第2章 人工智能系统的基本结构.ppt42
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人工智能介绍课件ppt
人工智能开启未来科技之旅
主讲人：XXX
目录
1.人工智能简介 2.ai的发展历程 3.人工智能的应用领域 4.智能机器人与自动驾驶 5.ai技术的局限性 6.如何学习ai编程 7.ai伦理和安全问题 8.互动与测试环节
人工智能简介
人工智能是让计算机具备智能的技术。它已经走过了漫长的发展历程， 包括机器学习、深度学习和神经网络等技术。它正在广泛应用于医疗保 健、金融、交通运输等领域。人工智能也与智能机器人和自动驾驶系统 密不可分，这些系统正在改变我们的生活方式。 虽然人工智能拥有很多优点，但它也有着一些局限性。例如，它有时会 出现误判或错误的结果，并且没有完全掌握自然语言处理方面的技术。 因此，学习ai编程成为一种流行趋势，为了掌握这门技术，你需要学习 编程语言和各种ai技术。
智能机器人与自动驾驶
智能机器人与自动驾驶是人工智能技术最令人兴奋的应用之一。机器人 可以在制造、医疗、保安等领域发挥作用，而自动驾驶技术则可以让车 辆实现跨越长距离的出行。机器人和自动驾驶技术的核心是通过传感器 和算法来感知周围环境，并根据数据做出决策。建议学生们多尝试使用 开源平台，如ROS和Autodesk来进行开发，同时也要注意机器人操作 规范和安全问题。对于自动驾驶技术，建议学生们从理论到实践逐步掌 握各种算法和测试方法，并采用模拟器和实地测试相结合的方式进行验 证。
ai技术的局限性
尽管人工智能技术发展迅猛，但其仍存在局限性。主要局限在于数据不 足、想象力的缺乏方法：扩大数据集、增强人工智能的想象力和创造更适合 人工智能的任务。接下来，让我们动起来，在测试中感受一下吧！
如何学习ai编程
想学AI编程？不要慌！我们来一步一步学，先从基础编程语言入手，比 如Python。接着，了解机器学习、深度学习等AI领域的知识和算法。 通过实践编写代码，应用AI模型，提高编程技能。还可以尝试使用开源 框架和云计算平台等工具提升效率。别忘了，互动和测试很重要哦！可 以和小伙伴们一起实现有趣的AI应用，并通过测试不断改进和优化。 Let's AI it!
主讲人：XXX
目录
1.人工智能简介 2.ai的发展历程 3.人工智能的应用领域 4.智能机器人与自动驾驶 5.ai技术的局限性 6.如何学习ai编程 7.ai伦理和安全问题 8.互动与测试环节
人工智能简介
人工智能是让计算机具备智能的技术。它已经走过了漫长的发展历程， 包括机器学习、深度学习和神经网络等技术。它正在广泛应用于医疗保 健、金融、交通运输等领域。人工智能也与智能机器人和自动驾驶系统 密不可分，这些系统正在改变我们的生活方式。 虽然人工智能拥有很多优点，但它也有着一些局限性。例如，它有时会 出现误判或错误的结果，并且没有完全掌握自然语言处理方面的技术。 因此，学习ai编程成为一种流行趋势，为了掌握这门技术，你需要学习 编程语言和各种ai技术。
智能机器人与自动驾驶
智能机器人与自动驾驶是人工智能技术最令人兴奋的应用之一。机器人 可以在制造、医疗、保安等领域发挥作用，而自动驾驶技术则可以让车 辆实现跨越长距离的出行。机器人和自动驾驶技术的核心是通过传感器 和算法来感知周围环境，并根据数据做出决策。建议学生们多尝试使用 开源平台，如ROS和Autodesk来进行开发，同时也要注意机器人操作 规范和安全问题。对于自动驾驶技术，建议学生们从理论到实践逐步掌 握各种算法和测试方法，并采用模拟器和实地测试相结合的方式进行验 证。
ai技术的局限性
尽管人工智能技术发展迅猛，但其仍存在局限性。主要局限在于数据不 足、想象力的缺乏方法：扩大数据集、增强人工智能的想象力和创造更适合 人工智能的任务。接下来，让我们动起来，在测试中感受一下吧！
如何学习ai编程
想学AI编程？不要慌！我们来一步一步学，先从基础编程语言入手，比 如Python。接着，了解机器学习、深度学习等AI领域的知识和算法。 通过实践编写代码，应用AI模型，提高编程技能。还可以尝试使用开源 框架和云计算平台等工具提升效率。别忘了，互动和测试很重要哦！可 以和小伙伴们一起实现有趣的AI应用，并通过测试不断改进和优化。 Let's AI it!
