人工智能技术介绍PPT完整版(人工智能概述、围棋、象棋、人工智能3.0等)
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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。
人工智能技术介绍人工智能概述围棋人工智能等
20世纪70年代，经历“ 十年冷落”，提出“知 识工程”概念。
20世纪80年代，平稳发 展，提出“方法学派” 和“工程学派”。
20世纪90年代中期开始 ，进入商业运作阶段。
2006年至今，基于神经 网络的深度学习算法取 得突破性进展。
人工智能的分类
• 按智能程度分类：弱人工智能、强人工智能与超强人工智能。 • 弱人工智能：只具备某一方面或几方面的能力，如人脸识别、语音识别、翻译等。 • 强人工智能：具备相当程度的人类智慧，如理解能力、分析能力、创新能力等。 • 超强人工智能：在所有方面都超过人类智慧水平，具备全面的感知能力、记忆能力、学习能力、推理能力
理解
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。
人工智能的历史和发展
起步发展
反思发展
平稳发展
蓬勃发展
深度学习阶段
20世纪50年代起步， 1956年首次提出“人工 智能”。
人工智能技术介绍
xx年xx月xx日
contents
目录
• 人工智能概述 • 人工智能技术 • 围棋人工智能 • AI应用案例 • AI未来展望
01
人工智能概述
人工智能的定义
定义
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）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科学。
社交应用
社交应用可以利用人脸识 别技术进行好友推荐、人 脸滤镜等功能，提高用户 体验。
推荐系统
电商推荐
根据用户的购买历史、浏览记 录等信息，推荐相似的商品或
(完整版)人工智能介绍PPT课件全
人的智能的理论、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
1956年,塞缪尔在IBM计算机上研制成功了具有自学习、自组织和自适应 能力的西洋跳棋程序。
1957年,纽厄尔、肖(Shaw)和西蒙等研制了一个称为逻辑理论机（LT)的 数学定理证明程序。
1958年,麦卡锡建立了行动规划咨询系统 1960年纽厄尔等研制了通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2024/9/24 Made by Bob
•Contents
1 人工智能是什么？
What is Artificial Intelligence？
2 人工智能的发展与应用
Application of Artificial Intelligence
2024/9/24
Part 4 人工智能的未来
2024/9/24
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。
• 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
1956年,塞缪尔在IBM计算机上研制成功了具有自学习、自组织和自适应 能力的西洋跳棋程序。
1957年,纽厄尔、肖(Shaw)和西蒙等研制了一个称为逻辑理论机（LT)的 数学定理证明程序。
1958年,麦卡锡建立了行动规划咨询系统 1960年纽厄尔等研制了通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2024/9/24 Made by Bob
•Contents
1 人工智能是什么？
What is Artificial Intelligence？
2 人工智能的发展与应用
Application of Artificial Intelligence
2024/9/24
Part 4 人工智能的未来
2024/9/24
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。
(2024年)(完整版)人工智能介绍课件
多层感知器（MLP）
由多个神经元组成的多层网络，具有 强大的分类和回归能力。
2024/3/26
12
卷积神经网络（CNN）
01
02
03
卷积层
通过卷积核提取输入数据 的局部特征，实现参数共 享和稀疏连接。
2024/3/26
池化层
