人工智能概述
人工智能概述
人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指计算机系统和机器模拟人类智能思维和行为的能力。
它涉及许多领域，包括机器学习、专家系统、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。
人工智能的发展具有重大意义，可以帮助人类解决各种复杂的问题和改变我们的生活方式。
一、人工智能的历史与发展人工智能的研究起源可以追溯到上个世纪五十年代，当时计算机科学家们开始思考如何使机器能够具备智能。
在过去的几十年里，人工智能得到了长足的发展，取得了重要的突破。
例如，IBM的深蓝计算机在1997年击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫，引起了全球的轰动。
而如今，许多领域都开始应用人工智能技术，如医疗保健、金融、交通和农业等。
二、人工智能的应用领域1. 机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，通过让机器从大量的数据中学习和改进，使得机器能够做出准确的预测和决策。
例如，在金融领域，机器学习可以用来进行风险评估和投资管理。
在医疗领域，机器学习可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
2. 自然语言处理：自然语言处理是指让机器能够理解和处理人类的语言的能力。
这一领域的发展使得机器能够进行智能对话、语音识别和机器翻译等任务。
例如，智能助手可以根据语音指令执行操作，并能够回答用户的问题。
3. 计算机视觉：计算机视觉使得机器能够“看”和识别图像和视频。
它在自动驾驶、安防监控和医学影像分析等领域中具有广泛的应用。
例如，无人驾驶汽车可以通过计算机视觉技术感知和理解道路和交通情况。
4. 专家系统：专家系统是一种能够模拟人类专家知识和经验的计算机程序。
通过将专家的知识输入到系统中，可以使机器能够解决复杂的问题和提供专业的建议。
例如，在医学诊断中，专家系统可以根据患者的症状和病史来给出诊断结果和治疗建议。
三、人工智能的挑战与前景尽管人工智能在许多领域都取得了重要进展，但仍然存在一些挑战。
首先，人工智能系统的可靠性和安全性是一个重要问题，因为错误的决策可能会造成严重的后果。
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。
人工智能概述
人工智能概述
(4)应用研究愈加深入而广泛。当今的人工智能研 究与实际应用的结合越来越紧密，受应用的驱动越来 越明显。事实上，现在的人工智能技术已同整个计算 机科学技术紧密地结合在一起了，其应用也与传统的 计算机应用越来越相互融合了。
第20页
第4页
人工智能概述
1.2 人工智能的研究途径与方法
1. 结构模拟，神经计算 所谓结构模拟，就是根据人脑的生理结构和工作 机理，实现计算机的智能，即人工智能。 2. 功能模拟，符号推演 由于人脑的奥秘至今还未彻底揭开，所以，人们
就在当前的数字计算机上，对人脑从功能上进行模拟，
实现人工智能。
第5页
人工智能概述
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)
对推理的研究往往涉及到对逻辑的研究。逻辑是人脑
思维的规律，从而也是推理的理论基础。机器推理或 人工智能用到的逻辑，主要包括经典逻辑中的谓词逻 辑和由它经某种扩充、发展而来的各种逻辑。后者通 常称为非经典或非标准逻辑。
第13页
人工智能概述
1.4.2 搜索技术
所谓搜索，就是为了达到某一“目标”，而连续 地进行推理的过程。搜索技术就是对推理进行引导和 控制的技术，它也是人工智能的基本技术之一。事实 上，许多智能活动的过程，甚至所有智能活动的过程， 都可看作或抽象为一个“问题求解”过程。而所谓 “问题求解”过程，实质上就是在显式的或隐式的问 题空间中进行搜索的过程。即在某一状态图，或者与
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。
人工智能概述
书面语言的理解；口语（声音）的理解系统；手书文字识别；机 器翻译等。
关于自然语言的理解的详细讨论，将在第10章进行。
人工智能研究和应用领域（三）
进展。 1977年，在第5届国际人工智能联合会议上，费根鲍姆正是
提出了知识工程的概念。
专家系统的成功，使得人们更清楚地认识到人工智 能系统应该是一个知识处理系统，而知识表示、知识 获取、知识利用则是人工智能系统的三个基本问题。
人工智能的产生与发展—综合集成期（80年代末-今）
随着专家系统应用的不断深入和计算机技术的飞速发 展，专家系统本身存在应用领域狭窄、缺乏常识性知识、 知识获取困难、推理方法单一、没有分布式功能、不能 访问现存数据库等问题暴露出来。要摆脱困境，必须走 综合集成的发展道路。低谷。