人工智能基础-PPT课件
人工智能基础-PPT课件Artificial intelligence人工智能基础21 世纪技能创新型人才培养系列教材·人工智能系列contents绪论人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术学科。
20 世纪40 年代和50 年代，来自不同领域（数学、心理学、工程学、经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。
学习目标1. 了解人工智能的定义、发展简史。
2. 熟悉人工智能的研究与应用领域。
3. 认识人工智能未来的发展趋势。
1.1.1 像人类一样思考1.1.2 像人类一样行动“像人类一样思考”的核心是认知心理学科学中的发现，该发现测试了感知（感官感知，物体识别）、注意力、记忆（短期和永久性）、抽象思维、面向目标的行为（决策、发起和监视行为）、情绪、社会关系、意识和自由意志。
AI 系统建模以使其受大脑功能启发的方式构成了一种创建行为类似于人类的解决方案。
人工智能手臂概念图如图1-2 所示。
1.1.3 理性思考逻辑定律是理性思考的基础，并已被发现和发展了数千年。
1.1.4 理性行动理性主体是行为合理的主体。
特定时刻行为的合理性取决于以下几点：（1）定义成功标准的效率度量。
（2）代理对背景的了解。
（3）代理当前可能采取的行动。
（4）迄今为止代理已经获取的有关环境的信息序列。
1.2.1 孕育期一般认为 AI 的最早工作是伦·麦克卡洛克（Warren McC ulloch）跟沃特·皮特斯（Walter Pitts）完成的。
1.2.2 形成期人工智能诞生于 1956 年一次历史性的聚会。
1.2.3 知识应用期1977 年，费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上正式提出了知工程的概念。
1.2.4 综合集成期在专家系统方面，从 20 世纪 80 年代末开始逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展。
人工智能系统的基本结构
从一般到特殊的推理过程， 即从普遍接受的规则推导 出特殊情况的结论。
归纳推理
从特殊到一般的推理过程， 即从具体事例推导出一般 规则或原理。
默认推理
在缺乏足够信息时，使用 已知信息进行推理的过程。
机器学习与深度学习
机器学习
使用算法让计算机从数据中学习 并改进自身的性能。
深度学习
使用神经网络进行机器学习的方 法，通过模拟人脑神经元的工作 方式来处理和解析复杂的信息。
THANKS
感谢观看
人工智能系统的基本结构
• 引言 • 感知层 • 认知层 • 决策层 • 执行层 • 应用层 • 挑战与展望
01
引言
人工智能的定义
人工智能（AI）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，它是计算 机科学的一个分支，旨在生产出一种能以人类智能相似的方式 做出反应的智能机器。
数据安全与隐私保护
数据安全
随着人工智能应用的普及，数据安全问题日益突出。为了保护用户隐私和数据安全，需要采取有效的加密和安全 存储措施，防止数据泄露和被恶意攻击。
隐私保护
在人工智能应用中，用户的隐私信息容易被滥用或泄露。为了保护用户隐私，需要制定严格的隐私政策，并采取 匿名化、去标识化等手段，避免将用户隐私信息用于不当目的。
AI的未来发展方向
智能化
未来的人工智能系统将更加智能化，能够更好地理解和分析复杂的 数据和情境，为用户提供更加精准和个性化的服务。
跨领域应用
人工智能技术将在更多领域得到应用，如医疗、金融、交通等，为 各行业带来创新和变革。
人机交互
未来的人工智能系统将更加注重人机交互的设计和实现，提高用户体 验和交互效果。
归纳推理
从特殊到一般的推理过程， 即从具体事例推导出一般 规则或原理。
默认推理
在缺乏足够信息时，使用 已知信息进行推理的过程。
机器学习与深度学习
机器学习
使用算法让计算机从数据中学习 并改进自身的性能。
深度学习
使用神经网络进行机器学习的方 法，通过模拟人脑神经元的工作 方式来处理和解析复杂的信息。
THANKS
感谢观看
人工智能系统的基本结构
• 引言 • 感知层 • 认知层 • 决策层 • 执行层 • 应用层 • 挑战与展望
01
引言
人工智能的定义
人工智能（AI）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，它是计算 机科学的一个分支，旨在生产出一种能以人类智能相似的方式 做出反应的智能机器。
数据安全与隐私保护
数据安全
随着人工智能应用的普及，数据安全问题日益突出。为了保护用户隐私和数据安全，需要采取有效的加密和安全 存储措施，防止数据泄露和被恶意攻击。
隐私保护
在人工智能应用中，用户的隐私信息容易被滥用或泄露。为了保护用户隐私，需要制定严格的隐私政策，并采取 匿名化、去标识化等手段，避免将用户隐私信息用于不当目的。
AI的未来发展方向
智能化
未来的人工智能系统将更加智能化，能够更好地理解和分析复杂的 数据和情境，为用户提供更加精准和个性化的服务。
跨领域应用
人工智能技术将在更多领域得到应用，如医疗、金融、交通等，为 各行业带来创新和变革。
人机交互
未来的人工智能系统将更加注重人机交互的设计和实现，提高用户体 验和交互效果。
人工智能概述 ppt课件
