人工智能导论(ppt 155页)
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第一讲(人工智能导论)
大师眼中的人工智能
• Bellman, 1978: 人工智能是那些与人的思维、 人工智能是那些与人的思维、 决策、 决策、问题求解和学习等有关活动的自动化进程。 问题求解和学习等有关活动的自动化进程。 • Haugeland, 1985: 人工智能是一种使计算机能 够思维， 够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试。 使机器具有智力的激动人心的新尝试。 • Charniak和 Charniak和McDermott, 1985 人工智能是用计 算模型研究智力行为。 算模型研究智力行为。 • Kurzwell, 1990 人工智能是一种能够执行， 人工智能是一种能够执行，需 要人的智能的， 要人的智能的，创造性机器的技术。 创造性机器的技术。
哲学家们标志出了AI 哲学家们标志出了AI的大部分思想 AI的大部分思想， 的大部分思想，但 实现成为一门规范科学的飞跃就要求在三个 基础领域完成一定程度的数学形式化： 基础领域完成一定程度的数学形式化：逻辑、 逻辑、 计算和概率。 计算和概率。
• 结论： 结论：形式化规则=命题逻辑和一阶谓 词逻辑
– 可以被计算， 可以被计算，就要找到一个算法
– 算法本身的研究在 19世纪晚期， 世纪晚期，把一般的数学 推理形式化为逻辑演绎的努力 – 1900年，David Hilbert( 希尔伯特)著名的“23 个问题”的最后一个问题是： 的最后一个问题是：是否存在一个算法 可以判定任何涉及自然数的逻辑命题的真实性。 可以判定任何涉及自然数的逻辑命题的真实性。 /有效证明过程的能力是否有基础的局限性 – 这一问题被Kurt Godel( 哥德尔)证明了， 证明了，确实 存在真实的局限（ 存在真实的局限（不完备性定理， 不完备性定理， 1931）
AI的理解是一个过程
《人工智能导论课件》
人工智能在金融领域的应用
投资决策
在市场预测、风险控制和交易 方面，人工智能已成为创新性 的投资解决方案之一。
自动化
人工智能技术可用于开发智能 柜员机和自助银行，改进金融 服务的效率，并实现全天候服 务。
区块链技术
人工智能和区块链技术可以使 风险收益的平衡更有效，同时 降低运营成本。
人工智能在智能制造领域的应用
深度学习基础
1 定义
深度学习是一种机器学 习方法，它通过构建人 工神经网络来对数据进 行建模和分析。
2 应用
深度学习被广泛应用于 图像和语音识别、自然 语言处理等领域。
3 算法
深度学习的常见算法包 括卷积神经网络和循环 神经网络。
自然语言处理技术
文本分类
降噪、归一化，快速提取文本 特征，广泛应用于垃圾邮件分 类等方面。
我们可以期待更多出色表现的人工智能技 术，未来的发展前景十分广阔。
人工智能的分类
弱人工智能
又称为狭义人工智能，仅在一种或少数 领域内拥有智能，如语音识别或图像识 别。
强人工智能
是指能够在几乎所有情况下都弥补人类 智能的智能，目前仍然是一个远期目标。
对立人工智能
这指的是一种会有意识地与人类对立的人工智能，目前仍然是我们不愿意看到的一种情况。
1
生产线自动化
人工智能可以实现设备和数据的互联，提高制造效率和质量。
2
智能制造质量管理
整合传感器数据、物联网和人工智能算法，以提供更好的质量控制和预测。
3
智能制造网络安全
人工智能技术是实现革命性制造企业安全的关键，能够检测潜在的网络安全漏洞。
保障
为了减轻对隐私和安全的 担忧，必须确保人工智能 是安全且受保护的。
Artificial Intelligence 第一章 人工智能的基本概念(导论) 《人工智能》课件
认为智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而 表现出来，因此用符号主义和联接主义来进行模拟。智能显得 有些不和事实相吻合。
第三节 人工智能的研究目标
AI的研究目标分近期目标和远期目标：
近期目标：研究如何使计算机去做那些过去只有靠
人的智力才能完成的工作。
远期目标：研究如何利用自动机去模拟人的某些思
可用模型 进行评价
2.智能的要素：
最重要的要素包括：适应环境、适应偶然性事件、能分 辩模糊的或矛盾的信息，在孤立的情况中找出相似性，产生新 概念和新思想。
3.智能的分类：
自然智能 有规律的智能行为：计算机能解决
人工智能 无规律的智能行为：如洞察力、创造力。 关于这些问题：计算机还不能解决。
三、如何判定智能？
第五节 AI的发展简史
第一阶段：孕育期（1956年以前） 第 二 阶 段 ： AI 的 基 础 技 术 的 研 究 和 形 成 时 期 1956— 1970 第 三 阶 段 ： AI 发 展 和 实 用 阶 段 （ 专 家 系 统 ） 1971— 1980 第四阶段：知识工程与机器学习发展阶段1981—1990 第五阶段：智能综合集成阶段,二十世纪90年代至今，
英国自然杂志主编坎贝尔博士说：目前信息技术和生命科学 有交叉融合的趋势，比如AI的研究就需要从生命科学的角度揭 开大脑思维的机理，需要利用信息技术模拟实现这种机理。 （参考文献：李凡长、佘玉梅：Agent的遗传算法研究，《计 算机科学》）
3.行为主义（Actionism）：
又 称 进 化 主 义 （ Evolutionism ） 或 控 制 论 学 派 （Cyberneticisism）。其原理为控制论及感知再到动作型控 制系统。主要进行行为模拟，代表人物：布鲁克斯等。
第三节 人工智能的研究目标
AI的研究目标分近期目标和远期目标：
近期目标：研究如何使计算机去做那些过去只有靠
人的智力才能完成的工作。
远期目标：研究如何利用自动机去模拟人的某些思
可用模型 进行评价
2.智能的要素：
最重要的要素包括：适应环境、适应偶然性事件、能分 辩模糊的或矛盾的信息，在孤立的情况中找出相似性，产生新 概念和新思想。
3.智能的分类：
自然智能 有规律的智能行为：计算机能解决
人工智能 无规律的智能行为：如洞察力、创造力。 关于这些问题：计算机还不能解决。
三、如何判定智能？
第五节 AI的发展简史