人工智能的产生与发展—知识应用期（1971-80年 代末）（2）
以知识为中心的研究
在处于困境的情况下，人们从费根鲍姆以知识为中心 开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
专家系统的发展和应用。专家系统是人工智能发展是上的一 次重大转折。
计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译的发展。 在知识的表示，不精确推理，人工智能语言等方面也有重大
人工智能的产生与发展——形成期（19561970）
1956年，在一次有关为使得计算机变得更“聪明”的学术研讨会上， 麦卡斯正式采用了“人工智能”这一术语。从此一个研究以机器来 模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。之后，形成了三个 研究小组：心理学小组、IBM工程课题研究小组、MIT小组。人工智 能在诞生后十余年很快在定理证明、问题求解、博弈等领域取得了 重大进展。主要研究大致包括以下几个方面：
人工智能概述
人工智能概述人工智能概述一、背景介绍伴随着科技的快速发展，人工智能逐渐成为研究的热点。
它以模拟人类智能的方式，实现自主认知、学习和决策，为人类带来更加方便、智能化、高效的生活方式。
那么，什么是人工智能呢？二、人工智能的定义人工智能是用来设计、开发和使用能够思考、决策和行动的智能系统的技术和领域。
它旨在研究、开发能够模拟人类智能的机器，使机器具备像人一样的认识、学习、推理、决策、交流等能力。
三、人工智能技术的应用1. 智能语音技术智能语音技术已经得到广泛应用，不仅仅是在手机语音识别和智能语音助手上。
在汽车领域，语音控制操作已经成为了一种很流行的方式。
在医疗保健行业，语音技术还能够被用来帮助人们更好地与其他人交流。
2. 自动驾驶技术自动驾驶技术在汽车行业的应用日趋广泛。
由于其能够自主获取和处理大量的信息并做出决策，完全实现车辆的自动行驶。
它不仅提高了交通运输的效率，还使驾车变得更加安全。
3. 机器人技术人工智能机器人可以模拟人类对周围环境的认知，并学习执行各种任务。
在工业领域，机器人可以替代人工智能人做一些危险、繁琐、高质量要求的生产工作，提高制造效率和产品的质量。
4. 医疗保健人工智能在医疗保健方面也有广泛应用。
例如，医学图像处理系统能够识别人体内部的器官、病变和疾病，从而为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
另外，针对病人的健康状况、疾病历史及药物治疗的记录，人工智能系统可以帮助医生做出更好的疾病诊断和治疗。
四、人工智能的未来发展未来，人工智能将会进一步发展，从单一领域的应用拓展到更广泛的领域。
例如，智能家居可以根据人们的需要和风格，自动控制家里的灯具、温度、音响等，使生活更便利、舒适。
同时，人工智能在商业领域也将得到广泛应用，例如推荐系统在电商和音乐娱乐行业中的应用。
总之，全球越来越多的企业和组织致力于研究人工智能技术，其将会发挥重要的作用，改变人类的生活方式。
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。
人工智能概述
第 1 章 人工智能概述
2019-6-6
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的研究意义、目标和策略
1.3 人工智能的学科范畴
1.4 人工智能的研究内容
1.5 人工智能的研究途径与方法
1.6 人工智能的基本技术
1.7 人工智能的应用
1.8 人工智能的分支领域与研究方向
1.9 人工智能的发展概况
现在, 人工智能已构成信息技术领域的一个重要学科。
因为该学科研究的是如何使机器(计算机)具有智能或者说如何
利用计算机实现智能的理论、 方法和技术, 所以, 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。但由于其研究内容涉及到
“智能”, 因此,人工智能又不局限于计算机、信息和自动化
2019-6-6
谢谢观赏
2
第 1 章 人工智能概述
——人工智能是那些与人的思维相关的活动, 诸如决策、 问题求解和学习等的自动化(Bellman, 1978年)。
——人工智能是一种计算机能够思维, 使机器具有智力的 激动人心的新尝试(Haugeland,1985年)。
——人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做 得好的事情(Rich Knight, 1991年)。
2019-6-6
谢谢观赏
8
第 1 章 人工智能概述
1.1.4
1.