前瞻布局新一代人 工智能重大科技项目
广泛开展人工 智能科普活动
31
1.从仿真视角看智六能化我—国—人人工造智工能具发的展拟战智略化
框架与要点
战略态势
总体要求
重点任务
资源配置
保障措施
组织实施
指导思想 基本原则 战略目标 总体部署
构建开放协同的 人工智能科技创新体系
培育高端 高效的智能经济
建设安全 便捷的智能社会
加强人工智能 领域军民融合
构建泛在安全高效的 智能化基础设施体系
前瞻布局新一代人 工智能重大科技项目
建立财政引导、市场 主导的资金支持机制
优化布局建设 人工智能创新基地
统筹国际国内创新资源
制定促进人工智能发展 的法律法规和伦理规范
完善支持人工智 能发展的重点政策
建立人工智能技术标准
建立人工智能 安全监管的评估体系
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。
20
四
人工智能技术 的主要应用领域
21
1.从仿真视角看智四能、化人—工—智人能造的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。
6
走进智能化时代
智能机器人走进各行各业、千家万户
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
人工智能简介-课件演示
数据挖掘：知识发现；数据挖掘
人工智能简介-课件演示
2
物质、能量、信息、知识和智能
构成宇宙的三大要素：
三大要素：物质、能量与信息
信息：是物质和能量的表现形式，是以物质和能量为载体的客观存在
三大要素与智能
人类的智能：物质(碳)+能量(生物电)→(生物)信息
人造的智能：物质(硅)+能量(物理电)→(电子)信息
人工智能简介-课件演示
18
从学派分立到综合
（20世纪80年代到本世纪初）
人工智能研究形成了三大学派： 随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克（R.A.Brooks）的机器虫的出现，
人工智能研究形成了符号主义、连接主义和行为主义三大学派。 符号主义学派 是指基于符号运算的人工智能学派，他们认为知识可以用符号来表示，认
是人的一种本能。不同人的学习方法、能力不同
自适应：是一种通过自我调节适应外界环境的过程
是人的一种本能。不同人的适应能力不同
行为能力
含义：是人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力
信息来源：由感知直接获得的外界信息
经过思维加工后的信息
实现过程：通过脊髓来控制
由语言、表情、体姿等来实现
人工智能简介-课件演示
Artificial Intelligence；简称 AI
人工智能简介-课件演示
1
人工智能的基本内容
人工智能基本概念、方法和技术
基本技术：知识表示、推理、搜索、规划
人工智能的主要研究、应用领域
机器感知：机器视觉；机器听觉；自然语言理解；机器翻译
机器思维：机器推理
机器学习：符号学习；连接学习
机器行为：智能控制
智能机器：智能机器人；机器智能
人工智能概论课件 第2章 知识表示(导论)
▪ 谓词名 P：刻画个体的性质、状态或个体间的关系。
（1）个体是常量：一个或者一组指定的个体。
▪ “老张是一个教师”：一元谓词 Teacher (Zhang) ▪ “5>3” ：二元谓词 Greater (5, 3) ▪ “Smith作为一个工程师为IBM工作”：
三元谓词 Works (Smith, IBM, engineer)
命题逻辑表示法：无法把它所描述的事物的结构及逻辑特 征反映出来，也不能把不同事物间的共同特征表述出来。
P：老李是小李的父亲
P：李白是诗人 Q：杜甫也是诗人
13
2.2.2 谓词
谓词的一般形式： P (x1, x2,…, xn)
▪ 个体 x1, x2,…, xn ：某个独立存在的事物或者某个抽象 的概念；
（3）∧： “合取”（conjunction）——与。
“我喜欢音乐和绘画”： Like (I, music) ∧ Like (I, painting)
16
2.2.3 谓词公式
1. 连接词（连词） （4）→：“蕴含”(implication)或 “条
件”(“如co果nd刘iti华on跑)。得最快，那么他取得冠军。” ：
▪ ( x)( y) F(x, y) 表示对于个体域中的任何两个个体x
和y，x与y都是朋友。
20
2.2.3 谓词公式
全称量词和存在量词出现的次序将影响命题的意思。 例如：
▪ ( x)( y)(Employee(x) → Manager(y, x)) :
“每个雇员都有一个经理。”
▪ ( y)( x)(Employee(x) → Manager(y, x)):
30
第2章 知识表示
2.1 知识与知识表示的概念 2.2 一阶谓词逻辑表示法
（1）个体是常量：一个或者一组指定的个体。
▪ “老张是一个教师”：一元谓词 Teacher (Zhang) ▪ “5>3” ：二元谓词 Greater (5, 3) ▪ “Smith作为一个工程师为IBM工作”：
三元谓词 Works (Smith, IBM, engineer)
命题逻辑表示法：无法把它所描述的事物的结构及逻辑特 征反映出来，也不能把不同事物间的共同特征表述出来。
P：老李是小李的父亲
P：李白是诗人 Q：杜甫也是诗人
13
2.2.2 谓词
谓词的一般形式： P (x1, x2,…, xn)
