第1讲 智能系统
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
《智能系统设计》课件
智能家居系统
总结词
详细描述
智能家居系统是利用物联网和人工智能技 术，实现家庭设备的互联互通和智能化控 制。
智能家居系统可以控制家电、照明、窗帘 、门禁等设备，提供便捷、舒适的生活环 境。
总结词
详细描述
智能家居系统可以提高家庭的安全性和节 能性，降低能源消耗和碳排放。
智能家居系统可以实时监测家庭安全状况 ，及时发出警报，同时通过智能控制，实 现能源的合理利用。
详细描述 通过自然语言处理技术，智能客 服系统能够理解用户的语言，并 给出相应的回答，实现24小时不 间断的服务。
详细描述 智能客服系统能够自动回答用户 的问题、提供产品信息、处理投 诉等，大大提高了客户服务的效 率和满意度。
总结词 智能客服系统可以处理大量的用 户咨询，减轻人工客服的工作负 担，降低企业运营成本。
架构模式选择
根据系统需求，选择合适的架构模式，如分层架 构、微服务架构等。
组件划分
将系统划分为不同的组件，明确各组件的职责和 相互之间的关系。
接口设计
定义组件之间的通信接口，确保组件之间的协调 和交互。
功能模块设计
模块划分
将系统功能划分为不同的模块，明确每个模块的输入 、输出和处理逻辑。
பைடு நூலகம்模块实现
根据模块需求，设计模块内部的算法、流程和数据结 构。
2023-2026
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《智能系统设计》ppt 课件
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目 录
• 智能系统概述 • 智能系统的基本构成 • 智能系统设计方法 • 智能系统开发工具与技术 • 智能系统应用案例 • 智能系统的未来展望
(完整版)《初识智能系统》教案
(完整版)《初识智能系统》教案《初识智能系统》教案
1. 教学目标
- 了解智能系统的基本概念和原理；
- 掌握智能系统在不同领域应用的案例；
- 培养学生对智能系统的兴趣和创新思维。
2. 教学内容
2.1 智能系统概述
- 智能系统的定义和特点
- 智能系统的分类
2.2 智能系统原理
- 智能算法的基本原理和应用
- 机器研究和深度研究的基本概念
2.3 智能系统应用案例
- 智能交通系统
- 智能医疗系统
- 智能家居系统
3. 教学方法
- 探究式研究：通过案例分析和讨论引导学生主动思考和研究。
- 实践操作：让学生参与智能算法的实验，培养动手能力和解
决问题的能力。
- 团体合作：组织学生分组合作完成一些小型智能系统项目，
培养合作与创新能力。
4. 教学评估
- 课堂讨论和问题解答
- 学生小组项目展示和评估
- 智能系统设计和实验报告
5. 教学资源
- 电子教案：提供学生研究的参考资料和案例分析。
- 实验室设施：提供智能算法实验所需的计算设备和软件工具。
6. 教学时程
- 第一课时：智能系统概述
- 第二课时：智能系统原理
- 第三课时：智能交通系统案例
- 第四课时：智能医疗系统案例
- 第五课时：智能家居系统案例
- 第六课时：课堂讨论和评估
以上为《初识智能系统》教案的大致内容，请根据实际教学需求进行适当调整和修改。
智能系统基本概论
智能系统基本概论智能系统智能系统（Intelligence system）是指能产生人类智能行为的计算机系统。
智能系统不仅可自组织性与自适应性地在传统的诺依曼的计算机上运行，而且也可自组织性与自适应性地在新一代的非诺依曼结构的计算机上运行。
“智能”的含义很广，其本质有待进一步探索，因而，对：“智能”这一词也难于给出一个完整确切的定义，但一般可作这样的表述：智能是人类大脑的较高级活动的体现，它至少应具备自动地获取和应用知识的能力、思维与推理的能力、问题求解的能力和自动学习的能力。
主要特征：处理对象智能系统处理的对象，不仅有数据，而且还有知识。
表示、获取、存取和处理知识的能力是智能系统与传统系统的主要区别之一。
因此，一个智能系统也是一个基于知识处理的系统，它需要如下设施：知识表示语言；知识组织工具；建立、维护与查询知识库的方法与环境；支持现存知识的重用。
处理结果智能系统往往采用人工智能的问题求解模式来获得结果。
