人工智能概论.pptx
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一章节人工智能概述 共74页PPT资料
14.09.2019
人工智能
13
行为模拟，控制进化
行为模拟是一种基于感知－行为模型 的研究途径和方法，它是在模拟人在控制 过程中的智能活动和行为特性，如自适应 ，自寻优、自学习、自组织等，来研究和 实现人工智能。
以行为模拟方法研究人工智能者，被 称为行为主义、进化主义、控制论学派。
14.09.2019
难题求解 自动定理证明 自动程序设计 自动翻译 智能控制 智能管理 智能决策 智能通信 智能仿真 智能CAD 智能CAI
14.09.2019
人工智能
34
自动程序设计
自动程序设计
自动程序设计就是人只要给出关于某程序要求的 非常高级的描述，计算机就会自动生成一个能完成这 个要求目标的具体程序。
14.09.2019
人工智能
39
基于应用领域的领域划分
难题求解 自动定理证明 自动程序设计 自动翻译 智能控制 智能管理 智能决策 智能通信 智能仿真 智能CAD 智能CAI
14.09.2019
人工智能
40
智能管理
智能管理是人工智能与管理科学、系统工程、计 算机技术及通信技术等多学科、多技术相结合、互相 渗透而产生的一门新技术、新学科。它研究如何提高 计算机管理系统的智能水平以及智能管理系统的设计 理论、方法与实现技术。
14.09.2019
人工智能
3
人工智能的概念
什么是人工智能 为什么研究人工智能 人工智能的目标 人工智能的表现形式
14.09.2019
人工智能
4
什么是人工智能
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）简称AI， 主要研究如何用人工的方法和技术，使用各种自动化 机器或智能机器（主要指计算机）模仿、延伸和扩展 人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。
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
人工智能概论课件完整版
自然语言处理
研究如何让计算机理解和生成人类自然语言 文本。
深度学习
研究如何构建和训练深度神经网络模型，以 模拟人脑处理信息的方式。
人工智能的应用领域
智能家居
通过人工智能技术实现家庭设备 的自动化和智能化控制，提高生
活便利性和舒适度。
智能交通
利用人工智能技术提高交通系统 的效率和安全性，如自动驾驶汽 车、智能交通信号控制等。
05
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护问题
01
数据采集与使用的透明度不足
在人工智能应用中，大量个人数据被采集和使用，但很多时候用户并不
清楚自己的数据是如何被使用的，于网络安全威胁和技术漏洞的存在，人工智能系统所处理的数据可能
面临泄露和滥用的风险，对个人隐私造成侵害。
人工智能概论课件完整版
目录
• 人工智能概述 • 人工智能基础知识 • 人工智能算法与模型 • 人工智能技术应用 • 人工智能伦理与安全问题 • 人工智能发展趋势与挑战
01
人工智能概述
人工智能的定义与发展
人工智能的定义
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。
恶意使用风险
人工智能技术可能被恶意使用，如用于网络攻击、欺诈行为或制造虚假信息，这对社会和个 人都构成了安全威胁。
人工智能与人类未来关系探讨
劳动力市场变革
人工智能的发展将导致劳动力市 场的深刻变革，一些传统职业可 能会消失，而新的职业和就业机 会将出现。
社会伦理挑战
随着人工智能技术的广泛应用， 社会将面临一系列伦理挑战，如 人类与机器的权利关系、责任归 属以及道德准则的制定等。
人工智能技术及应用课件pptx
无人驾驶汽车 利用传感器、计算机视觉等技术实现车辆自主导航和驾驶。
无人机配送
通过无人机进行快递、外卖等配送服务，提高配送效率。
智能医疗与健康管理
远程医疗
通过互联网技术实现远 程诊断和治疗，缓解医 疗资源紧张问题。
健康管理
利用可穿戴设备和大数 据分析技术，对个人健 康进行监测和管理。
医疗机器人
在手术、康复等领域提 供辅助和支持，提高医 疗质量和效率。
自动驾驶
利用计算机视觉、雷达传感器和深度学习等技术，实现车辆在复杂交 通环境中的自动导航和驾驶。
智慧医疗
通过人工智能技术辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗 效率和准确性。
智能家居
将人工智能技术应用于家居设备，实现远程控制、语音识别、智能推 荐等功能，提高家居生活的便捷性和舒适性。
02
机器学习技术
句法分析的方法
基于规则的方法和基于统计的方法等。
语义理解
1 2
词汇的语义 研究词汇所表达的概念、属性、关系等语义信息。
句子的语义 研究句子所表达的命题、事件、行为等语义信息。
3
篇章的语义 研究篇章的结构、主题、观点等语义信息。
信息抽取
01
命名实体识别
识别文本中的人名、 地名、机构名等命名 实体。
图像增强
03
改善图像质量，提高图像清晰度 和对比度等
04
图像分割
将图像分割成具有相似性质的区 域，如语义分割和实例分割
图像生成
生成与训练数据类似的新图像， 如GANs（生成对抗网络）
目标检测与跟踪
目标检测
01
在图像或视频中定位并识别目标对象，如Faster R-CNN、
YOLO等
无人机配送
通过无人机进行快递、外卖等配送服务，提高配送效率。
智能医疗与健康管理
远程医疗
通过互联网技术实现远 程诊断和治疗，缓解医 疗资源紧张问题。
健康管理
利用可穿戴设备和大数 据分析技术，对个人健 康进行监测和管理。
医疗机器人
在手术、康复等领域提 供辅助和支持，提高医 疗质量和效率。
自动驾驶
利用计算机视觉、雷达传感器和深度学习等技术，实现车辆在复杂交 通环境中的自动导航和驾驶。
智慧医疗
通过人工智能技术辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗 效率和准确性。
智能家居
将人工智能技术应用于家居设备，实现远程控制、语音识别、智能推 荐等功能，提高家居生活的便捷性和舒适性。
02
机器学习技术
句法分析的方法
基于规则的方法和基于统计的方法等。
语义理解
1 2
词汇的语义 研究词汇所表达的概念、属性、关系等语义信息。