第一阶段：孕育期（1956年以前） 第 二 阶 段 ： AI 的 基 础 技 术 的 研 究 和 形 成 时 期 1956— 1970 第 三 阶 段 ： AI 发 展 和 实 用 阶 段 （ 专 家 系 统 ） 1971— 1980 第四阶段：知识工程与机器学习发展阶段1981—1990 第五阶段：智能综合集成阶段,二十世纪90年代至今，
英国自然杂志主编坎贝尔博士说：目前信息技术和生命科学 有交叉融合的趋势，比如AI的研究就需要从生命科学的角度揭 开大脑思维的机理，需要利用信息技术模拟实现这种机理。 （参考文献：李凡长、佘玉梅：Agent的遗传算法研究，《计 算机科学》）
3.行为主义（Actionism）：
又 称 进 化 主 义 （ Evolutionism ） 或 控 制 论 学 派 （Cyberneticisism）。其原理为控制论及感知再到动作型控 制系统。主要进行行为模拟，代表人物：布鲁克斯等。
人工智能导论课件(李俊丽)ch1 绪论.
智能, 还要具有看、听、说、写等感知和交流能力。 简言之, 就是要使计算机具有自主发现规律、解
决问题和发明创造的能力, 从而大大扩展和延伸人 的智能,实现人类社会的全面智能化。
2021/7/18
26Biblioteka 息工程与自动化学院近期目标： 建造智能计算机代替人类的部分智力劳动
远期目标： 用自动机模仿人类的思维过程和智能行为
信息工程与自动化学院
前苏联研制的月球车一号 (1970年11月）
2021/7/18
“阿波罗”15 号飞船上宇航 员艾尔文在检 查月球车上的 设备 (1971年 7月）
17
信息工程与自动化学院
中国自主设计的月球车
2021/7/18
18
越野自主车
信息工程与自动化学院
2021/7/18
19
信息工程与自动化学院
人工智能导论
昆明理工大学信自学院 自动化系 李俊丽
2021/7/18
1
教 第1章 人工智能概述 学 第2章 搜索 内 第3章 知识表示 容 第4章 推理
2021/7/18
2
信息工程与自动化学院
参考书目
• 人工智能技术导论（第三版）.廉师友.西安 电子科技大学，2007 （教材）
• 人工智能及其应用.蔡自兴，徐光佑.清华大 学出版社
✓ 1965年开发出世界上第1个专家系统；
✓ 开发著名的专家系统MYCIN；
✓ 80年代合著四卷本的《人工智能手册》开设世界上第1家 以开发和将专家系统商品化的公司。
2021/7/18
45
信息工程与自动化学院
劳伊· 雷迪 – – 大型人工智能系统的开拓者
2021/7/18
1937年出生于印度，1966年在美国获 得
决问题和发明创造的能力, 从而大大扩展和延伸人 的智能,实现人类社会的全面智能化。
2021/7/18
26Biblioteka 息工程与自动化学院近期目标： 建造智能计算机代替人类的部分智力劳动
远期目标： 用自动机模仿人类的思维过程和智能行为
信息工程与自动化学院
前苏联研制的月球车一号 (1970年11月）
2021/7/18
“阿波罗”15 号飞船上宇航 员艾尔文在检 查月球车上的 设备 (1971年 7月）
17
信息工程与自动化学院
中国自主设计的月球车
2021/7/18
18
越野自主车
信息工程与自动化学院
2021/7/18
19
信息工程与自动化学院
人工智能导论
昆明理工大学信自学院 自动化系 李俊丽
2021/7/18
1
教 第1章 人工智能概述 学 第2章 搜索 内 第3章 知识表示 容 第4章 推理
2021/7/18
2
信息工程与自动化学院
参考书目
• 人工智能技术导论（第三版）.廉师友.西安 电子科技大学，2007 （教材）
• 人工智能及其应用.蔡自兴，徐光佑.清华大 学出版社
✓ 1965年开发出世界上第1个专家系统；
✓ 开发著名的专家系统MYCIN；
✓ 80年代合著四卷本的《人工智能手册》开设世界上第1家 以开发和将专家系统商品化的公司。
2021/7/18
45
信息工程与自动化学院
劳伊· 雷迪 – – 大型人工智能系统的开拓者
2021/7/18
1937年出生于印度，1966年在美国获 得
人工智能导论第二章补充精品PPT课件
– PROMPT、OntoMerge和MAFRA
• 本体存储查询工具和学习工具
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
21
建立本体
1、创建 新的项目
语义网和本体
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
22
建立本体
2、创建类
语义网和本体
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
23
建立本体
3、修改 类名
• 提出本体生命周期的概念来管理整个本体 的开发过程
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
18
本体的构建规则
一致性
语义网和本体
最小本体承诺
可扩展性 最小编码偏差
客观、明确
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
19
本体构建的步骤
• 本体需求分析 • 本体构建规划 • 获取本体信息 • 确定本体概念及关系 • 本体形式化编码 • 本体的评价 • 本体的演化 • 本体的表示等过程。
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
16
骨架法
语义网和本体
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
17
语义网和本体
METHONTOLOGY框架方法
• 本体开发过程
– 项目管理活动 – 面向开发的活动：包括规格说明、概念化、形
式化和实现等步骤 – 支持活动：包括知识获取、知识评价、知识集
成、产生文档和配置管理等
语义网和本体
2020/10/23
1、顶级本体：最 普通
2、领域本体：特 定领域
3、任务本体：特 定任务或行为
4、应用本体：依 赖于特定领域或 任务
• 本体存储查询工具和学习工具
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
21
建立本体
1、创建 新的项目
语义网和本体
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
22
建立本体
2、创建类
语义网和本体