它与传统的系统所采用的求解模式相比，有三个明显特征，即其问题求解算法往往是非确定型的或称启发式的；其问题求解在很大程度上依赖知识；智能系统的问题往往具有指数型的计算复杂性。
智能系统通常采用的问题求解方法大致分为搜索、推理和规划三类。
智能与传统的区别智能系统与传统系统的又一个重要区别在于：智能系统具有现场感应（环境适应) 的能力。
所谓现场感应指它可能与所处的现实世界的抽象——现场——进行交往，并适应这种现场。
这种交往包括感知、学习、推理、判断并做出相应的动作。
这也就是通常人们所说的自动组织性与自动适应性。
类型：操作系统也称基于知识操作系统。
是支持计算机特别是新一代计算机的一类新一代操作系统。
它负责管理上述计算机的资源，向用户提供友善接口，并有效地控制基于知识处理和并行处理的程序的运行。
因此，它是实现上述计算机并付诸应用的关键技术之一。
智能操作系统将通过集成操作系统和人工智能与认知科学而进行研究。
人工智能与智能系统1
人工智能与智能系统1随着科技的不断发展，人工智能（AI）和智能系统逐渐成为了我们生活中的重要组成部分。
本文将探讨人工智能与智能系统的相关概念、应用领域以及对社会的影响。
一、人工智能与智能系统的概念人工智能是指通过模拟人类智能的方式，使计算机具备学习、推理、判断和决策的能力。
它是一种模拟人类思维和行为的技术，可以通过算法和模型来实现。
智能系统则是基于人工智能技术开发的软件系统，能够自主学习和适应环境，实现人类智能水平的任务。
二、人工智能与智能系统的应用领域1. 医疗领域人工智能与智能系统在医疗领域的应用日益广泛。
它可以通过分析大量的医学数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
智能系统还可以监测病人的生命体征，提供实时的医疗辅助，提高病人的治疗效果。
2. 交通领域人工智能与智能系统在交通领域的应用也越来越多。
例如，智能交通系统可以通过分析交通数据和道路信息，优化交通流量，减少拥堵现象。
智能驾驶技术也使得汽车可以实现自动驾驶，提高交通安全性和可持续性。
3. 金融领域金融领域对人工智能和智能系统的需求也很高。
通过对大量的金融数据进行分析和挖掘，智能系统可以辅助金融机构进行风险控制和投资决策。
人工智能还可以应用于金融欺诈检测和客户服务领域。
4. 教育领域在教育领域，人工智能和智能系统为学生提供了个性化的学习体验。
通过分析学生的学习数据和行为，智能系统可以为学生提供精准的学习指导和反馈，提高学习效果。
5. 制造业领域人工智能和智能系统在制造业领域的应用也日益增多。
智能机器人和无人机可以在生产线上进行自动化作业，提高生产效率和质量。
智能供应链系统可以实现供应链的智能管理和优化。
三、人工智能与智能系统对社会的影响1. 就业市场随着人工智能和智能系统的普及，一些传统的工作岗位可能会被自动化和机器取代，从而对部分劳动力造成就业压力。
然而，同时也将创造新的就业机会，例如人工智能工程师和数据分析师等新兴职业。
2. 数据隐私与安全人工智能和智能系统的应用需要大量的数据支持，这可能涉及到个人隐私和信息安全的问题。
《智能化系统总论》课件
智慧城市
总结词
智慧城市是利用物联网、云计算、大数据等信息技术，实现城市管理和服务的 智能化，提高城市居民的生活质量和幸福感。
详细描述
智慧城市包括智慧交通、智慧安防、智慧环保、智慧医疗等多个方面。通过智 能化系统，可以实现城市资源的优化配置、城市管理的智能化和精细化，提高 城市居民的生活质量和幸福感。
数据处理
通过数据挖掘和分析技术，提 取有价值的信息和知识。
数据可视化
将复杂数据以直观的方式呈现 ，便于理解和洞察。
云计算技术
基础设施即服务（IaaS）
平台即服务（PaaS）
提供计算、存储和网络等基础设施服务。
提供应用程序开发和部署所需的平台和工 具。
软件即服务（SaaS）
云安全
通过云端提供软件应用程序，用户可通过 浏览器访问。
技术更新迭代与兼容性
持续研发与技术更
新
保持对新技术的研究和应用，不 断进行技术升级和迭代，以满足 智能化系统不断发展的需求。
兼容性考虑
在技术更新迭代过程中，应充分 考虑系统的兼容性问题，确保新 旧系统之间的平滑过渡和无缝对 接。
标准化与开放性
推动智能化系统的标准化和开放 性，促进不同系统之间的互联互 通和互操作性。
详细描述