符号智能就是符号人工智能, 它是模拟脑智能的人工智能, 也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。 符号智能以符 号形式的知识和信息为基础, 主要通过逻辑推理, 运用知识进 行问题求解。符号智能的主要内容包括知识获取(knowledge acquisition)、 知识表示(knowledge representation)、 知 识组织与管理和知识运用等技术(这些构成了所谓的知识工程 (Knowledge Engineering, KE))以及基于知识的智能系统等。
人工智能概述及其应用领域
人工智能概述及其应用领域人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指模拟人类智能的机器系统，主要通过计算机程序实现。
人工智能的发展与应用，已经逐渐渗透到我们生活和工作的方方面面。
它的应用领域广泛，包括医疗健康、金融、交通、教育、娱乐等等。
本文将对人工智能的概述和应用领域进行详细介绍。
一、人工智能的概述人工智能的概念源于20世纪50年代，当时科学家们开始尝试用计算机来模拟人类智能。
人工智能是计算机科学的一个重要分支，它研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统，以实现机器对人类行为的模拟和应对。
人工智能主要包括以下几个重要的技术和方法：1. 机器学习（Machine Learning）：通过让计算机从数据中进行自主学习，使计算机具备自主学习并适应新情况的能力。
机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。
2. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：通过计算机对自然语言（人类日常使用的语言）的处理和分析，使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
3. 计算机视觉（Computer Vision）：使计算机能够理解和解释图片和视频中的内容。
计算机视觉可以应用于图像识别、目标检测、人脸识别等领域。
4. 专家系统（Expert System）：通过利用专家知识和规则来解决特定领域的问题，使计算机具备类似专家的决策和推理能力。
5. 智能控制（Intelligent Control）：通过使用人工智能技术和方法来实现自动控制系统的智能化，使系统能够自主决策和调整。
二、人工智能的应用领域1. 医疗健康领域人工智能在医疗健康领域的应用非常广泛，包括疾病早期预测、药物研发、医学图像识别、辅助诊断、智能健康监测设备等。
例如，机器学习技术可以通过分析大量的医疗数据，提供个体化的疾病预测和治疗方案；计算机视觉可以帮助医生更准确地识别和分析医学图像，提高诊断的准确性。
人工智能的概述、定义、特点、应用、总结
人工智能的概述、定义、特点、应用、总结人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机具备像人类一样智能行为的学科。
它涉及到构建智能系统，使计算机能够感知环境、学习知识、推理思考、决策行动，以及与人类进行交互。
人工智能的定义可以从不同的角度来阐述。
从狭义上讲，人工智能是指那些能够直接执行某个任务，而不需要人类明确的指导的计算机程序。
从广义上讲，人工智能是研究如何赋予计算机以人类智能的行为和能力的领域。
人工智能具有以下几个特点：1.感知能力：人工智能系统可以通过传感器感知外界环境，如摄像头、麦克风等设备，使其具备感知能力。
2.学习能力：人工智能系统可以通过学习算法从经验中获取知识和技能，并不断优化和提高自己的性能。
3.推理能力：人工智能系统可以基于已有知识进行逻辑推理，从而进行问题解决和决策。
4.自适应能力：人工智能系统可以根据环境和任务的变化自动调整自己的行为策略，以适应新的情况。
人工智能在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域：1.机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，其应用包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
例如，通过训练模型，可以使计算机能够辨别图片中的物体、转换语音为文本、理解和生成自然语言。
2.自动驾驶：人工智能在自动驾驶领域具有重要的应用价值。
通过利用传感器和算法，自动驾驶汽车可以感知路况、判断障碍物、进行路径规划和控制车辆。