降低数据维度，提高模型 泛化能力，如最大池化、 平均池化等。
全连接层
将卷积层和池化层提取的 特征进行整合，输出最终 结果。
13
循环神经网络（RNN）
01
循环神经单元
具有记忆功能，能够处理序列数 据，如LSTM、GRU等。
02
时间步
将序列数据按照时间顺序输入到 循环神经单元中，实现信息的传 递和积累。
03
序列到序列（ Seq2Seq）
由编码器和解码器组成的模型结 构，实现输入序列到输出序列的 映射。
2024/3/26
14
深度确定性策略梯度（ Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG ）
10
2024/3/26
03
CATALOGUE
深度学习技术与应用
11
神经网络模型
神经元模型
模拟生物神经元结构和功能，实现输 入到输出的非线性映射。
激活函数
引入非线性因素，提高神经网络的表 达能力，如ReLU、Sigmoid等。
第二次浪潮
20世纪90年代至21世纪初，随着计算机技术的飞速发展 和大数据时代的到来，机器学习、深度学习等算法取得重 大突破，人工智能开始进入快速发展阶段。
第三次浪潮
21世纪初至今，人工智能技术在语音识别、图像识别、 自然语言处理等领域取得显著成果，并开始渗透到金融、 医疗、教育等各行各业。
人工智能技术介绍PPT(人工智能概述、围棋、人工智能3.0等)
人工智能技术介绍PPT
一、人工智能的基本概念
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科学。 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，
技术，它能运用特定领域中专 家提供的专门知识和经验，通 过智能推理求和，便可解决只
数据挖掘与分析
面临大数据深度挖掘与分 析时，通常采用机器学习，是
人机交互
主要运用到的技术包括机 器人学和模式识别技术，机器 人可以模拟人的行为，而模式
有专家才能解决的问题。
基于人工神经网络的深度学习。
可针对海量数据进行分析计算， 并创建相应模型。
知识和创新是推动人类发展的动力
基因：人和大猩猩的基因，有98.4%都是完 全一样的，只有1.6%有区别
“符号语言”（口头语言和书面文
字）：传递、保存、共享知识
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。
自动化技术发展趋势
自动化技术是一门涉及学科较多、应用广泛的综合性系统工 程，其对象为大规模、复杂的工程和非工程系统
广义内涵包括三方面的含义：代替人体力劳动的机器人；代替 或辅助人脑力劳动的程序；对人机进行协调、管理、控制和优 化的智能系统 研究内容包括自动控制和信息处理两方面，应用包括过程自 动化、机械制造自动化、管理自动化和家庭自动化等
识别则能使用计算机模拟人类
01
器官对外界的各种感知。
核心技术
03
人工智能应用领域 四、人工智能的应用领域
模式识别
是在多层神经网络发展的深 度学习和深度神经网络的基 础上，被运用于虹膜识别、
一、人工智能的基本概念
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科学。 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，
技术，它能运用特定领域中专 家提供的专门知识和经验，通 过智能推理求和，便可解决只
数据挖掘与分析
面临大数据深度挖掘与分 析时，通常采用机器学习，是
人机交互
主要运用到的技术包括机 器人学和模式识别技术，机器 人可以模拟人的行为，而模式
有专家才能解决的问题。
基于人工神经网络的深度学习。
可针对海量数据进行分析计算， 并创建相应模型。
知识和创新是推动人类发展的动力
基因：人和大猩猩的基因，有98.4%都是完 全一样的，只有1.6%有区别
“符号语言”（口头语言和书面文
字）：传递、保存、共享知识
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。
自动化技术发展趋势
自动化技术是一门涉及学科较多、应用广泛的综合性系统工 程，其对象为大规模、复杂的工程和非工程系统
广义内涵包括三方面的含义：代替人体力劳动的机器人；代替 或辅助人脑力劳动的程序；对人机进行协调、管理、控制和优 化的智能系统 研究内容包括自动控制和信息处理两方面，应用包括过程自 动化、机械制造自动化、管理自动化和家庭自动化等
识别则能使用计算机模拟人类
01
器官对外界的各种感知。
核心技术
03