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
23
建立本体
3、修改 类名
• 提出本体生命周期的概念来管理整个本体 的开发过程
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
18
本体的构建规则
一致性
语义网和本体
最小本体承诺
可扩展性 最小编码偏差
客观、明确
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
19
本体构建的步骤
• 本体需求分析 • 本体构建规划 • 获取本体信息 • 确定本体概念及关系 • 本体形式化编码 • 本体的评价 • 本体的演化 • 本体的表示等过程。
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
16
骨架法
语义网和本体
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
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语义网和本体
METHONTOLOGY框架方法
• 本体开发过程
– 项目管理活动 – 面向开发的活动：包括规格说明、概念化、形
式化和实现等步骤 – 支持活动：包括知识获取、知识评价、知识集
成、产生文档和配置管理等
语义网和本体
2020/10/23
1、顶级本体：最 普通
2、领域本体：特 定领域
3、任务本体：特 定任务或行为
4、应用本体：依 赖于特定领域或 任务
人工智能导论全套完整ppt课件
13
1.2.2 形成（1956年－1969年）
1956年夏，当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福大 学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教授明 斯基、IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特、贝尔实验室 信息部数学研究员香农共同发起，邀请普林斯顿大学莫尔和 IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索罗莫夫以及兰德公 司和卡内基－梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名年轻学者在达 特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会，讨论机器智能问题。
11
1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
公元前，亚里斯多德（Aristotle）：三段论 培根（F. Bacon）：归纳法 莱布尼茨（G. W. Leibnitz）：万能符号、推理计算 布尔（G. Boole）：用符号语言描述思维活动的基本 推理法则 1936年，图灵：图灵机 1943年，麦克洛奇（W. McCulloch）、匹兹(W. Pitts)： M－P模型
12
1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫教授和他的研究生贝 瑞在1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机 “ 阿 塔 纳 索 夫 － 贝 瑞 计 算 机 （ Atanasoff-Berry Computer，ABC）”为人工智能的研究奠定了物质基础。
人工智能学科：一门研究如何构造智能机器（智能计算机） 或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
图灵测试：1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一 个测试，用以说明人工智能的概念。
智者
询问者
10
第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
✓ 1.2 人工智能的发展简史
1.2.2 形成（1956年－1969年）
1956年夏，当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福大 学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教授明 斯基、IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特、贝尔实验室 信息部数学研究员香农共同发起，邀请普林斯顿大学莫尔和 IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索罗莫夫以及兰德公 司和卡内基－梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名年轻学者在达 特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会，讨论机器智能问题。
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1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
公元前，亚里斯多德（Aristotle）：三段论 培根（F. Bacon）：归纳法 莱布尼茨（G. W. Leibnitz）：万能符号、推理计算 布尔（G. Boole）：用符号语言描述思维活动的基本 推理法则 1936年，图灵：图灵机 1943年，麦克洛奇（W. McCulloch）、匹兹(W. Pitts)： M－P模型
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1.2 人工智能的发展简史
1.2.1 孕育（1956年之前）
美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫教授和他的研究生贝 瑞在1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机 “ 阿 塔 纳 索 夫 － 贝 瑞 计 算 机 （ Atanasoff-Berry Computer，ABC）”为人工智能的研究奠定了物质基础。