▪ 个体 x1, x2,…, xn ：某个独立存在的事物或者某个抽象 的概念；
（3）∧： “合取”（conjunction）——与。
“我喜欢音乐和绘画”： Like (I, music) ∧ Like (I, painting)
16
2.2.3 谓词公式
1. 连接词（连词） （4）→：“蕴含”(implication)或 “条
件”(“如co果nd刘iti华on跑)。得最快，那么他取得冠军。” ：
▪ ( x)( y) F(x, y) 表示对于个体域中的任何两个个体x
和y，x与y都是朋友。
20
2.2.3 谓词公式
全称量词和存在量词出现的次序将影响命题的意思。 例如：
▪ ( x)( y)(Employee(x) → Manager(y, x)) :
“每个雇员都有一个经理。”
▪ ( y)( x)(Employee(x) → Manager(y, x)):
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第2章 知识表示
2.1 知识与知识表示的概念 2.2 一阶谓词逻辑表示法
(教学课件)人工智能系统的基本结构
• 在产生式系统中，待描述系统的知识被分为两部分：
– 事实：表示已知事实，如事物、事件及其之间关系，也可 以看作是无前提条件的产生式。
– 产生式规则：前提和结论之间的关系式，表示推理过程和 行为。
2.1.1 产生式系统的基本结构
三个基本部分：综合数据库（事实库）、规则库（规则集）、控制 器（规则解释）。
执行使测试函数值不减少的规则； – 如果以上两种规则都不存在，则过程停止。
2）试探方式
• 试探方式分为两种：回溯方式和图搜索方式。
• 回溯方式：应用规则后遇到规定的情况时，返回到最 近的回溯点（无特殊规定时，最近的上一状态即是回 溯点），从那里改选另外一条可应用规则。
2）试探方式
• 对八数码问题而言，在3种情况下应考虑回溯： – 新生成的状态在通向目标的路径上已经出现过； – 从初始状态开始，在应用了指定数目的规则后，仍没有找到 目标状态； – 对当前状态，再没有可应用规则。
• 规则1: （空格左移一格）
if
j0 2
then
S S , S 0; i0j0
i0 ( j0 1 ) i0 ( j0 1 )
• 规则2: （空格上移一格）
if
i0 2
then
S S , S 0; i0j0
( i0 1 ) j0 ( i0 1 ) j0
• 规则3: （空格右移一格）
if
• 假如规定的搜索深度为6层（表现为：应用了第6条规则之后得到 的状态仍然不是目标状态），回溯策略应用于八数码游戏时的一 部分搜索图如图2-5所示
283 1
164 75
左
左、上、右
283 2 164
75 上
上、右
283 64
175
– 事实：表示已知事实，如事物、事件及其之间关系，也可 以看作是无前提条件的产生式。
– 产生式规则：前提和结论之间的关系式，表示推理过程和 行为。
2.1.1 产生式系统的基本结构
三个基本部分：综合数据库（事实库）、规则库（规则集）、控制 器（规则解释）。
执行使测试函数值不减少的规则； – 如果以上两种规则都不存在，则过程停止。
2）试探方式
• 试探方式分为两种：回溯方式和图搜索方式。
• 回溯方式：应用规则后遇到规定的情况时，返回到最 近的回溯点（无特殊规定时，最近的上一状态即是回 溯点），从那里改选另外一条可应用规则。
2）试探方式
• 对八数码问题而言，在3种情况下应考虑回溯： – 新生成的状态在通向目标的路径上已经出现过； – 从初始状态开始，在应用了指定数目的规则后，仍没有找到 目标状态； – 对当前状态，再没有可应用规则。
• 规则1: （空格左移一格）
if
j0 2
then
S S , S 0; i0j0
i0 ( j0 1 ) i0 ( j0 1 )
• 规则2: （空格上移一格）
if
i0 2
then
S S , S 0; i0j0
( i0 1 ) j0 ( i0 1 ) j0
• 规则3: （空格右移一格）
if
• 假如规定的搜索深度为6层（表现为：应用了第6条规则之后得到 的状态仍然不是目标状态），回溯策略应用于八数码游戏时的一 部分搜索图如图2-5所示
283 1
164 75
左
左、上、右
283 2 164
75 上
上、右
283 64
175
人工智能介绍最新PPT课件
场景解析
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
人工智能技术简介ppt课件
“成功创造人工智能将是人类历史最大事件，若不懂如何 避开风险，这也将是最后的大事。”——霍金
2024/2/8
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
未来发展
人工智能的重新认识
实际上，人工智能将帮助我们更好地理解我们起 初所说的智能的意思。过去，我们可能会说只有 那种超级聪明的人工智能产品才能开车，或是在 “危险边缘”节目以及国际象棋大赛中战胜人类。 而一旦人工智能做到了那些事情，我们就会觉得 这些成就明显机械又刻板，并不能够被称为真正 意义上的智能。人工智能的每次成功，都是在重 新定义自己。
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
What’s the meaning?
The spirit is willing but the flesh is weak.