智能医疗包括电子病历、远程医疗、 智能诊断等多个方面。通过智能化系 统，可以实现医疗资源的优化配置、 医疗服务的智能化和个性化，提高医 疗服务的质量和效率。
智能农业
总结词
智能农业是利用信息技术和农业技术，实现农业生产和管理过程的智能化，提高农业生产的效益和可持续性。
详细描述
智能农业包括智能种植、智能养殖、智能灌溉等多个方面。通过智能化系统，可以实现农业生产过程的自动化、 智能化和精细化，提高农业生产的效益和可持续性，促进农业的现代化发展。
智能系统演讲稿范文初中
大家好！今天，我站在这里，非常荣幸能和大家一起探讨一个令人激动的话题——智能系统。
随着科技的飞速发展，智能系统已经渗透到我们生活的方方面面，给我们的生活带来了翻天覆地的变化。
接下来，我将从以下几个方面为大家介绍智能系统。
一、智能系统的定义智能系统，顾名思义，是一种具有智能特性的系统。
它能够模拟人类智能，通过学习、推理、感知等方式，实现自主决策和执行任务。
智能系统主要包括人工智能、物联网、大数据、云计算等技术。
二、智能系统的应用1. 家庭生活智能系统在家庭生活中的应用十分广泛。
例如，智能家电、智能家居、智能机器人等。
这些产品能够帮助我们提高生活品质，减轻家务负担，让我们享受更加便捷、舒适的生活。
2. 医疗健康智能系统在医疗健康领域的应用也越来越受到重视。
通过智能医疗设备，医生可以实时监测患者的病情，提高诊断准确性；智能药物研发可以帮助我们更快地找到治疗疾病的新方法。
3. 交通出行智能交通系统可以优化交通流量，提高道路通行效率，降低交通事故率。
例如，智能红绿灯、自动驾驶汽车等。
4. 教育智能教育系统可以帮助学生提高学习效率，激发学习兴趣。
通过智能教育平台，学生可以随时随地进行学习，教师可以更好地了解学生的学习状况，提供个性化辅导。
三、智能系统的优势1. 提高效率智能系统能够自动化处理大量数据，提高工作效率。
例如，智能客服能够快速响应客户需求，为企业节省人力成本。
2. 降低成本智能系统可以替代部分人工操作，降低人力成本。
同时，智能系统还可以优化资源配置，降低生产成本。
3. 创新驱动智能系统的发展推动了各行业的创新，为经济发展注入新动力。
四、智能系统的挑战1. 数据安全随着智能系统的广泛应用，数据安全问题日益突出。
如何保护用户隐私，防止数据泄露，成为智能系统发展面临的一大挑战。
2. 伦理道德智能系统的发展引发了一系列伦理道德问题，如人工智能歧视、智能机器人替代人类工作等。
总之，智能系统在现代社会具有广泛的应用前景。
1_智能信息系统概述
低层 内部 规定 具体 最短 频繁 最高 较高 明确 详细
信息管理的发展历程
信息管理的发展历程：
传统管理阶段
技术管理阶段
资源管理阶段
知识管理阶段
实现自动化信息管理任务的基本方法——构建计 算机信息系统。
计算机信息系统
计算机信息系统：利用计算机模拟人类 的信息处理过程，实现信息的收集、存 储、处理和利用的自动化系统。
隐性知识和显性知识不是绝对的，它们之间可以相互 转化。 组织中的知识传播和创新有赖于隐性知识与显性知识 的不断积累和转化。 四个阶段：
社会化(socialization): 不同个体之间传递和共享隐性知 识的过程 外化(externalization): 对隐性知识的清楚表述，并将其 转化成易理解的形式 整合(combination): 将零散、杂乱的显性知识系统化和复 杂化 内化(internalization) :应用知识创造出新的隐性知识
智能信@
智能信息系统的特点
智能信息系统（Intelligent Information Systems, IIS）是人工智能 与信息管理理论相结合的产物，是一种知 识管理系统。
以知识处理为主要计算方法 应用人工智能和知识工程技术构造
从用户角度认识信息系统
用户关心系统功能，因此不同的功能就对应着不 同的信息系统。
用户角度
组织功能
所属部门
不同层级
政 府 信 息 系 统
企 业 信 息 系 统
军 队 信 息 系 统
财 务 会 计 信 息 系 统
人 力 资 源 信 息 系 统
一期智能化讲稿教材课程
应用于交通领域，可实现智能交通信号控 制、自动驾驶、智能停车等，提高交通运 行效率和安全性。
智能家居
智慧医疗
在家庭生活中，智能化技术可实现家电控 制、智能安防、语音助手等，提高家居生 活的便捷性和舒适度。