3.金融领域：人工智能在金融领域的应用非常广泛，包括风险评估、投资决策、信贷评估等。
通过运用机器学习和大数据分析，人工智能可以帮助金融机构提高效率和精确性。
4.医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用包括医疗影像分析、辅助诊断、药物研发等。
例如，通过训练模型和分析大量医疗数据，人工智能可以帮助医生提高疾病的诊断准确性。
总之，人工智能是一门研究如何赋予计算机智能行为的学科。
它具有感知、学习、推理和自适应的特点，并在各个领域都有广泛的应用。
计算机基础知识之人工智能概述
计算机基础知识之人工智能概述人工智能是计算机科学中的一个重要领域，它涉及到模拟和模仿人类智能的理论、方法和技术。
随着计算机技术和数据处理能力的快速发展，人工智能已经成为当今社会的热门话题。
本文将对人工智能的概念、发展历程和应用进行概述，以帮助读者了解计算机基础知识中的人工智能。
一、人工智能的概念人工智能，简称AI，是指通过使机器能够模拟和实现人类智能的一门科学。
它基于计算机科学、信息工程、数学和其他相关学科，致力于研究和开发能够进行推理、学习、理解和识别的智能系统。
人工智能可以被分为强人工智能和弱人工智能两种类型。
强人工智能指的是能够在各种复杂环境中以人类水平的智能进行任务的系统，而弱人工智能则是指在特定任务上能够表现出人类智能的系统。
二、人工智能的发展历程人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50年代中期，随后在60年代到80年代得到了较大的发展。
这个时期，人工智能的研究重点主要是基于知识的推理系统和专家系统的开发。
然而，由于技术水平和计算能力的限制，人工智能面临着发展的瓶颈。
直到90年代以后，随着计算机性能的提升和机器学习算法的兴起，人工智能迎来了新的发展机遇。
近年来，由于大数据和深度学习技术的广泛应用，人工智能取得了惊人的进展，涉及领域逐渐扩展到自然语言处理、图像识别、语音识别等。
三、人工智能的应用领域人工智能已经渗透到了各个领域，并且对各行各业产生了深远的影响。
1. 自然语言处理（NLP）：NLP是人工智能的一个重要分支，主要研究计算机如何理解和处理人类自然语言。
它的应用包括机器翻译、语音识别、智能客服等。
2. 图像识别：图像识别是指计算机通过分析和识别图像中的内容和特征，来达到对图像的自动理解和判断。
它在人脸识别、安防监控、智能驾驶等领域有着广泛的应用。
3. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中学习和发现规律，使计算机具备智能。
它在金融风控、个性化推荐、医疗诊断等方面发挥着重要作用。
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。
人工智能课件-人工智能概述
6.机器行为 机器行为主要指机器人行动规划。它是智能机器 人的核心技术，规划功能的强弱反映了智能机器人的 智能水平。因为，虽然感知能力可使机器人认识对象 和环境，但解决问题，还要依靠规划功能拟定行动步 骤和动作序列。
1.3.2 基 于 研 究 途径与实 现技术的 领域划分 1.符号智能（基于人脑的心理模型，运用传统的程 序设计方法实现的人工智能）
2. 自动定理证明 自动定理证明就是机器定理证明，这也是人工智 能的一个重要的研究领域，也是最早的研究领域之一。 定理证明是最典型的逻辑推理问题之一，它在发展人 工智能方法上起过重大作用。
自动定理证明的方法主要有四类： (1) 自然演绎法。它的基本思想是依据推理规则， 从前提和公理中可以推出许多定理，如果待证的定理 恰在其中，则定理得证。
3、智能化也是自动化发展的必然趋势 自动化发展到一定水平，再向前发展就是智能化，
即智能化是继机械化、自动化之后，人类生产和生活 中的又一个技术特征。
另外，研究人工智能，对探索人类自身智能的奥 秘也可提供有益的帮助。因为我们可以通过电脑对人 脑进行模拟，从而揭示人脑的工作原理，发现自然智 能的渊源。
人工智能中的推理，不同的知识表示有不同的推理 方式，如基于语义网和框架表示知识的推理是一种继 承的推理，基于产生式的推理有正向、反向推理等
从推理的可靠程度分：推理分为：确定性推理（精确推 理）和不确定性推理（不确定性推理）
传统的逻辑推理都是确定性推理 不确定性推理的前提和结论则是模糊的、随机的或不确 定的。不确定性推理可分为基于概率逻辑的或然推理 和基于模糊逻辑的似然推理。
智能设备包括具有一定智能的仪器、仪表、机器、 设施等。如采用智能控制的机床、汽车、武器装备、 家用电器等。这种设备实际上是被嵌入了某种智能软 件的设备。