人工智能应用领域 四、人工智能的应用领域
模式识别
是在多层神经网络发展的深 度学习和深度神经网络的基 础上，被运用于虹膜识别、
《人工智能介绍》PPT课件
2023REPORTING 《人工智能介绍》PPT课件•人工智能概述•机器学习技术•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•人工智能伦理、法律与社会影响目录20232023REPORTINGPART01人工智能概述定义第一次浪潮（20世纪60年代-7…第二次浪潮（20世纪80年代-9…第三次浪潮（21世纪初至今）萌芽期（20世纪50年代-60年…发展历程人工智能（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。
人工智能的发展大致经历了以下几个阶段人工智能的概念被提出，并出现了一些早期的理论和方法。
基于符号逻辑的专家系统得到广泛应用，但由于技术限制和理论缺陷，人工智能进入低谷期。
机器学习算法的兴起，尤其是神经网络技术的快速发展，为人工智能的复苏奠定了基础。
深度学习技术的突破，以及大数据、云计算等技术的支持，使得人工智能在各个领域取得了显著成果。
定义与发展历程技术原理及核心思想技术原理人工智能的技术原理主要包括感知、认知和行动三个层面。
感知层面通过传感器等设备获取外部环境信息；认知层面通过算法对获取的信息进行处理和分析，实现知识的表示、学习和推理；行动层面则根据认知结果做出相应的决策或行为。
核心思想人工智能的核心思想在于模拟人类的智能行为，包括学习、推理、决策等。
通过不断地学习和优化算法，提高机器的智能化水平，使其能够自主地完成复杂的任务。
应用领域人工智能已经渗透到各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、智能制造、智慧城市等。
其中，自然语言处理使得机器能够理解和生成人类语言；计算机视觉使得机器能够识别和理解图像和视频；智能机器人则能够自主完成各种复杂任务。
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，在医疗领域，人工智能可以协助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；在交通领域，自动驾驶技术将改变人们的出行方式；在金融领域，智能投顾和风险管理将提高金融服务的效率和质量。
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。
人工智能技术PPT
04
人工智能技术的挑战与未 来发展
技术挑战
01
数据质量问题
人工智能技术依赖于大量高质量的数据进行训练和优化，然而数据的获
取、处理和标注等过程往往面临诸多挑战，如数据不完整、数据噪声等
。
02
算法可解释性
许多人工智能算法的决策过程往往缺乏透明度，导致难以解释其决策依
据和结果，这在某些领域如医疗、金融等需要高度可解释性的场景中是
迁移学习
将一个模型在某个任务上学到的知识，迁移 到另一个任务上。
深度学习
神经网络
模拟人脑神经元的结构，构建多层网 络来处理复杂的数据。
卷积神经网络
专门用于处理图像数据，通过局部连 接和共享权重来减少参数数量。
循环神经网络
用于处理序列数据，通过记忆单元来 捕捉序列中的长期依赖关系。
自编码器
通过对输入数据进行编码和解码，来 学习数据的有效表示。
立体视觉
通过多张图片来恢复物体的三维结构。
03
人工智能技术开发的机器 人案例
佳佳：智能服务机器人
总结词
佳佳是中国科学技术大学开发的智能服务机器人，具有自然语言处理、语音识 别和人脸识别等功能，能够提供智能导览、客户服务、教育咨询等服务。
详细描述
佳佳机器人拥有高度智能化的操作系统和强大的计算能力，能够自主导航、识 别和交互，提供高效便捷的服务。此外，佳佳还具备自主学习和自我优化的能 力，能够不断提升服务质量和效率。
华智冰：人工智能艺术创作机器人
总结词
华智冰是中国科学院自动化研究所开发的机器人艺术家，利 用深度学习和计算机视觉等技术进行艺术创作，涵盖绘画、 音乐、文学等多个领域。
详细描述
华智冰机器人通过学习和分析大量的艺术作品和文化素材， 能够自主创作出具有独特风格和内涵的艺术作品。其作品涵 盖了绘画、音乐、文学等多个领域，并受到了广泛的认可和 赞誉。
人工智能技术介绍PPT(人工智能概述、围棋、人工智能3.0等)
四、发展趋势
• 2、数据集基础