人工智能学科：一门研究如何构造智能机器（智能计算机） 或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
图灵测试：1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一 个测试，用以说明人工智能的概念。
智者
询问者
10
第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
✓ 1.2 人工智能的发展简史
人工智能导论全套课件
计算机视觉技术的挑战与未来发展
挑战
计算机视觉技术面临的挑战包括光照变 化、噪声干扰、遮挡问题、运动模糊等 。
VS
未来发展
随着深度学习技术的不断发展，计算机视 觉技术将更加成熟和高效。未来，计算机 视觉技术将更加注重实时性、鲁棒性和自 适应性，同时将更加广泛地应用于各个领 域。
06
人工智能伦理、法律与社会影响
01
各国政府正在制定相关法律和监管政策，以确保人工智能技术
的合法、合规和安全使用。
知识产权保护
02
对于人工智能技术和应用，知识产权保护是一个重要问题，需
要建立相应的法律制度。
跨国合作与国际法规
03
随着人工智能技术的全球化发展，跨国合作和国际对社会的影响与未来趋势
1 2
应用场景
如图像识别、语音识别、自然语言处理、推 荐系统等。
深度学习原理与框架介绍
神经网络模型
通过模拟人脑神经元之间的连接 方式，构建多层神经网络模型。
反向传播算法
通过计算输出层与目标值之间的误 差，反向调整每个神经元的权重， 使整个网络的输出结果更加准确。
深度学习框架
如TensorFlow、PyTorch等，提供 了丰富的深度学习算法和工具，方 便用户进行模型训练和部署。
深度学习
神经网络结构、反向传播 算法、卷积神经网络等。
03
机器学习与深度学习
机器学习算法与应用场景
监督学习算法
如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，用 于根据输入特征预测输出结果。
非监督学习算法
如聚类分析、关联规则挖掘等，用于发现数 据中的模式和结构。
强化学习算法
通过与环境的交互来学习策略，适用于机器 人控制、游戏等领域。
人工智能导论 课件 PPT -第2章知识表示
产生式的基本形式
（2）规则型知识的产生式表示 规则描述的是事物间的因果关系。含义是：如果…则…，规则型 知识的产生式表示基本形式是：
P→Q 或者 IF P THEN Q 其中，P是生产式的前提，用于指出该生产式是否可用的条件；Q 是一组结论或操作，用于指出当前提P所指示的条件被满足时，应 该得出的结论或应该执行的操作。整个产生式的含义是：如果前 提P被满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作。
产生式系统
规则集
控制器 匹配排序 冲突裁决
匹配
检索 产生式系统结构与工作过程
综合数据库
产生式系统
【例2.1】 建立一个动物识别系统的规则库，用以识别虎、 豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁等7种动物。
框架表示法
框架
我们无法把过去的经验一一都存在脑子里，而只能以一个通用 的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构就是框架 （frame），框架提供了一个结构，一种组织。在这个结构或组织 中，新的资料可以用从过去的经验中得到的概念来分析和解释。 实例框架：对于一个框架，当人们把观察或认识到的具体细节填 入后，就得到了该框架的一个具体实例，框架的这种具体实例被 称为实例框架。 框架系统：在框架理论中，框架是知识的基本单位，把一组有关 的框架连结起来便形成一个框架系统。
人工智能导论
知识表示和知识图谱
2.1知识表示
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识，智能活动过程 其实就是一个获得并运用知识的过程，要使机器系统具有人的智 能能力（人工智能AI），则必须以人的知识为基础，知识是人工 智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存 储到计算机中并被识别运用，本节将对人工智能中常用的几种知 识表示方法进行介绍，为后续学习奠定基础。
人工智能导论 课件 PPT -第9章 Python语言与人工智能
PROLOG
1. 是一种基于规则和声明的语言 2. 灵活框架的独特机制 3. 支持人工智能的基本机制 4. 除了广泛被应用于AI项目，还适用于构建医疗 软件系统。
prolog作为数据或者逻辑处理程序而运行，配合其 它程序如VC++、JAVA等的界面，编辑出来的“智
能”是软件，而不能说是真正意义的人工智能。
人工智能语言的发展
பைடு நூலகம்
发展(1)
人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的有： Lisp、Prolog、C++、Java、Python
语言 LISP
优点
缺点
1、为开发者提供了最大限度的自由 2、灵活性 3、有一个独特的微系统，可以探索和实现不同层 次的智能。
1、熟悉Lisp编程的开发人员很少。 2、作为一种复古的编程语言，Lisp需要配置新的 软件和硬件以适配其使用。
人工智能语言的特点
特点
人工智能语言与传统 语言的区别
区别
（1）传统方法
传统方法通常把问题的全部知识以各种的模型表达在固定程序中， 问题的求解完全在程序制导下按着预先安排好的步骤一步一步 （逐条）执行。解决问题的思路与冯·诺依曼式计算机结构相吻合。 当前大型数据库法、 数学模型法、统计方法等都是严格结构化的 方法。
发展(2)
C++ JAVA Python
1. 是世界最快的计算机语言 2. 允许广泛使用算法 3. 支持在开发中重用代码
1、多任务处理不太强，仅适用于实现特定系统或 算法的核心或基础。 2、遵循自下而上的方法，开发起来非常复杂。
1. 它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有
2.