人工智能概述
人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是现代科技领域中最为炙手可热的话题之一。
它是一门研究如何使机器能够模拟或实现人类智能的科学与技术。
随着计算机技术的不断发展和应用场景的扩大，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面。
本文将概述人工智能的概念、应用领域以及对社会和个人的影响。
一、人工智能的定义和发展历程1.1 人工智能的定义人工智能是研究如何使机器具备智能的一门科学。
它涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统等多个子领域。
通过模仿人类的思维和行为，人工智能可以使机器具备类似人类智能的能力。
1.2 人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到1956年，当时人们开始在计算机领域尝试构建智能系统。
然而，由于当时计算机性能的限制和对人工智能概念的不准确理解，导致了人工智能进展缓慢。
直到20世纪80年代，随着机器学习和专家系统等领域的发展，人工智能才开始进入一个新的阶段。
进入21世纪，随着大数据和云计算等技术的兴起，人工智能得到了快速的发展并取得了诸多突破，如语音识别、图像识别和自动驾驶等。
二、人工智能的应用领域2.1 机器学习机器学习是人工智能的关键技术之一，它通过让机器从大量数据中学习并自动优化算法，从而实现智能化。
在医疗领域，机器学习可以用于疾病诊断和疗效预测；在金融领域，它可以用于风险评估和欺诈检测。
机器学习还被广泛应用于个性化推荐、智能音箱和智能家居等方面。
2.2 自然语言处理自然语言处理是研究计算机与人类语言交互的一门学科。
通过自然语言处理技术，机器可以理解和处理人类的语言。
在搜索引擎中，自然语言处理被用于理解用户的搜索意图；在智能客服中，它可以实现自动回复和语音对话。
自然语言处理还应用于机器翻译、情感分析等领域。
2.3 计算机视觉计算机视觉使机器能够模拟和理解人类的视觉系统。
通过分析图像和视频，计算机可以进行模式识别、物体检测和图像分类等任务。
人工智能的概述、定义、特点、应用、总结
人工智能的概述、定义、特点、应用、总结人工智能（Artificial Intelligence）是指通过模拟人类智能思维和行为的方法，使机器能够像人一样学习、理解、推理和解决问题的技术。
近年来，随着计算机技术的飞速发展和大数据、云计算等技术的兴起，人工智能已成为科技领域的热点之一。
人工智能的发展，促进了许多行业的智能化改造，对社会经济发展产生了深远影响。
人工智能定义人工智能的定义是一种模拟人类智能行为的技术，它使用机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，让计算机系统能够模拟人类的思维过程，从而完成特定任务。
人工智能系统不断学习、适应，从而不断提高自身的智能水平。
人工智能特点人工智能具有以下几个显著的特点：1. 自主学习：人工智能系统可以通过学习大量的数据和样本，不断提高自身的智能水平，逐渐掌握更复杂的任务。
2. 自动推理：人工智能系统能够根据输入的信息，自动进行逻辑推理和问题解决，具有较强的智能决策能力。
3. 模拟人类行为：人工智能系统可以模拟人类的感知、思维、决策等能力，从而实现与人类相似的行为表现。
4. 工作效率高：人工智能系统可以在短时间内处理大量的数据和信息，大大提高工作效率，减少人力资源的浪费。
人工智能应用人工智能技术已经深入应用于各行各业，涉及领域广泛，具体应用包括但不限于以下几个方面：1. 人工智能在医疗领域的应用：帮助医生快速诊断疾病、制定治疗方案，提高医疗效率，减少医疗事故。
2. 人工智能在金融领域的应用：利用算法预测金融市场变化、风险评估、欺诈检测，提高金融交易效率和安全性。
3. 人工智能在智能制造领域的应用：智能机器人、自动化生产线、智能仓储等，提高生产效率和产品质量。
4. 人工智能在交通领域的应用：自动驾驶技术、交通流量优化，提高交通安全和减少交通拥堵。
总结人工智能作为一项新兴的技术，正在深刻改变着人类的生产生活方式。
其自主学习、自动推理、模拟人类行为等特点，使得人工智能可以广泛应用于医疗、金融、制造、交通等领域，为人类社会带来巨大的改变。
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。
什么是人工智能
什么是人工智能人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够像人一样思考和行动的科学。