• 在数据集基础方面，学术界与产业界将共同合作构建语音、图 像、视频等通用数据集以及各行业的专业数据集，使得各类数据集能 够快速满足相关需求。一方面，随着对人工智能认识的不断加深，将 会有越来越多的企业和政府机构开展数据自建和数据标注等工作。另 一方面，随着深度学习的发展，将会出现智能化的数据标注系统来帮 助和替代人类进行数据标注等工作。再有，在政府引导和支持下，一 些开放的标准化数据集将会陆续出现，为整个行业提供标准化训练数 据集。
四、发展趋势
• 1、算法理论
• 在算法理论层面，将继续按照深度学习完善和新算法的两条主线发 展。首先，深度学习在提升可靠性、可解释性等方面的研究以及零数 据学习、无监督学习、迁移学习等模型的研究将成为热点方向，这不 仅仅是深度学习算法本身发展的需要，也是产业发展的需要。其次， 学术界将继续开展新型算法的探索，包括对传统机器学习算法的改进、 传统机器学习算法与深度学习的结合以及与深度学习迥异的新型算法 等。
二、现状
• 经历了60多年的发展之后，人工智能已经开始走出实验室，进入到 了产业化阶段。具体表现出以下几个方面的特点：
• 1、深度学习技术逐渐在各领域开始应用。
• 深度学习通过构建多隐层模型和海量训练数据，来学习更有用的特 征，最终提升分析准确性。深度学习能够通过数据挖掘进行处理，自 动学习数据特征，尤其适用于包含少量未标识数据的大数据集；采用 层次网络结构进行逐层特征变换，将样本的特征表示变换到一个新的 特征空间，从而使分类或预测更加容易。因此，深度学习自2006年由 Jeffery Hinton实证以来，在云计算、大数据和芯片等的支持下，已经 成功地从实验室中走出来，开始进入到了商业应用，并在机器视觉、 自然语言处理、机器翻译、路径规划等领域取得了令人瞩目的成绩。
AI人工智能技术介绍PPT
不断提高传统行业的技术水平和市场竞争力，并与 光电子、计算机、信息技术等融合和创新，不断创 造和形成新的经济增长点和管理战略哲理
自动化 技术
AI人工智能
智能科学发展趋势
智能属于哲学问题，智能科学研究智能的本质和实现技术, 是由脑科学、认知科学、人工智能等综合形成的交叉学科
脑科学从分子水平、神经回路、行为实验研究自然智能机理， 目的在于阐明人类大脑的结构与功能，以及人类行为与心理 活动的物质基础 认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人 脑心智活动过程的科学，是心理学、信息学、神经科学和 自然哲学的交叉
互联网时代
• 人工智能 • 机器人
AI人工智能
来悄
临悄
• 交通工具（即无人机、无人驾驶等） • VR（虚拟现实）
终正
结在
工业1.0 创造了机器工厂的 “蒸汽时代”
工业2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 气时代”
工业3.0 应用电子信息技术， 进一步提高生产自 动化水平
工业4.0 开始应用信息物理 融合系统（CPS）
AI人工智能
• 人工智能相关技术刚刚越过曲线高峰（处于狂热期），是推动透明化身临其境体验技术发展的 主要动力
• 涉及透明化身临其境体验的人本技术（如智能工作空间、互联家庭、增强现实、虚拟现实、脑 机接口）是拉动另外两大趋势的前沿技术 • 数字平台在曲线上处于快速上升期，其中的量子计算和区块链将在今后5—10年带来变革性的 影响
识别 判断
思考 语言 推理
知识图谱
AI生态逐步形成：基础资源+技术+应用
复 杂 度
信息物联系统 蒸汽机
电力广泛应用
自动化、信息化
18世纪末
自动化 技术
AI人工智能
智能科学发展趋势
智能属于哲学问题，智能科学研究智能的本质和实现技术, 是由脑科学、认知科学、人工智能等综合形成的交叉学科
脑科学从分子水平、神经回路、行为实验研究自然智能机理， 目的在于阐明人类大脑的结构与功能，以及人类行为与心理 活动的物质基础 认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人 脑心智活动过程的科学，是心理学、信息学、神经科学和 自然哲学的交叉
互联网时代
• 人工智能 • 机器人
AI人工智能
来悄
临悄
• 交通工具（即无人机、无人驾驶等） • VR（虚拟现实）
终正
结在
工业1.0 创造了机器工厂的 “蒸汽时代”
工业2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 气时代”
工业3.0 应用电子信息技术， 进一步提高生产自 动化水平
工业4.0 开始应用信息物理 融合系统（CPS）
AI人工智能
• 人工智能相关技术刚刚越过曲线高峰（处于狂热期），是推动透明化身临其境体验技术发展的 主要动力