在医疗领域，智能化技术可辅助医生进行 疾病诊断、药物研发、患者管理等，提高 医疗服务的效率和质量。
02
智能化技术基础原理
神经网络原理
01
02
03
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功 能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后，通过连接权重向前传 递。
反向传播
根据输出误差调整神经元 连接权重，实现网络学习。
深度学习原理
多层神经网络
通过叠加多个隐藏层，构 建深度神挑战
02
在智能化应用中，如何保护用户隐私是一个重要问题，需要采
取合适的隐私保护技术。
数据安全法规
03
政府和企业需要遵守相关的数据安全法规，确保数据的安全和
合规性。
模型泛化能力问题
过拟合问题
模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，存在过 拟合问题。
数据集偏见
如果训练数据集存在偏见，模型可能会学习到这些偏见，从而影 响模型的泛化能力。
一期智能化讲稿教材 课程
目录
• 智能化技术概述 • 智能化技术基础原理 • 智能化技术应用实践 • 智能化技术挑战与前景 • 智能化技术落地策略与建议 • 总结回顾与展望未来
01
智能化技术概述
智能化技术发展背景
信息技术革命
随着计算机和互联网技术的飞速 发展，数据和信息量呈指数级增 长，为智能化技术的诞生和发展
提供了土壤。
智能系统入门指南
智能系统入门指南第一章：智能系统的概述智能系统是一种基于人工智能技术的自动化系统，能够通过学习和适应，实现类似于人类的智能行为。
智能系统广泛应用于各个领域，包括医疗、金融、交通、安防等。
本章将介绍智能系统的基本概念、主要组成部分以及其应用领域。
第二章：智能系统的关键技术智能系统利用多种技术实现智能化功能，本章将介绍智能系统中的关键技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。
通过对这些技术进行详细解析，读者将对智能系统的实现原理有更深入的理解。
第三章：机器学习算法及应用机器学习是实现智能系统的核心技术之一。
本章将介绍机器学习的基本概念和常见的算法，如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
并通过具体案例，展示机器学习在个性化推荐、风险预测等领域的应用。
第四章：深度学习算法及应用深度学习是机器学习的一个重要分支，强调对多层神经网络的训练和优化。
本章将简要介绍深度学习的原理，并重点介绍卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等深度学习算法。
此外，本章还将介绍深度学习在图像识别、语音处理等领域的应用。
第五章：自然语言处理算法及应用自然语言处理是智能系统中的关键技术之一，用于实现对人类自然语言的理解和处理。
本章将介绍自然语言处理的基本概念和主要任务，如分词、命名实体识别、情感分析等。
通过案例分析，读者将了解自然语言处理在智能客服、智能翻译等领域的应用。
第六章：计算机视觉算法及应用计算机视觉是智能系统中用于处理图像和视频数据的技术。
本章将介绍计算机视觉的基本概念和主要任务，如目标检测、图像分类、图像生成等。
通过实际案例，读者将了解计算机视觉在智能安防、无人驾驶等领域的应用。
第七章：智能系统的开发与实践本章将介绍如何开发一个基于智能系统的应用。
首先，将介绍智能系统的开发流程，包括数据收集、数据预处理、模型训练和模型评估。
然后，将介绍常用的智能系统开发工具和框架，如Python、TensorFlow和PyTorch。
《智能系统设计》课件
系统架构选择
根据需求分析结果，选择 合适的系统架构，如分层 架构、事件驱动架构等。
模块划分
将系统划分为若干个模块 ，明确模块间的接口和通 信方式。
系统部署图
绘制系统部署图，明确系 统的硬件和软件环境、网 络拓扑结构等。
算法设计与实现
算法选择与设计
根据系统需求，选择合适的算法，并进行详 细设计。
03
智能系统设计方法
需求分析
明确需求来源
研究项目背景、目标用户群体、 市场需求等，确保对需求有全面 深入的理解。
需求调研
通过问卷调查、访谈、观察等方 式收集用户需求，并对需求进行 分类、整理和分析。