机器翻译：酒是好的，肉变质了。 实际意思：心有余而力不足。
实际应用
PROSPECTOR系统发现了一个钼矿沉积， 价值超过1亿美元。
DENDRL系统的性能已超过一般专家的水Байду номын сангаас， 可供数百人在化学结构分析方面的使用。
MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗 方案提供咨询意见。经正式鉴定结果，对 患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提 供治疗方案已超过了这方面的专家。
➢集成发展期（1986-）
人工智能研究进入稳步增长的阶段，人工智能技术和方法 论的发展始终保持较高的速度，实用化进程也步入成熟阶 段。
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
人工智能概述ppt课件
是机器具有智能的重要标志，同时也是获取知识的根 本途径。
它主要研究如何使得计算机能够模拟或实现人类的学习功能。 为此，需要重点开展人类学习机理、机器学习方法和学习系统 构造技术三方面的研究工作。
6
人工智能的定义及研究目标(2)
什么是人工智能？
从能力方面定义
人工智能是指相对于人的自然能力而言的，用人 工的方法在机器（计算机）上实现的智能；
从学科的角度定义
人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系 统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
7
人工智能的定义及研究目标(3)
人工智能的研究目标
第一章 概述
1
课程说明（一）
课程简介：
人工智能（AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经生理学 、心理学、哲学、语言学等多种学科互相渗透的基础上发展起来的一 门新兴边缘学科。主要研究如何使用机器（计算机）来模仿和实现人 的智能行为。即使得机器具有智能：能听、能说、能看、能写、长 于计算、善于规划、优化设计、严格推理、会思考、会学习、会决策、 会像人类专家那样解决疑难问题，这就是人工智能这门新兴学科的研 究任务。人工智能、原子能和空间技术被誉为是20世纪三大尖端科 技成就之一。预言家们说：说掌握了人工智能，谁就能征服世界。
在众多的挫折面前，人工智能的研究陷于了困境，处于低谷。
13
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
它主要研究如何使得计算机能够模拟或实现人类的学习功能。 为此，需要重点开展人类学习机理、机器学习方法和学习系统 构造技术三方面的研究工作。
6
人工智能的定义及研究目标(2)
什么是人工智能？
从能力方面定义
人工智能是指相对于人的自然能力而言的，用人 工的方法在机器（计算机）上实现的智能；
从学科的角度定义
人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系 统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
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人工智能的定义及研究目标(3)
人工智能的研究目标
第一章 概述
1
课程说明（一）
课程简介：
人工智能（AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经生理学 、心理学、哲学、语言学等多种学科互相渗透的基础上发展起来的一 门新兴边缘学科。主要研究如何使用机器（计算机）来模仿和实现人 的智能行为。即使得机器具有智能：能听、能说、能看、能写、长 于计算、善于规划、优化设计、严格推理、会思考、会学习、会决策、 会像人类专家那样解决疑难问题，这就是人工智能这门新兴学科的研 究任务。人工智能、原子能和空间技术被誉为是20世纪三大尖端科 技成就之一。预言家们说：说掌握了人工智能，谁就能征服世界。
在众多的挫折面前，人工智能的研究陷于了困境，处于低谷。
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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
人工智能原理第2章搜索技术下ppt课件
2.5.5 关于失败变量的启发式
第2章 搜索技术
2.5.1 约束满足问题的定义
• 约束满足问题(Constraint Satisfying Problem, CSP)由一个变量集合{X1~Xn}和一个约束集 合{C1~Cm}定义
• 每个变量都有一个非空可能值域Di • 每个约束指定了包含若干变量的一个子集内各
5
第2章 搜索技术
2.4.1 局部搜索与最优化问题
• 局部搜索算法的优点：
• 只使用很少的内存(通常是一个常数) • 经常能在不适合系统化算法的很大或无限的
状态空间中找到合理的解
• 最优化问题—根据一个目标函数找到最佳 状态 / 只有目标函数，而不考虑(没有) “目标测试”和“路径耗散”
• 局部搜索算法适用于最优化问题
T
{WA=R, NT=G, Q=R, SA=
B, NSW=G, V=R, T=R}
28
第2章 搜索技术
例2：密码算术问题(1)
• 算式
TWO
+ TWO
——————— FOUR
• 直观地求解此问题：
• F=1 如不考虑O/U有进位，则R/U/O为偶数 R={4,6,8} O={2?,3?,4!}
• R=8/O=4则T=7(由O/R/U/W共同限制)
下一步 • 随机重新开始爬山法—随机生成初始状态，进