• 涉及透明化身临其境体验的人本技术（如智能工作空间、互联家庭、增强现实、虚拟现实、脑 机接口）是拉动另外两大趋势的前沿技术 • 数字平台在曲线上处于快速上升期，其中的量子计算和区块链将在今后5—10年带来变革性的 影响
识别 判断
思考 语言 推理
知识图谱
AI生态逐步形成：基础资源+技术+应用
复 杂 度
信息物联系统 蒸汽机
电力广泛应用
自动化、信息化
18世纪末
(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。
人工智能技术简介(PPT 25页)
“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
2020/1/10
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。
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。
实际应用
实际应用
实际应用
优秀的研究公司及机构
苹果：Siri
微软：小冰、小娜
微软小冰除了智能对话之外，”微软小冰“还兼具群提 醒、百科、天气、星座、笑话、交通指南、餐饮点评等 实用技能。小娜强大的提醒和交通提示功能。（可播放 相关视频）
人工智能技术简介
目录
基本概况 研究领域 发展情况 实际应用 优秀的研究公司及机构 未来发展
基本概况
什么是人工智能？
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI， 又称智能模拟，它是一个知识信息处理系统，主要 研究如何使计算机去做类似人类智能的工作。
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。
2020/1/10
发展情况
知识应用期（1970-1988年）
2020/1/10
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。
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。
实际应用
实际应用
实际应用
优秀的研究公司及机构
苹果：Siri
微软：小冰、小娜
微软小冰除了智能对话之外，”微软小冰“还兼具群提 醒、百科、天气、星座、笑话、交通指南、餐饮点评等 实用技能。小娜强大的提醒和交通提示功能。（可播放 相关视频）
人工智能技术简介
目录
基本概况 研究领域 发展情况 实际应用 优秀的研究公司及机构 未来发展
基本概况
什么是人工智能？
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI， 又称智能模拟，它是一个知识信息处理系统，主要 研究如何使计算机去做类似人类智能的工作。
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。
2020/1/10
发展情况
知识应用期（1970-1988年）
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。
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教育领域
个性化学习
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在线辅导
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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。
ai人工智能人工智能介绍PPT
（三）人工智能新技术
计算智能
神经计算； 模糊计算； 进化计算； 自然计算
01
02
人工生命
人工脑； 细胞自动机
03
分布智能 多Agent , 群体智能
04
数据挖掘 知识发现； 数据挖掘
一、人工智能的基本内容
（四）物质、能量、信息、知识和智能
1、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
AI的定义 Turing测试
AI的研究目标
二、AI的定义及其研究目标
（一）AI的定义
1、AI的一般解释 人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能
人工智能的严格定义依赖于对智能的定义
AI无形式化 定义的理由
即要定义人工智能，首先应该定义智能