需求规格说明
编写详细的需求规格说明书，明 确系统的功能、性能、安全性等 方面的要求。
系统架构设计
详细描述
随着技术的不断进步和应用需求的不断提高，智能系统的发展趋势包括更加智 能化、自主化、协同化、云端化等。未来智能系统将更加注重人机交互、情感 计算和伦理问题等方面的研究与应用。
02
智能系统设计基础
硬件基础
硬件架构
介绍智能系统的硬件组成，包括中央处理器、存储器 、输入输出设备等。
嵌入式系统
解释嵌入式系统的概念、特点和应用，以及其在智能 系统中的作用。
自动驾驶车辆
通过传感器、雷达、GPS等技术，实 现车辆的自主驾驶和智能调度，提高 道路运输效率和安全性。
智能停车系统
通过智能化技术，实现停车场的自动 化管理和车辆的智能调度，提高停车 效率和便利性。
智能医疗系统
远程诊疗
通过视频通话、医学影像等技术，实现医 生与患者之间的远程交流和诊断，提供便
捷的医疗服务。
展望
智能系统PPT
自然语言处理技术在智能系统中的重要性
自然语言处理技术的应用
• 机器翻译：实现不同语言之间的文本翻译 • 情感分析：识别文本中的情感倾向 • 文本摘要：提取文本中的关键信息，生成简短摘要
自然语言处理技术的重要性
• 提高智能系统的交互性：使智能系统能够更好地理解人类语言 • 拓宽智能系统的应用范围：使智能系统能够处理更多领域的问题 • 提高智能系统的智能化水平：使智能系统能够更好地模拟人类智能
02
智能系统的核心技术
机器学习与深度学习在智能系统中的应用
机器学习在智能系统中的应用
• 监督学习：通过已知数据训练模型，预测未知数据 • 无监督学习：通过无标签数据发现数据结构和规律 • 强化学习：通过与环境交互学习最优行为策略
深度学习在智能系统中的应用
• 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别和分类 • 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据和语音识别 • 生成对抗网络（GAN）：用于生成新的数据样本
04
智能系统的伦理与法律问题
智能系统引发的隐私保护问题
隐私保护问题的原因
• 数据收集：智能系统需要收集大量用户数据 • 数据存储：用户数据可能被存储在云端服务器 • 数据泄露：数据可能被黑客窃取或滥用
隐私保护问题的解决途径
• 数据加密：对用户数据进行加密处理，防止数据泄露 • 隐私保护法规：制定相关法律法规，保护用户隐私 • 用户授权：用户可以控制自己的数据使用范围
智能系统：改变未来的关键技术
01
智能系统的定义与分类
什么是智能系统及其基本特征
智能系统是一种能够模拟人类智能的计算机系统
• 具有自主学习、推理和解决问题的能力 • 能够处理不确定性和复杂性的问题 • 能够与人类用户进行自然语言交流
智能系统设计-PPT课件
台，如java、c++）
2
智能系统—— 从人工智能到机器学习
早期的人工智能应用的典型例子
博弈系统 专家系统 定理机器证明系统 封闭环境下的问题求解系统
早期的人工智能研究的共同特点
基于逻辑或形式系统、封闭性、强先验知识和充分的 数据、自顶向下的设计模式、固化的“智能”
3
智能系统—— 从人工智能到机器学习
智能系统一般架构
数据预处理 特征选择和抽取
核心处理（聚类、 分类、排序、回归和 优化等等）处理 结果输出以及用户 接口
7
课程设计题目一
微博文本的倾向性分析系统
任务描述：基于大量实际的微博文本，分析社会群体对于
乏意义）
特定话题的倾向性。倾向性可规定为肯定、否定和中立等。
注：分析所以来的微博文本应具有必要的规模（否则结论缺
5
智能系统的基本功能元素（续）
7 解空间优化（解析法：线性规划、凸规划和半正定规划等）
（非解析法：进化算法、模拟煺火和蚁群法等） 8 模型选择（AIC、BIC、MDL和交叉验证等） 9 Ranking（排序）：统计方法、矩阵方法 10 Online （在线）学习 11 强化（Incremental）学习 12 半监督学习 13 统计推断：图模型（隐马尔科夫模型、条件随机场、贝叶 斯网络等）、高阶依赖性分析和其他常用的统计模型
8
课程设计题目二
广告推荐系统
任务描述：在购物网站或微博等社会网络上实现有针对