它集计算机科学、认知科学、心理学等多个学科的研究成果于一身，旨在模拟和实现人类的智能行为。
人工智能早在1956年就被正式提出，并在此后几十年发展壮大，如今已经广泛应用于各个领域。
本文将对人工智能进行详细介绍，包括其定义、发展历程、应用领域以及未来发展方向。
一、定义人工智能是一种使机器能够理解、学习和实现智能行为的技术。
它模仿了人类的思维和决策过程，通过利用算法和大数据分析，使计算机能够像人一样进行语言识别、图像识别、自然语言处理等活动。
人工智能的目标是使机器能够具备类似人类的智能，甚至超过人类的智能水平。
二、发展历程人工智能的研究历史可以追溯到上世纪50年代。
当时，人们开始意识到计算机可以进行逻辑推理和问题求解，这引发了人工智能的雏形。
随着计算机技术的发展和算法的改进，人工智能逐渐取得了突破。
在20世纪80年代，专家系统成为人工智能的重要研究方向；90年代，机器学习开始受到关注，人工智能的应用领域进一步拓展；进入21世纪，随着大数据和计算能力的提升，深度学习成为人工智能的新热点。
三、应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括医疗、金融、教育、交通等。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案推荐，提高医疗水平和效率。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估、投资分析等，帮助投资者做出更明智的决策。
在教育领域，人工智能可以根据学生的学习情况进行智能化的教学和评估，提供个性化的学习方案。
在交通领域，人工智能可以实现智能驾驶、交通优化等，提高交通流畅度和安全性。
四、未来发展人工智能的发展前景非常广阔。
随着技术的进一步发展和应用场景的增加，人工智能将在更多领域发挥重要作用。
未来，人工智能将进一步提高自然语言处理和图像识别的精确度，实现真正意义上的人机对话和智能视觉。
什么是人工智能
什么是人工智能人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，是一门致力于模拟、延伸和扩展人的智能的科学与技术。
它通过研究、设计、开发以及应用智能系统与智能机器，实现使机器具备人类一样的智能水平。
1. 人工智能的定义与概述人工智能是一门与计算机科学、机器学习和认知科学等领域紧密相关的学科。
它的目标是使计算机系统具备推理、学习、感知、理解和决策等能力，以完成各种复杂任务，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
人工智能的发展历程经历了符号主义、连接主义和统计学习三个阶段，目前正处于深度学习和神经网络的快速发展阶段。
2. 人工智能的分类与应用领域人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两种。
弱人工智能是指专注于某一个特定领域的人工智能，如图像识别、语音识别以及智能驾驶等。
而强人工智能则是具备与人类完全相同的智能水平，可以在各种领域胜任与人类相同的工作。
目前，人工智能已经广泛应用于金融、医疗、交通、安防等领域，并且在自动驾驶、智能机器人等新兴领域也取得了突破性进展。
3. 人工智能的技术原理与方法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、计算机视觉等。
其中，机器学习是人工智能的基础，通过对大量数据进行训练和学习，使机器能够从中提取特征并做出智能决策。
深度学习则是机器学习的重要分支，它利用深度神经网络模拟人脑的神经网络，从而实现更高层次的智能推理和判断。
4. 人工智能面临的挑战与未来发展尽管人工智能在许多领域取得了显著进展，但仍然面临着许多挑战。
其中之一是数据安全和隐私问题，随着人工智能应用于各个领域，个人隐私和信息安全成为了一个重要的议题。
此外，人工智能也可能带来一些伦理和社会问题，如人工智能取代人类工作岗位等。
未来，人工智能有望在医疗、教育、环境保护等领域发挥更大的作用，同时也需要加强对人工智能的监管和应对相关问题的研究。
总结：人工智能作为一门前沿科学与技术，对于推动人类社会的发展具有重要意义。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第一章 人工智能概述
本章主要内容： 1.1 人工智能的概念 1.2 人工智能研究途径与方法 1.3 人工智能的分支领域 1.4 人工智能的基本技术 1.5 人工智能的发展概况
第一节 人工智能的概念