但智能本身也还无严格定义
二、AI的定义及其研究目标
1976年，斯坦福大学的杜达(R.D.Duda)等人开始研制地质勘探专家系统PROSPECTOR 这一时期，与专家系统同时发展的重要领域还有计算机视觉和机器人，自然语言理解与机 器翻译等。 新的问题： 专家系统本身所存在的应用领域狭窄、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被逐渐暴露出来。
对智能的严格定义 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识
二、AI的定义及其研究目标
（一）AI的定义
2、认识智能的观点
思维理论 智能来源于思维活动，智能的核 心是思维，人的一切知识都是思 维的产物。可望通过对思维规律 和思维方法的研究，来揭示智能 的本质。
知识阈值理论 智能取决于知识的数量及其可运用程 度。一个系统所具有的可运用知识越
人工智能PPT课件 (3)全文
2024/8/16
17
无人作战系统
X-47B无人作战飞机
无人机蜂群
2015年4月22日，美海军X-47B无人机与欧米伽 空中加油服务公司的K-707加油机完成了自主空中 受油试飞验证。
蜂群式无人系统是美国国防部战略能力办公室的项目，该项 目是美国与中俄军事竞争的关键。蜂群式无人机未来有可能成为 改变游戏规则的项目。蜂群式无人机的第一步是发展空军研究实 验室所谓的“忠诚僚机”。
6
大忽悠：强人工智能即将实现
强人工智能，是真正的像人类的 思考和决策，目前的典型例子都 是在电影里。
实际上，目前所有的人工智能领 域取得进展的领域都是在弱人工 智能上。
2024/8/16
7
2024/8/16
8
2024/8/16
9
问题：谈谈你对人工智能发展及应用 的认识？
2024/8/16
10
人工智能是一个研究范围十分广泛的学术领域： 包括机器学习、语言识别、图像识别、自然语 言处理和专家系统等。
其中机器学习是人工智能的核心，专门研究计 算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取 新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使 之不断改善自身的性能。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟， 应用领域也不断扩大。越来越多人开始看好人 工智能这一领域。
4
2024/8/16
对于人工智能的理解，我们大多数人 还停留在科幻片上。无论是残暴冰冷 的“终结者”，还是可以把人心融化的 呆萌“大白”，都是我们对人工智能未 来发展的想象。人工智能是一把双刃 剑，只有利用人工智能好的方面，才 能将人工智能优势最大化。
5
2024/8/16
一、什么是人工智能？
简单来说，人工智能是对人的意识、思维的信 息过程的模拟。
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乐观思潮
人工智能
孕育期
电子计算机 机
器翻译与NLP 图灵测试 计算 机下棋 早期神
1956
1974
1980
1987
1993
2006
2016
所有的AI程序 都只是“玩具” 运算能力 计算复杂性 常识与推理
未达预期
大数据 计算能力
削减投入
应用增多
经网络
人工智能核心技术
知识和数据智能处理
知识处理时通常使用专家
来悄
临悄
• 交通工具（即无人机、无人驾驶等） • VR（虚拟现实）
终正
结在
工业1.0 创造了机器工厂的 “蒸汽时代”
工业2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 气时代”
工业3.0 应用电子信息技术， 进一步提高生产自 动化水平
工业4.0 开始应用信息物理 融合系统（CPS）
复 杂 度
有关学科 教学、科学和 工程辅助
图论
博弈
AI的几大门派
模拟人的心智 模拟脑的结构 模拟人的行为
进化学派 类推学派 贝叶斯学派 符号学派 联结学派 行为学派
感知
知识表示 神经网络 机器人
深度学习
聪明的AI
有学识的AI
识别 判断
思考 语言 推理
知识图谱
AI生态逐步形成：基础资源+技术+应用
人工智能产业生态的三层基本架构
信息物联系统 蒸汽机
电力广泛应用
自动化、信息化
18世纪末
20世纪初
1970年代初
今天
时间
AI将催生“无用阶层”吗？
• 人工/脑力劳动：翻译、记者...
• 人工/体力劳动：保安、保姆...
什么是人工智能(AI)?