性的广告推荐。要求系统尽可能地协调用户的兴趣和网 站的商业利益，在不明显降低用户体验的前提下实现商 业利益最大化。 基本参考：
Introduction to Computational Advertising,
第01讲 《智能科学技术导论》课程引论
福建省仿脑智能系统重点实验室
2
1、学科基本内涵
智能概念界定：神经、认知与智能，研究问 题的角度与目标不同可以有完全不同的界定。可 选的智能定义（对于情境有很灵活的反应；充分 利用机遇；弄懂含糊不清或彼此矛盾的信息；分 清重要和次要；发现不同事物的相似性；从相似 之处找出差异；用旧概念综合新概念；提出全新 的观念。）请诸位同学，也给出自己心目中的 “智能”定义。
福建省仿脑智能系统重点实验室
11
2、学科作用地位
对社会进步的作用：21世纪的社会是信息社 会，而信息社会的高级阶段就是智能社会。就像 信息技术是信息社会的核心支撑技术一样，智能 社会的核心支撑技术就是智能技术。我们这个时 代也称为第二轴心时代，而从技术层面最终表现 形式，就是智能社会。从历史发展的趋势看，未 来的社会必将是智能社会。
13
3、本门课程介绍
课程内容及进度安排：整个课程内
容分为三个部分：基础知识（第1章概 述、第2章算法运用、第9章展望）、 智能科学（第3章环境感知、第4章思 维运作、第5章行为表现）、智能技术 （第6章智能接口、第7章智能系统、 第8章智能社会）。具体讲课进度安排 如下。
福建省仿脑智能系统重点实验室
5
1、学科基本内涵
（2）智能科学：涉及狭义认知科学，人工智 能理论研究。所谓狭义的认知科学就是“心智计 算理论”，其核心假设就是：“对思维最恰当的 理解，是将其视为心智中的表征结构以及在这些 结构上进行操作的计算程序。”（参见萨伽德， 《心智：认知科学导论》，上海辞书出版社， 2012年版，第11页）这样智能科学涉及的范围， 就可以用下面示意图来说明了。
福建省仿脑智能系统重点实验室
12
3、本门课程介绍
课程的培养目标：（1）了解学科的基 本内容，包括概念、思想、方法、前沿及难 题等；（2）拓展学生的知识面，介绍主要 相关学科的基本情况；（3）提高学生的思 维能力，转变学生的思想境界。毛泽东指 出:“学校的全部工作在于转变学生的思 想。”
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内“自监督”地执行一个特定动作的一种（或一系 列）能力。
一、智能系统的定义
5. 智能 /学习/自适应/智慧/知识/自主
➢自主能力的等级评价
ALFUS重点关注 三个重要的参量: 任务复杂度, 环境 复杂度, 人机接口
一、智能系统的定义
5. 智能 /学习/自适应/智慧/知识/自主
➢自主能力的等级评价
1) 系统没有协助能力– 操作员必须亲自做每一件事 2) 系统向操作员提供完整的可选动作集合 3) 系统将可选动作减少到较少的数量 4) 系统提供一种动作选择建议 5) 系统在获得操作员肯定后执行一个选择的动作 6) 系统在自动执行前允许操作员在限定的时间内否决选择 7) 系统自动执行，并向操作员提供必要的信息 8) 当操作员询问时,系统在执行后向操作员提供信息 9) 系统自己决定是否在执行后向操作员提供信息 10) 系统自主地决策和执行，忽略人的存在
课时分配
8% 25%
67%
老师讲授 学生报告 大作业汇报
3.成绩评定
平时成绩：50% 大作业：50%
2018年春季学期﹒博士生课程
智能系统
第1讲 智能系统概论
参考书目： 1.陈慧岩，熊光明，龚建伟，姜岩主编.《无人驾驶汽车概论》.北京 理工大学出版社，2014.07 2.Robert Finkelstein, Stephen Balakirsky,《4D-RCS概论》
功能图表
传感器 系统
效应器 系统
硬件结构 内部和外部传感器
传感器结构 结构动力学
机械臂和末端效应器
人机接 口系统
控制和显示 维护与支持
软件工具
数据库和世界建模 机动性
传感器处理 平台和机动性设计
武器系统 推进系统 测试 培训
一、智能系统的定义
3. 机器人系统 vs 智能机器人系统
➢智能系统是在不确定环境中具备采取恰当行为（或 做出合适决策）的能力的系统 ➢所谓恰当行为，是指系统能够达成的任务目标 （或实现）的概率最高
have information-only responses to sensed data.