一套内置类型。 Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，
《人工智能课件》.pptx
策略梯度方法
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
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 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
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 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。
《人工智能导论》课件
深度学习
强化学习
随着算法和计算能力的提升，深度学习将 在语音识别、图像识别、自然语言处理等 领域取得更大突破。
强化学习在决策优化、游戏等领域的应用 将更加广泛，实现更高效的学习和决策。
边缘计算
数据隐私和安全
随着物联网设备的普及，边缘计算将与人 工智能结合，实现更快速、低延迟的处理 和响应。
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安 全问题将更加受到关注，需要加强数据保 护和加密技术的研究和应用。
CHAPTER
03
人工智能的实际应用
智能语音助手
智能语音助手是人工智能技术的一个重要应用，它能够识别和理解人类语音，并 作出相应的回应。例如，苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google Assistant 等。
智能语音助手在家庭、办公室等场景中广泛应用，可以帮助人们完成查询信息、 设置提醒、控制智能家居设备等多种任务。
智能机器人
智能机器人是人工智能技术的另一个重要应用，它们可以在 没有人工干预的情况下独立完成一系列复杂任务。例如，工 业机器人、服务机器人和家庭机器人等。
智能机器人已经在制造业、医疗保健、航空航天等领域得到 广泛应用，提高了生产效率、服务质量和工作安全性。
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车是人工智能技术在交通 领域的应用，它能够通过传感器、雷 达和摄像头等设备感知周围环境，并 自主完成驾驶任务。
人工智能的潜在风险和挑战
数据偏见
人工智能算法可能受到数据偏见的影 响，导致不公平和歧视性的决策。
失业问题
人工智能的发展可能导致部分职业的 消失，需要探索新的就业模式和培训 计划。
安全和隐私
人工智能技术可能被用于侵犯个人隐 私和安全，需要加强监管和法律约束 。
人工智能导论课件
04
计算机视觉
VS
计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它利用计算机和算法来模拟人类视觉系统的功能，实现对图像和视频的感知、理解和分析。
详细描述
计算机视觉在人工智能领域中扮演着至关重要的角色，它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，是实现自动化和智能化的一项关键技术。计算机视觉的应用范围非常广泛，包括但不限于工业自动化、安全监控、医疗诊断、智能交通、农业智能化等。
就业变革
人工智能技术的应用可能引发隐私保护问题，需要加强法律法规的制定和执行，保护个人隐私和数据安全。
隐私问题
人工智能技术的普及和应用可能加剧社会不公和贫富差距，需要关注弱势群体的利益和ANKS
感谢观看
在监督学习中，我们为机器提供了一组带有标签的训练数据，让机器通过学习这些数据来预测新数据的标签。例如，在图像分类任务中，我们提供了一组带有标签的图像，让机器学习如何将新图像分类到相应的类别中。
在无监督学习中，我们只提供一组未带标签的训练数据，让机器通过学习这些数据来发现隐藏的模式或结构。例如，在聚类任务中，我们提供了一组数据点，让机器将这些数据点自动分成几个不同的组或簇。
半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种方法。在半监督学习中，我们提供了一部分带有标签的训练数据和另一部分未带标签的训练数据，让机器结合两者来提高学习性能。
强化学习与监督学习和无监督学习不同，它关注的是如何基于环境的反馈来选择或优化行为的问题。在强化学习中，智能体通过与环境交互并从中获得奖励或惩罚信号来学习如何做出最优决策。
详细描述
总结词
语音识别和自然语言生成是自然语言处理的两个重要方面，前者是将语音转换为文本，后者是将文本转换为语音。
详细描述
语音识别是自然语言处理的一个重要方面，它是指将人类语音转换为文本的过程。通过语音识别技术，计算机可以自动地识别和转写人类的语音，从而实现语音到文本的转换。自然语言生成则是将文本转换为人类语音的过程，它使得计算机能够以人类可理解的方式生成语音输出。
大学课件 人工智能导论 马少平清华 人工智能
{ A/x1} L(A)
{ A/x2}
~D(A)
D(A)
nil
4.4 基于归结的问答系统
? 例：
已知： (? x)[AT(Joh?n,ATx(F)ido, x)]
AT(John, School)
求证： (?x)AT(Fido, x)
子句集：
~AT(John, x1) ? AT(Fido, x1) AT(John, School)
1, 消蕴涵符
理论根据： a ? b => ~a ? b
? z) (? x)(? y){ (
[~(P(x)
? Q(x)) ? R(y)] ? U(z)}
2, 移动否定符
理论根据： ~(a ? b) => ~a ? ~b
~(a ? b) => ~a ? ~b
~(? x)P(x)=>( ? x)~P(x)
9, 变量标准化（变量换名）
