维主要是用典型化的方法 进行概括，并用形象材料来思维，可以高度并行处理。 抽象思维以物理符号系统为理论基础，用语言表述抽象 的概念。由于注意的作用，使其处理基本上是串行的。
10
人工智能
Evolutionary 定义 1.2 人工智能的 诞生及发展
1.3 人工智能 的研究方法
1.4 人工智能的 应用领域
• 进化理论是由美国麻省理工学院(MIT)的布 鲁克(R.A. Brook)教授提出来的。该理论认 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，正是这些能力对智能的发展提供 了基础，因此智能是某种复杂系统所浮现的 性质。该理论的核心是用控制取代表示，从 而取消概念、模型及显式表示的知识 (Intelligence without representation, Intelligence without reasoning)，否定抽 象对于智能及智能模拟的必要性，强调分层 结构对于智能进化的可能性与必要性。