行一系列爬山法搜索—这时算法是完备的概率 接近1
12
第2章 搜索技术
2.4.3 模拟退火搜索
• 将爬山法(停留在局部山峰)和随机行走 以某种方式结合，以同时获得完备性和 效率
• 模拟退火的思想
• 想象在不平的表面上如何使一个乒乓球掉到 最深的裂缝中—如果只让其在表面滚动，则 它只会停留在局部极小点 / 如果晃动平面， 可以使乒乓球弹出局部极小点 / 技巧是晃 动足够大使乒乓球弹出局部极小点，但又不 能太大把它从全局极小点中赶出
第2章 搜索技术
2.5.1 约束满足问题的定义
• 约束满足问题(Constraint Satisfying Problem, CSP)由一个变量集合{X1~Xn}和一个约束集 合{C1~Cm}定义
• 每个变量都有一个非空可能值域Di • 每个约束指定了包含若干变量的一个子集内各
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第2章 搜索技术
2.4.1 局部搜索与最优化问题
• 局部搜索算法的优点：
• 只使用很少的内存(通常是一个常数) • 经常能在不适合系统化算法的很大或无限的
状态空间中找到合理的解
• 最优化问题—根据一个目标函数找到最佳 状态 / 只有目标函数，而不考虑(没有) “目标测试”和“路径耗散”
• 局部搜索算法适用于最优化问题
T
{WA=R, NT=G, Q=R, SA=
B, NSW=G, V=R, T=R}
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第2章 搜索技术
例2：密码算术问题(1)
• 算式
TWO
+ TWO
——————— FOUR
• 直观地求解此问题：
• F=1 如不考虑O/U有进位，则R/U/O为偶数 R={4,6,8} O={2?,3?,4!}
• R=8/O=4则T=7(由O/R/U/W共同限制)
下一步 • 随机重新开始爬山法—随机生成初始状态，进
行一系列爬山法搜索—这时算法是完备的概率 接近1
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第2章 搜索技术
2.4.3 模拟退火搜索
• 将爬山法(停留在局部山峰)和随机行走 以某种方式结合，以同时获得完备性和 效率
• 模拟退火的思想
• 想象在不平的表面上如何使一个乒乓球掉到 最深的裂缝中—如果只让其在表面滚动，则 它只会停留在局部极小点 / 如果晃动平面， 可以使乒乓球弹出局部极小点 / 技巧是晃 动足够大使乒乓球弹出局部极小点，但又不 能太大把它从全局极小点中赶出
人工智能介绍ppt课件
2. 人工智能是一种应用，可以应用于各个领域，如医疗、 金融、制造、农业等，提高效率、降低成本、改善环境。
3. 人工智能是一种能力，可以提高机器的感知、认知、 学习和推理能力，以便更好地适应环境变化。
4. 人工智能是一种未来，可以引领未来的科技发展趋势， 推动人类社会进步和发展。
2. 人工智能的发展历程与阶段
5. 人工智能在医疗领域的应用
人工智能在医疗领域的应用广泛且具有潜力。智能医疗诊断系统可以通过大数据分析和机器学习， 辅助医生进行更加精准的诊断和治疗方案制定。此外，人工智能还可以应用于药物研发，缩短新药 研发周期并提高成功率。智能医疗机器人可以进行手术操作，提高手术精度和效率，减轻医生的工 作压力。未来，人工智能将进一步改善医疗服务，提高医疗效率和准确度，为人类健康保驾护航。
04
1. 智能语音助手
智能语音助手是一种利用人工智能技术的软件应用，它可以通过语音与用户进行交互，帮助用户完成各种任务， 如查询信息、发送信息、设置提醒等。智能语音助手的出现，使得人们可以更方便地使用智能设备，提高工作 效率和生活品质。目前，智能语音助手已经广泛应用于智能手机、智能家居、车载娱乐系统等领域。
3. 智能制造领域
智能制造领域是人工智能技术应用的重要领域之一。通过人工智能技术，可以实现制造过程的自动化、 智能化和信息化，提高生产效率、降低成本、提升产品质量。例如，智能制造中的机器人技术可以实 现自动化生产线、自动化装配、自动化检测等功能，提高生产效率和质量。此外，人工智能技术还可 以应用于制造过程的优化和改进，例如通过对大量数据进行分析和处理，优化生产流程、提高生产效
人工智能的技术组成与应用领 域
02
1. 人工智能的技术组成
人工智能的技术组成包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术。机器学习是人工 智能的核心技术之一，它通过分析大量数据并自动发现规律和模式，从而实现对未知数据的预测和分 类。深度学习是机器学习的一种，它利用神经网络模型对数据进行更加精准的分类和预测。自然语言 处理技术则是让计算机理解和处理人类语言，从而实现人与机器的交流。计算机视觉则是让计算机能
3. 人工智能是一种能力，可以提高机器的感知、认知、 学习和推理能力，以便更好地适应环境变化。
4. 人工智能是一种未来，可以引领未来的科技发展趋势， 推动人类社会进步和发展。
2. 人工智能的发展历程与阶段
5. 人工智能在医疗领域的应用
人工智能在医疗领域的应用广泛且具有潜力。智能医疗诊断系统可以通过大数据分析和机器学习， 辅助医生进行更加精准的诊断和治疗方案制定。此外，人工智能还可以应用于药物研发，缩短新药 研发周期并提高成功率。智能医疗机器人可以进行手术操作，提高手术精度和效率，减轻医生的工 作压力。未来，人工智能将进一步改善医疗服务，提高医疗效率和准确度，为人类健康保驾护航。
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1. 智能语音助手