{~P(x1) ? R(f(x1)) ? U(a), ~Q(x2)) ? R(f(x2)) ? U(a)}
定理：
若S是合式公式 F的子句集，则 F永假的充 要条件是 S不可满足。
S不可满足：若 nil? S，则S不可满足。
证明的思路：
目标的否定连同已知条件一起，化为子 句集，并给出一种变换的方法，使得
{P(x, f(y), B), P(z, f(B), B)} 对于置换{A/x, B/y, A/z} ，产生的例是：
P(A, f(B), B)
对于置换={z/x, B/y}，产生的例是：
P(z, f(B), B) ? mgu 也不是唯一的。
合一算法
例：{P(x, x, B), P(f(y), f(B), y)}
人工智能导论PPT第一章人工智能导引
人工智能和大数据
外推：它是在原始观测范围之外，根测：它包括标识不符合预期模 式的识别数据项、事件或观测，或数据集中的其它项。异 常检测可以识别诸如银行欺诈之类的事件。它也适用于几 个其它领域，包括：故障检测、系统健康监测、传感器网 络和生态系统干扰。
深度学习也很好的实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅 助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至 是更好的电影推荐，都即将实现。
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活动，是计算机科学的一个研究分支， 是研究发展的结晶。人工智能是一门基于计算机科学，生物学，心理学， 神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。
（WIKI）In computer science, artificial intelligence (AI), sometimes called machine intelligence, is intelligence demonstrated by machines, in contrast to the natural intelligence displayed by humans and animals. Leading AI textbooks define the field as the study of "intelligent agents": any device that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of successfully achieving its goals. Colloquially, the term "artificial intelligence" is often used to describe machines (or computers) that mimic "cognitive" functions that humans associate with the human mind, such as "learning" and "problem solving".
探索智能世界：人工智能导论ppt
谢谢大家
Hale Waihona Puke 机器学习基础机器学习是人工智能的重要分支，它可以让计算机从数据中自动学习出规 律和模式，并用于预测未知的数据。其实现方法包括监督式学习、无监督 式学习和强化学习。在实际应用时，我们需要根据具体情况选择合适的方 法，并进行数据清洗、特征选取、模型训练和评估等流程。通过这些步骤 ，我们可以得到一个可行的模型，从而实现自动化预测或分类任务。
未来趋势预测
随着人工智能技术的不断发展，未来趋势预测将主要集中在以下几个方面 ： 1.人工智能与IoT的融合将加速推进，网络安全成为重要问题。 2.机器学习与深度学习技术将进一步完善，大数据与算法优化将成为关键 。 3.自然语言处理和计算机视觉技术的应用范围将扩大，并可能引起社会变 革。 4.人工智能伦理问题将更多地受到关注和探讨，监管机制逐渐完善。
人工智能的伦理问题
人工智能的伦理问题是一个备受关注的话题。在开发和应用人工智能技术 时，需要严格遵守法律法规和道德标准，以确保不会对人类社会造成负面 影响。其中涉及到数据保护、隐私权、透明度等方面的问题。在解决这些 问题时，需要建立可靠的监管机制和有效的合规措施。 针对这些问题，可以采取一系列措施来保障人工智能技术的合规性和伦理 性。 首先，需要对数据进行安全管理并遵守隐私政策。 其次，在算法开发过程中应该充分考虑用户体验和意愿，并进行透明公开 。
计算机视觉技术
计算机视觉技术是指利用计算机和数字图像处理技术对现实中的图像、视 频等视觉信号进行分析、识别和处理的能力。其主要包括图像处理、模式 识别、目标检测等技术。其中，最常见的应用包括人脸识别、车牌识别和 安防监控。 实现计算机视觉技术主要分为两个阶段。 第一阶段是特征提取，即将原始图像或视频中的信息进行抽象化，提取出 特征信息，以便后续的处理。 第二阶段是分类和识别，即将特征与已知信息进行匹配，达到分类和识别 的目的。
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版) 2000（中文版）
• 学习资料:
Web搜索、包括课件、文章等等。 IJCAI国际人工智能大会 Artificial Intelligence（期刊） AAAI（美国人工智能联合会）
• 考核
– 成绩评定方法：期末考试＋大作业 – 考试方式：闭卷。 – 各教学环节占总分的比例：期末考试占考试成绩的80%，大作业占20%。
• Luger和Stubblefield,1993：人工智能是计算机 科学中，与智能行为的自动化有关的一个分支。
What can AI do for you?