人工智能：国家战略(2017年政府工作报告)
• 全面实施战略性新兴产业发展规划，加快人工智能 等技术的研发和转化，做大做强产业集群 • 把发展智能制造作为主攻方向，推进国家智能制造 示范区、制造业创新中心建设
图像识别
和物体检测。在围绕图像内 容的信息检索、广告投放、 用户分析、商品推荐等互联 网应用在应用广泛。
主要目标是让机器能够识别、 在工业、农业、商务、科技、 其两个核心问题是图像分类
步态识别、身份识别等方面。 搜索及人机交互等。
手机中的AI
AI处于什么阶段？
• 人工智能相关技术刚刚越过曲线高峰（处于狂热期），是推动透明化身临其境体验技术发展的 主要动力
识别则能使用计算机模拟人类
02 01
器官对外界的各种感知。
核心技术
03
人工智能应用领域 四、人工智能的应用领域
模式识别
是在多层神经网络发展的深 度学习和深度神经网络的基 础上，被运用于虹膜识别、
自然语言处理
操作人类语言，主要包括信 息抽取、机器翻译、摘要、
专家系统
教育、服务等领域被广泛应 用，如农业方面的作物病虫 预测专家系统等。
• 涉及透明化身临其境体验的人本技术（如智能工作空间、互联家庭、增强现实、虚台在曲线上处于快速上升期，其中的量子计算和区块链将在今后5—10年带来变革性的 影响
AI Roadmap
国人为什么要关注AI？
为什么人类能成为地球的主宰？
《时间地图：大历史导论》
知识和创新是推动人类发展的动力
基因：人和大猩猩的基因，有98.4%都是完 全一样的，只有1.6%有区别
“符号语言”（口头语言和书面文
字）：传递、保存、共享知识
“集体知识”：人类的大脑可以相互
共享信息，交换知识
人类个体比其他动物没有多大优势，掌握 了符号语言，人类社会的结构发生了突变， 有了一个连接在一起的集体大脑。这种物 种之间相互关联、相互作用的方式，才是 我们和其他物种的真正区别
脑容量：历史上的“尼安德特人”和我们 的祖先脑容量是一样的。但后来尼安德特 人就没留下来，只有我们这一支留下来了
AI学科结构
计算原理 算法分析 自动程序设计 逻辑 数学 逻辑学 图示学 自动定理证明 运筹学 启发式 搜索 系统程序设计 心理学 图示学 认识论 心理学 机器视觉 知识的模型化 和表示 计算机语言 AI系统 和语言 系统程序设计 信息处理心理学 心理学 基本方法和技术 逻辑 近期主要应用领域 光学 自然语言系统 心理学 符号操作 管理科学 现代控制理论 逻辑 近期主要应用领域 常识性推理演 绎、问题求解 语言学 控 制 理 论 模式识别 声学 语音学 控制理论 空间研究 机器人 工业自动化
什么是人工智能？
• 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 术科学。 • 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。 • 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可 能超过人的智能。
技术，它能运用特定领域中专 家提供的专门知识和经验，通 过智能推理求和，便可解决只
数据挖掘与分析
面临大数据深度挖掘与分 析时，通常采用机器学习，是
人机交互
主要运用到的技术包括机 器人学和模式识别技术，机器 人可以模拟人的行为，而模式
有专家才能解决的问题。
基于人工神经网络的深度学习。
可针对海量数据进行分析计算， 并创建相应模型。
人工智能有那些类型？
• 弱人工智能，包含基础的、特定场景下角色型的任 务，如Siri等聊天机器人和AlphaGo等下棋机器人；
• 通用人工智能，包含人类水平的任务，涉及机器的 持续学习； • 强人工智能，指比人类更聪明的机器；
人工智能发展历程
AI的诞生
1956达特矛斯 会议，“人工智 能”正式诞生 搜索式推理 聊天机器人 专家系统 知识工程 五代机 神经网络重生 摩尔定律 统计机器学习 AI广泛应用 深度学习
基础资源支 撑
基础资源层：主要是计 算平台和数据中心，属于 计算智能； 技术层：通过机器学习 建模，开发面向不同领域 的算法和技术，包含感知 智能和认知智能； 应用层：主要实现人工 智能在不同场景下的应用。
人工智能技术介绍PPT
目录 content
第一节
第二节 第三节 第四节 人工智能技术概述 深度学习与智能围棋 深度学习与国际象棋 人工智能3.0
第一节
人工智能的新革命
• 人工智能技术简述 • 深度学习算法 • 知识图谱
人工智能将引领人类第四次工业革命 – 智能化
互联网时代
• 人工智能 • 机器人