The system can perform activity in parallel with human Automobile automatic transmission
一、智能系统的定义
5.智能 /学习/自适应/智慧/知识/自主
➢学习 通过研究、指导、经验等方式加深理解，以在固 定的环境和合适的评价标准下明显改善自己的行 为，提高成功概率。
➢自适应 为了适应新的或变化的环境而改变的行为（或结 构）以增加系统实现其功能或目的的概率。
一、智能系统的定义
5.智能 /学习/自适应/智慧/知识/自主
➢学习
（Thorpe,1963）学习是通过由经验产生的个体行为的适应 性变化而表现出练习或经验引起的行为或知 识的较持久的变化
（潘菽,1980）学习是人及动物在生活过程中获得个体的行 为经验的过程 （Bower，Hilgard，1981）学习是指一个主体在某种规定情 境小的重复经验引起的、对那个情境的行为或行为潜能的变化
一、智能系统的定义
1.本课程重点研究对象：智能机器人系统
智能/自主/自适应/学习/智慧/知识
2. 机器人系统：具有传感器、处理器和效应 器，能够感知环境、完成合适的决策、并对环 境产生作用的机器系统。
一、智能系统的定义
3. 机器人系统组成
控制系统结构
计算机 控制系统
传感器处理 内部和外部通讯
机器人 系统
➢智慧 跳出事物之间错综复杂的相互关系和个体的独特 性的影响，对整体的一种把握。
➢知识 Knowledge involves aggregating facts; wisdom lies in disaggregating facts。
一、智能系统的定义
5. 智能 /学习/自适应/智慧/知识/自主
一、智能系统的定义
4. 智能机器人系统的智能类型
➢反应式智能（适应性）
系统对来自外界环境的实时刺激做出恰当决策的能力
➢预测智能（学习性）
系统对还未发生，但基于已有的事件能够预测的事件 做出恰当决策的能力
➢创造性智能（创造性）
系统对尚未经历过的事件做出恰当决策的能力
一、智能系统的定义
5.智能 /学习/自适应/智慧/知识/自主
智能系统
第0讲 绪论
1.教学目的
具备系统设计的思想与理念，具备设计一个智能系统
的基本素养
智
➢第一步：理解需求，形成功能列表
能 系
➢第二步：确定系统规格，设计控制架构
统
设
➢第三步：分解模块，定义接口
计
基
➢第四步：关键模块的设计方案
本
流
➢第五步：设计软件架构
程
➢第六步：软件概要设计
2.教学内容
智能系统结构 单体智能：人工智能基础；感知、决策与规划、
控制；强化学习； 群体智能：基于行为的群体智能/基于认知的多智
能体系统（含案例教学） 人机融合智能：监督控制系统/跨认知层的人机协
同/案例教学 智能系统的评测
2.授课形式
学生报告：根据教学内容主 题开展专题调研，可以是论 文综述，也可以是综合对比 测试。每次课安排2人进行 报告
大作业：2-3人一组，完成 一个智能系统的设计与实现， 综合运用课堂介绍的知识， 结合各自课题背景，完成系 统设计并体现智能性。
自主能力实际上是在连续变化的：分级破坏了连续性 There is actually a continuum: the levels discretise the continuum
一、智能系统的定义
5. 智能 /学习/自适应/智慧/知识/自主
➢自主能力的等级评价
TABLE 2.1 One Possible Classification Scheme for Levels of Autonomy (From NSB Review of ONR UCAV Program)
等级l
名称
0 人工操作
1 人工辅助
2 人类委派
3 人类监督
4 混合主动 5 全自主
描述
示例
All activity within the system is the direct result of
human-initiated control inputs. The system has no
autonomous control of its environment, although it may