人工智能的基础
人工智能的基础
• 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文 缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、 信息论、语言学、神经生理学、心理学、 数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起 来的综合性新学科。自问世以来AI经过波 波折折，终于作为一门边缘新学科得到世 界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。
– 二元论 • 意识（灵魂、精神）的一部分是超脱于自然之外的， 不受物理定律的影响
• 动物不具有这种属性，它们可以被当做机器对待 – 唯物主义
• 大脑依照物理定律运转而构成意识 • 自由意志是对出现在选择过程中可能选择的感受方式
• 结论：两种选择：二元论和唯物主义
• 知识从哪里来？
– 关于知识的来源：Francis Bacon(培根)《新工具论》 开始了经验主义运动
– 这实际上就是回归规划系统，2300年后，1972年 Newell&Simon研制了第一个能够拟人类问题解决的 计算机程序——GPS程序（General Problem Solver program ）当多个行动可以达到目标时或根本无法到 达目标时，如何行事？
– John Locke(洛克)指出：“无物非先感而后知”
– Rudolf Carnap(鲁道夫·卡尔纳普 ) 发展了逻辑实证 主义学说，认为
• 所有的知识都可以用最终与（对应于传感器输入的）观察语句 相联系的逻辑理论来刻画。
• 科学哲学的任务之一是构造“形式的人工语言”以及系统理论， 以便于我们更好地进行科学概念和科学陈述的重新构造。这种 语言和自然语言不同，它不是世袭的，而是按照我们制定的规 则构造出来的。
• Kurzwell, 1990：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。
• Schalkoff, 1990：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。
• Rick和Knight,1991：人工智能研究如何使计算机 做事，而让人过得更好。
• Winston, 1992：人工智能是研究那些使理解、推 理和行为成为可能的计算。
• 结论：知识来源于实践
• 知识是如何导致行动的？
– Aristotle:行动是通过目标与关于行动结果的知识之间 的逻辑联系来判定的。
– 他进一步指出，要深思的不是结局而是手段，假设了 结局并考虑如何以及通过什么手段得到结局，结局是 否容易是否最好，手段在分析顺序中是最后一个，在 生成顺序中是第一个
人工智能
放在前面
• 教材及主要参考书:
[1]蔡自兴、徐光佑. 人工智能及其应用.清华大学出版社,2004（第三版）,2010 （第四版）
[2]王永庆. 人工智能原理与方法. 西安交通大学出版社.2002 [3]Nilsson. Artificial Intelligence--A New Synthesis机械工业出版社, 1999 (英文
应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究 用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关 理论和技术。 • 定义3 人工智能(能力)
人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能 有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、 理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思 维活动。
大师眼中的人工智能
• Bellman, 1978:人工智能是那些与人的思维、决 策、问题求解和学习等有关活动的自动化进程。
• Haugeland, 1985: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。
• Charniak和McDermott, 1985：人工智能是用计算 模型研究智力行为。
• 17世纪，有人提出推理如同数字计算，帕斯卡写到： “算术机器产生的效果显然更接近思维，而不是动物的 其他活动。”
• 结论：肯定的结论，即可以用一个规则集合描述意 识的形式化部分
• 精神的意识是如何从物质的大脑产生出来？
– Descartes(笛卡尔)给出了第一个关于意识和物质之间区 别以及由此产生的清晰的讨论
AI的基础
• 哲学：标出了AI的大部分重要思想 • 数学：使AI成为一门规范科学 数学形式化 • 神经科学：网络，并行处理 • 心理学：认知理论 • 计算机工程：AI的“载体” • 语言学：知识表示、语法
哲学
• 形式化规则能用来抽取合理的结论吗？
• 亚里士多德（Aristotle）为形式逻辑奠定了基础，第 一个把支配意识的理性部分法则形式化为精确的法则集 合，典型代表就是三段论，即初始前提的条件下机械地 推导出结论。
4
Movies
• 黑客帝国（MATRIX）
5
• Iron Man
What is AI?
What is AI?
• 定义1 智能机器(intelligent machine)能够在各类环境 中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。
• 定义2 人工智能(学科) 人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和
2
Movies
• 人工智能 • 导演：斯皮尔博格 • 提示：电影从一个小孩子的
眼光来诠释人与机器人的关 系，并揭示了一个残酷的事 实：机器人永远不能变成人 类、他们不能有爱，即使有 也只是一段程序。
3
Movies
• 机械公敌（I robot） • 影片根据艾萨克·阿西莫夫经典科
幻短篇小说集《我，机器人》改 编。故事发生在2035年，科技已 经发展到相当高的水准，尤其是 智能机器人领域，他们已经完全 融进了人类的各种生产和生活中 。 • 机器人三大法则:机器人不得伤害 人，或任人伤害而无所作为；机 器人应服从人的一切命令，但命 令与第一法则冲突时例外；机器 人必须保护自身的安全，但不得 与前两条法则抵触。
• 学习资料:
Web搜索、包括课件、文章等等。 IJCAI国际人工智能大会 Artificial Intelligence（期刊） AAAI（美国人工智能联合会）
• 考核
– 成绩评定方法：期末考试＋大作业 – 考试方式：闭卷。 – 各教学环节占总分的比例：期末考试占考试成绩的80%，大作业占20%。
• Luger和Stubblefield,1993：人工智能是计算机 科学中，与智能行为的自动化有关的一个分支。
What can AI do for you?