本节主要内容： 人工智能的定义 为什么要研究人工智能 人工智能的目标 人工智能的表现形式
第一节 人工智能的概念
三 连接主义发展概况
MP（形式神经元的数学模型） 神经网络（智能控制、语音识别与合成 ห้องสมุดไป่ตู้图形文字识别、数据压缩、知识工程 、最优化问题求解、智能计算机）
三 连接主义发展概况
联接主义认为智能产生于大量简单元素 的并行分布式联接之中，简单元素的相 互联接是智能的基本单元，而智能行为 则是联接计算的结果。 （神经元）
环境的交互 六脚虫：没有知识表示、没有推理的智 能，从以前单一的mind到现在mind and body ，Sensing and Acting的结合，并且引入了概 率论、遗传算法等理论。
第三节 人工智能的分支领域
本节主要内容： 基于脑功能的领域划分 基于研究途径与实现技术的领域划分 基于应用领域的领域划分 基于应用系统的领域划分 基于计算机系统的领域划分 基于实现工具与环境的领域划分
人工智能的表现形式（应用形式）
智能软件：智能软件系统：专家系统 智能的程序模块：WORD
智能设备：具有一定智能的设备 智能网络：智能化的信息网络 智能计算机：拟人化的智能机器 Agent：智能体，具有智能的实体，软件 开发的重要突破口。智能体是智能体程 序结构的结合。
第二节 人工智能的研究途径和方法
四 基于计算机系统结构的领域划分
智能操作系统：以智能机为基础，并能 支撑外层的AI应用程序，以实现多用户 的知识处理和并行推理。 特点：并行性、分布性、智能性
四 基于计算机系统结构的领域划分
智能多媒体系统：综合处理文字、图形 、图象和声音等多种多媒体信息。（多 媒体技术与人工智能技术的结合） 智能计算机系统：全方位具有智能（新 一代计算机系统） 智能网络系统：人工智能引入网络。
一 基于脑功能的领域划分
机器感知：计算机直接感觉周围世界。 （配置感觉器官；图象、声音等信息的 识别） 计算机视觉的任务可以分成下列几个方面 ：图像的获取、特征抽取、识别与分类 、三维信息理解、景物描述和图像解释 。（图像处理：羊绒/羊毛）
一 基于脑功能的领域划分
机器联想：建立事物之间的联系 传统的方法：指针、函数、链表，地
了很多可以证明人工智能技术进步的成就。但不是当今的热点话 题。
专家系统：七十年来开始的人工智能领域的古老话
题，有一些系统做得比较好，如下棋、探矿等。
机器博弈：主要问题是机器学习和搜索。
三 行为模拟，控制进化
基于感知行为模型的研究途径和方法，模拟人 在控制过程中的智能活动和行为特性。 关键词：自适应
三 基于应用领域的领域划分
自动程序设计：给出高级描述，让计算 机自动设计程序。（人工智能和软件工 程相结合的课题） 自动翻译：用计算机做两种语言之间的 翻译。（依靠自然语言的理解） 智能控制：把人工智能技术引入控制领 域
三 基于应用领域的领域划分
智能管理：把人工智能技术引入管理领域，是 现代管理技术的新动向。（集成技术） 智能决策：把人工智能技术引入决策过程（决 策系统、人工智能与专家系统的结合） 智能通信： 智能仿真： 智能CAD：计算机辅助领域 智能CAI：计算机辅助教学
人工智能的定义
字面意义：人造智能 狭义定义：计算机科学的一个分支，是智能计 算机系统，用计算机模拟或实现的智能
(思维科学) 智能:知识+思维 （对语言能理解、能学习、能推理，分析问题和解
决问题的能力）
广义
人类智能行为规律、智能理论方面的研究。
为什么要研究人工智能
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。
人工智能难重点
学习人工智能最大的难点就在于突破传统思想 的藩篱，从智能、知识、推理的角度出发去思 考问题，解决问题。另一个难点在于人工智能 的内容非常浩繁，深入地了解人工智能的各个 方向是非常困难的。因此应当在掌握人工智能 思想，对人工智能的各个领域有一 定了解的 同时，有重点地研究人工智能的相关领域，跟 踪人工智能的研究热点，做到点面结合，既扩 大了知识面，又能够抓住研究重点。
人工智能学习目标
通过对本课程的学习，突破传统思 想的束缚，对人工智能的思想和方法有 比较深刻的认识。了解人工智能的发展 历史，国内外人工智能相关领域的发展 动态，并能够应用相应的人工智能技术 解决问题。
人工智能学习指南
人工智能的思想和传统的科学技术的方法 有很大的不同，因此在学习人工智能时要能够 领略人工智能思想的精髓。同时，人工智能是 飞速发展的，在学习现有的人工智能技术的同 时应当密切关注人工智能的发展动态以及研究 热点，因此应当大量阅读最新有关人工智能方 面的文献以及经常浏览介绍最新人工智能成果 的网站。
一 基于脑功能的领域划分