智能语音助手是一种利用人工智能技术的软件应用，它可以通过语音与用户进行交互，帮助用户完成各种任务， 如查询信息、发送信息、设置提醒等。智能语音助手的出现，使得人们可以更方便地使用智能设备，提高工作 效率和生活品质。目前，智能语音助手已经广泛应用于智能手机、智能家居、车载娱乐系统等领域。
3. 智能制造领域
智能制造领域是人工智能技术应用的重要领域之一。通过人工智能技术，可以实现制造过程的自动化、 智能化和信息化，提高生产效率、降低成本、提升产品质量。例如，智能制造中的机器人技术可以实 现自动化生产线、自动化装配、自动化检测等功能，提高生产效率和质量。此外，人工智能技术还可 以应用于制造过程的优化和改进，例如通过对大量数据进行分析和处理，优化生产流程、提高生产效
人工智能的技术组成与应用领 域
02
1. 人工智能的技术组成
人工智能的技术组成包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术。机器学习是人工 智能的核心技术之一，它通过分析大量数据并自动发现规律和模式，从而实现对未知数据的预测和分 类。深度学习是机器学习的一种，它利用神经网络模型对数据进行更加精准的分类和预测。自然语言 处理技术则是让计算机理解和处理人类语言，从而实现人与机器的交流。计算机视觉则是让计算机能
人工智能简述PPT课件
决策树可以看成是模糊状态机的一种升级，可以把决策树上的每个子 结点，想象成模糊状态机中的子状态。跟据不同的情况，切换不同的 策略。决策树可以静态化，数据化，和可编辑化。
2020/3/26
16
决策树例子
在魔兽争霸3的游戏中，电脑AI就使用的决策树技术，并在它的地图编 程器中提供了编辑方法。
2020/3/26
还是以倒垃圾机器人举例： 有限状态机同一时间只能停留在一个状态上面，例如我们的乐高倒垃 圾机器人，待命状态就不能移动，移动状态就不能倒垃圾。
2020/3/26
10
模糊状态机_2
而模糊状态机则不然，它可以在同一时间运行多个状态，并且给每个 状态分配不同的权重，例如，20%的移动状态 + 80%的倒垃圾状态。每 个状态都可以处理这个权重植，例如20%的移动状态就是把移动速度 降为原有的20%等等。
围棋，机器人是可以知道双方所有信息的，这种博弈论可以发挥最大
效果。而对于信息半透明的博弈中，机器人也可以在已知信息中计算
出面对未知信息获胜概率最高的那个策略，例如麻将，军棋，商业经
济竞争。
2020/3/26
23
博弈论
这就是博弈论唯一的缺点，他不能面对已知信息极少的情况，信息掌 握不全的时候，博弈论的效果将大打折扣 。穷举的原理就是，在规则 已定的前提下，穷举出该规则下我能做出的所有选择以及后面N步的 选择。 也就是说，和博弈论的电脑下棋，电脑已经在心中模拟了你能 做出的所有对策，以及电脑可以应对的所有对策 。
2020/3/26
2
人工智能分类
人工智能根据技术发展和研究领域可分为两种 弱人工智能，机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也
不会有自主意识，主要应用的算法: 1 自动流水线技术和有限状态机、2 模 糊状态机、3 决策树和寻路技术、4 博弈论。 强人工智能，制造出真正能推理和解决问题的智能机器，现在研究的算法 有：1 群聚技术、 2 遗传算法、 3 神经网络技术、4 置信网络
2020/3/26
16
决策树例子
在魔兽争霸3的游戏中，电脑AI就使用的决策树技术，并在它的地图编 程器中提供了编辑方法。
2020/3/26
还是以倒垃圾机器人举例： 有限状态机同一时间只能停留在一个状态上面，例如我们的乐高倒垃 圾机器人，待命状态就不能移动，移动状态就不能倒垃圾。
2020/3/26
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模糊状态机_2
而模糊状态机则不然，它可以在同一时间运行多个状态，并且给每个 状态分配不同的权重，例如，20%的移动状态 + 80%的倒垃圾状态。每 个状态都可以处理这个权重植，例如20%的移动状态就是把移动速度 降为原有的20%等等。
围棋，机器人是可以知道双方所有信息的，这种博弈论可以发挥最大
效果。而对于信息半透明的博弈中，机器人也可以在已知信息中计算
出面对未知信息获胜概率最高的那个策略，例如麻将，军棋，商业经
济竞争。
2020/3/26
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博弈论
这就是博弈论唯一的缺点，他不能面对已知信息极少的情况，信息掌 握不全的时候，博弈论的效果将大打折扣 。穷举的原理就是，在规则 已定的前提下，穷举出该规则下我能做出的所有选择以及后面N步的 选择。 也就是说，和博弈论的电脑下棋，电脑已经在心中模拟了你能 做出的所有对策，以及电脑可以应对的所有对策 。
2020/3/26
2
人工智能分类
人工智能根据技术发展和研究领域可分为两种 弱人工智能，机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也
不会有自主意识，主要应用的算法: 1 自动流水线技术和有限状态机、2 模 糊状态机、3 决策树和寻路技术、4 博弈论。 强人工智能，制造出真正能推理和解决问题的智能机器，现在研究的算法 有：1 群聚技术、 2 遗传算法、 3 神经网络技术、4 置信网络
人工智能第2章
(2) pushbox(V)猴子把箱子推到水平位置V，即有
第 二 章 知 识 表 示 与 推 理
应当注意的是，要应用算符pushbox(V)，就要求产生式规 则的左边，猴子与箱子必须在同一位置上，并且，猴子不 是在箱子顶上。这种强加于操作的适用性条件，叫做产生 式规则的先决条件。
第 二 章 知 识 表 示 与 推 理
高 级 人 工 智 能
2. 状态空间表示详释