人工智能的基础
人工智能的基础
• 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文 缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、 信息论、语言学、神经生理学、心理学、 数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起 来的综合性新学科。自问世以来AI经过波 波折折，终于作为一门边缘新学科得到世 界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。
– 二元论 • 意识（灵魂、精神）的一部分是超脱于自然之外的， 不受物理定律的影响
• 动物不具有这种属性，它们可以被当做机器对待 – 唯物主义
• 大脑依照物理定律运转而构成意识 • 自由意志是对出现在选择过程中可能选择的感受方式
• 结论：两种选择：二元论和唯物主义
• 知识从哪里来？
– 关于知识的来源：Francis Bacon(培根)《新工具论》 开始了经验主义运动
– 这实际上就是回归规划系统，2300年后，1972年 Newell&Simon研制了第一个能够拟人类问题解决的 计算机程序——GPS程序（General Problem Solver program ）当多个行动可以达到目标时或根本无法到 达目标时，如何行事？
– John Locke(洛克)指出：“无物非先感而后知”
– Rudolf Carnap(鲁道夫·卡尔纳普 ) 发展了逻辑实证 主义学说，认为
• 所有的知识都可以用最终与（对应于传感器输入的）观察语句 相联系的逻辑理论来刻画。
• 科学哲学的任务之一是构造“形式的人工语言”以及系统理论， 以便于我们更好地进行科学概念和科学陈述的重新构造。这种 语言和自然语言不同，它不是世袭的，而是按照我们制定的规 则构造出来的。
• Kurzwell, 1990：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。
• Schalkoff, 1990：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。
• Rick和Knight,1991：人工智能研究如何使计算机 做事，而让人过得更好。
• Winston, 1992：人工智能是研究那些使理解、推 理和行为成为可能的计算。
• 结论：知识来源于实践
• 知识是如何导致行动的？
– Aristotle:行动是通过目标与关于行动结果的知识之间 的逻辑联系来判定的。
– 他进一步指出，要深思的不是结局而是手段，假设了 结局并考虑如何以及通过什么手段得到结局，结局是 否容易是否最好，手段在分析顺序中是最后一个，在 生成顺序中是第一个
人工智能
放在前面
• 教材及主要参考书:
[1]蔡自兴、徐光佑. 人工智能及其应用.清华大学出版社,2004（第三版）,2010 （第四版）
[2]王永庆. 人工智能原理与方法. 西安交通大学出版社.2002 [3]Nilsson. Artificial Intelligence--A New Synthesis机械工业出版社, 1999 (英文
应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究 用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关 理论和技术。 • 定义3 人工智能(能力)
人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能 有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、 理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思 维活动。
大师眼中的人工智能
• Bellman, 1978:人工智能是那些与人的思维、决 策、问题求解和学习等有关活动的自动化进程。
• Haugeland, 1985: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。
• Charniak和McDermott, 1985：人工智能是用计算 模型研究智力行为。
• 17世纪，有人提出推理如同数字计算，帕斯卡写到： “算术机器产生的效果显然更接近思维，而不是动物的 其他活动。”
• 结论：肯定的结论，即可以用一个规则集合描述意 识的形式化部分
• 精神的意识是如何从物质的大脑产生出来？
– Descartes(笛卡尔)给出了第一个关于意识和物质之间区 别以及由此产生的清晰的讨论
AI的基础
• 哲学：标出了AI的大部分重要思想 • 数学：使AI成为一门规范科学 数学形式化 • 神经科学：网络，并行处理 • 心理学：认知理论 • 计算机工程：AI的“载体” • 语言学：知识表示、语法
哲学
• 形式化规则能用来抽取合理的结论吗？
• 亚里士多德（Aristotle）为形式逻辑奠定了基础，第 一个把支配意识的理性部分法则形式化为精确的法则集 合，典型代表就是三段论，即初始前提的条件下机械地 推导出结论。
4
Movies
• 黑客帝国（MATRIX）
5
• Iron Man
What is AI?
What is AI?
• 定义1 智能机器(intelligent machine)能够在各类环境 中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。
• 定义2 人工智能(学科) 人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和
2
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• 人工智能 • 导演：斯皮尔博格 • 提示：电影从一个小孩子的
眼光来诠释人与机器人的关 系，并揭示了一个残酷的事 实：机器人永远不能变成人 类、他们不能有爱，即使有 也只是一段程序。
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• 机械公敌（I robot） • 影片根据艾萨克·阿西莫夫经典科
幻短篇小说集《我，机器人》改 编。故事发生在2035年，科技已 经发展到相当高的水准，尤其是 智能机器人领域，他们已经完全 融进了人类的各种生产和生活中 。 • 机器人三大法则:机器人不得伤害 人，或任人伤害而无所作为；机 器人应服从人的一切命令，但命 令与第一法则冲突时例外；机器 人必须保护自身的安全，但不得 与前两条法则抵触。