机器行为：机器人的行动规划，是智能 机器人的核心技术。
二 基于研究途径和实现技术的领域划分
符号智能：以符号知识为基础，通过符 号推理求解而实现的智能。（传统或经 典人工智能包括知识工程和符号处理技 术） 计算智能：是数据为基础，通过数值计 算进行问题求解而实现的智能。（数学 模型和相关算法）
二 符号主义途径发展概况
定理证明 跳棋程序 模式识别 GPS（通用问题求解程序） LISP语言 归结原理 专家系统 PROLOG语言 知识工程
二 符号主义途径发展概况
符号主义认为智能产生于符号运算，符 号是智能的基本单元，而智能行为则是 符号运算的结果。这是AI研究的传统观 点，经典的AI基础理论就建立在这种观 点之上，目前绝大多数AI系统也均划入 这个范畴。（符号）
第四节 人工智能的基本技术
本节主要内容： 推理技术 搜索技术 知识表示与知识库技术 归纳技术 联想技术
一 推理技术
是人工智能的基本技术 理论基础是逻辑 一阶谓词逻辑（重点）
二 搜索技术
为了达到某一目的，连续进行推理的过 程 问题求解 定理证明 状态图的搜索
三 归纳技术
计算机自动提取概念、抽取知识、寻求 规律的技术 与知识获取，机器学习密切相关 分为基于符号处理和基于神经网络的归 纳 KDD（知识发现）技术和DM（数据开采 ）技术
一 基于脑功能的领域划分
机器学习：计算机自己获取知识（人类 已有知识的获取、对客观规律的发现、 对自身行为的修正）
方法：符号学习（机械、指导、解释、 类比、示例、发现）、连接学习（神经 网络学习）
一 基于脑功能的领域划分
机器理解：自然语言理解和图形理解 自然语言理解：计算机理解人类的自然 语言（口头语言和文字语言） 图形理解：是图形识别的自然延伸，也 是计算机视觉的组成部分。
三 基于应用领域的领域划分
难题求解：困难问题。 NP问题：不能证明其复杂性，又找不到 有效算法的问题。 NPC完全问题： 排课表问题。（更难） 智力性问题：意义重大（可以找到解决 的途径；有助于其他领域的发展）
三 基于应用领域的领域划分
自动定理证明：机器定理证明 方法：自然演绎法
判定法 定理证明器 计算机辅助证明
人工神经元网络的用途：人工神经元网络 也许永远无法代替人脑，但它能帮助人 类扩展对外部世界的认识和智能控制。
二 功能模拟，符号推演
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。 关键词：最早，主要使用
利用 知识库、推理机 高级认知（推理、决策） 定理证明：人工智能研究最原始的课题之一，取得
四 当前发展趋势
两者相结合 新思想、新技术、新理论的出现 AGENT技术和分布式人工智能技术（DAI ） 应用研究愈加深入而广泛。
五 我国人工智能研究概况
起步较晚（70年代） 学术团体纷纷成立（80年代） 自主研究开始
人工智能研究的发展
John McCarthy
1956年夏季，由麦卡锡(McCarthy) 等美国年轻学者发起的首次人工智 能研讨会标志着人工智能作为新兴 学科的诞生。就在这次会议上，第 一次使用了人工智能这一术语。自 此以后，人工智能作为计算机学科 的一个重要分支，获得了快速的发 展。这一发展历程大致可划分为形 成、成长、快速发展和稳步增长四 个阶段。
本节主要内容： 结构模拟，神经计算(连接主义） 功能模拟，符号推演（符号主义） 行为模拟，控制进化（六脚虫）
一 结构模拟，神经计算
根据人脑的生理结构和工作机理，实现 计算机的智能。（局部或近似） 关键词：人工神经网络
数值计算 微观性 低级感知（图象和声音）
一 结构模拟，神经计算
人工神经网络：采用物理可实现的模型来 模仿人脑神经细胞的结构和功能的系统
址存取。 人脑的功能：不完全信息的捕捉；相
关内容的记忆。 联想存储
一 基于脑功能的领域划分
机器推理：计算机推理（自动推理）将人的推 理功能赋予机器。（最基本的和最重要的）
❖ 推理：前提推出结论（演绎推理、归纳推理
、类比推理）
❖ 方法：符号演算、数值计算 ❖ 可靠性：确定性推理、不确定性推理（基于
概率和基于模糊的）
四 联想技术
前提是联想记忆或联想存储
第五节 人工智能的发展概况
本节主要内容： 人工智能学科的产生 符号主义途径发展概况 连接主义途径发展概况 当前发展趋势 我国人工智能研究发展简况
一 人工智能学科的产生
1956年夏季，由麦卡锡(McCarthy)等美 国年轻学者发起的首次人工智能研讨会 标志着人工智能作为新兴学科的诞生。 就在这次会议上，第一次使用了人工智 能这一术语。自此以后，人工智能作为 计算机学科的一个重要分支，获得了快 速的发展。这一发展历程大致可划分为 形成、成长、快速发展和稳步增长四个 阶段