让我们先用数码难题(puzzle problem)来说明状态空间表示的概 念。由15个编有1至15并放在4×4方格棋盘上的可走动的棋子组成。 棋盘上总有一格是空的，以便可能让空格周围的棋子走进空格，这也 可以理解为移动空格。初始棋局和目标棋局对应于该下棋问题的初始 状态和目标状态。 如何把初始棋局变换为目标棋局呢？问题的解答就是某个合适的 棋子走步序列，如“左移棋子12，下移棋子15，右移棋子4，…”等等 。 十五数码难题最直接的求解方法是尝试各种不同的走步，直到偶 然得到该目标棋局为止。这种尝试本质上涉及某种试探搜索。从初始 棋局开始，试探(对于一般问题实际上是由计算机进行计算和执行的)由 每一合法走步得到的各种新棋局，然后计算再走一步而得到的下一组 棋局。这样继续下去，直至达到目标棋局为止。把初始状态可达到的 各状态所组成的空间设想为一幅由各种状态对应的节点组成的图。这 种图称为状态图。图中每个节点标有它所代表的棋局。首先把适用的 算符用于初始状态，以产生新的状态；然后，再把另一些适用算符用 于这些新的状态；这样继续下去，直至产生目标状态为止。
第 二 章 知 识 表 示 与 推 理
所谓过程式表示就是将有关某一问题领域的知识，连同如何使用 这些知识的方法，均隐式地表达为一个求解问题的过程。它所给出的 是事物的一些客观规律，表达的是如何求解问题。知识的描述形式就 是程序，所有信息均隐含在程序中，因而难于添加新知识和扩充功能 ，适用范围较窄。
人工智能介绍PPT参考幻灯片
➢人工智能是计算机科学的一个分支
，它企图了解智能的实质，并生产出 一种新的能以人类智能相似的方式做 出反应的智能机器，该领域的研究包 括机器人、语言识别、图像识别、自 然语言处理和专家系统等。
Machine learning
Computer vision
AI
Natural language learning
8 2
2 人工智能的发展与应用
➢ 人工智能的应用
1.定理证明
1977年，吴文俊关于平面几何定理的机 械化证明首次取得成功,并且创立了定 理机器证明的 “吴方法”。
2.医疗诊断
随着机器学习的病例的增多， 人工智能可以 丰富系统的知识，自动地或者在人工干预下进 行知识的积累和分析，提高医疗水平 [1]
2
13
Part 4 人工智能的未来
2
14
4
人工智能的未来
➢ 健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度，这是保证科学技术“以 人为本”的根本，面对人类日益强大的科研能力，人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展，强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性，我们不难发现，它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器，这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展，并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
(John McCarthy)
➢萨缪尔发明了“机器学习”这个词，将其定
义为“不显式编程地赋予计算机能力的研
究领域”。而能够进行机器学习的便是人工
智能。
2
4
1 人工智能是什么？
➢ 计算机学家们对人工智能的定义：
25
，它企图了解智能的实质，并生产出 一种新的能以人类智能相似的方式做 出反应的智能机器，该领域的研究包 括机器人、语言识别、图像识别、自 然语言处理和专家系统等。
Machine learning
Computer vision
AI
Natural language learning
8 2
2 人工智能的发展与应用
➢ 人工智能的应用
1.定理证明
1977年，吴文俊关于平面几何定理的机 械化证明首次取得成功,并且创立了定 理机器证明的 “吴方法”。
2.医疗诊断
随着机器学习的病例的增多， 人工智能可以 丰富系统的知识，自动地或者在人工干预下进 行知识的积累和分析，提高医疗水平 [1]
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Part 4 人工智能的未来
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人工智能的未来
➢ 健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度，这是保证科学技术“以 人为本”的根本，面对人类日益强大的科研能力，人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展，强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性，我们不难发现，它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器，这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展，并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
(John McCarthy)
➢萨缪尔发明了“机器学习”这个词，将其定
义为“不显式编程地赋予计算机能力的研
究领域”。而能够进行机器学习的便是人工
智能。
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1 人工智能是什么？
➢ 计算机学家们对人工智能的定义：
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