句子的语义 研究句子所表达的命题、事件、行为等语义信息。
3
篇章的语义 研究篇章的结构、主题、观点等语义信息。
信息抽取
01
命名实体识别
识别文本中的人名、 地名、机构名等命名 实体。
图像增强
03
改善图像质量，提高图像清晰度 和对比度等
04
图像分割
将图像分割成具有相似性质的区 域，如语义分割和实例分割
图像生成
生成与训练数据类似的新图像， 如GANs（生成对抗网络）
目标检测与跟踪
目标检测
01
在图像或视频中定位并识别目标对象，如Faster R-CNN、
YOLO等
《人工智能概论》第1章 AI时代的起航课件
1.2 AI如影随形
1.2.2 聊天机器人
目前，聊天机器人无所不再，可用于多种 实用目的，如客户服务、娱乐游戏、系统 导航或资讯获取等。有些聊天机器人会搭 载自然语言处理系统，但大多简单的系统 只会撷取输入的关键字，再从数据库中找 寻最合适的应答句。目前，聊天机器人是 虚拟助理（如Google智能助理）的一部 分，可以与许多应用程序、网站及即时消 息平台链接使用。
1.1 AI一波三折
第一章 AI时代的启航
1.1.1 发展历程概括
6、神经网络迎来突破
沉寂了10年之后，神经网络终于有了新的研究进展，尤其是1982 年具有学习能力的神经网络算法的提出和商业化推动了神经网络的快 速发展。同年，日本发起了第五代计算机系统研究计划，预计投入8.5 亿美元，目的是抢占未来信息技术的先机，创造具有划时代意义的超 级人工智能计算机。曾经一度看好的神经网络技术，过分依赖于经验 数据量，因此长时期没有取得实质性的进展。由于网络技术特别是互 联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进 一步走向实用化。1997年IBM研发的深蓝超级计算机战胜了国际象棋 世界冠军卡斯帕罗夫是这一时期的标志性事件。
1.1 AI一波三折
第一章 AI时代的启航
1.1.1 发展历程概括
5、重陷低迷
20世纪80年代中到90年代中。进入80年代后随着专家系统的不断 发展，复杂度的快速提升，基于知识库和推理机的专家系统的研究陷 入停滞：系统难以升级扩展，鲁棒性不够，直接导致高昂的维护成本。 80年代中后期，由于人工智能的项目成果不明朗，包括日本第五代计 算机计划在内的许多项目也没有带来人工智能的突破，政府大幅削减 了对人工智能的资金支持，人工智能在全球的发展再次进入低潮。从 技术上看，人工智能的再次低迷主要归结于知识获取瓶颈。
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。
人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件
第1章 人工智能概述
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
25
第1章 人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领 域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
26
第1章 人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
27
第1章 人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一 阶谓词逻辑
• 问题2：什么可以计算？
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
11
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
25
第1章 人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领 域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
26
第1章 人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
27
第1章 人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一 阶谓词逻辑
• 问题2：什么可以计算？
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
11
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具
人工智能概论(PPT 53页)
9
1.2. 关于智能
1.2. 关于智能
几种关于智能的观点
• 思维理论
• 智能的核心是思维； • 智能来自于大脑的思维活动； • 知识是思维的产物； • 通过对思维规律与方法的研究可望揭示智能的本质。
10
1.2. 关于智能
1.2. 关于智能
几种关于智能的观点
• 知识理论
• 智能就是在巨大知识空间中找到满意解的能力。
开创了AI研究的新领域。
27
1.4. AI发展
GPS vs. ES
• GPS：
寻求一个通用的逻辑推理系统，能解决所有类型问题。
• ES：
专注于相对狭小的专业领域，建立基于知识的AI系统。
1977年第五届国际人工智能联合会议，Feigenbaum提出了
知识工程 (Knowledge Engineering)概念，对以知识为基础的
• Bacon(1561～1626)：在《新工具论》中提出归纳法；
• (德)Leibnitz(1646～1716)：在研制四则计算器时，提出通用符号和 推理计算，使形式逻辑符号化，奠定数理逻辑的基础；
• (英)Boole(1815～1864)：创立布尔代数，首次用符号语言描述思维
活动的基本推理规则；
26
1.4. AI发展
反思
• AI指导思想：用计算机模拟人类思维的普遍规律；
• 模拟重心：建立通用万能的符号逻辑运算体系(GPS)； • 问题关键：忽视现实世界的复杂性和问题的多样性。
总结过去经验及教训，E.A.Feigenbaum提出以知识为中心
的人工智能，此观点被大多数人接受。 1965年, Feigenbaum研制成功专家系统(rt System)，
有些人甚至断言：
1.2. 关于智能
1.2. 关于智能
几种关于智能的观点
• 思维理论
• 智能的核心是思维； • 智能来自于大脑的思维活动； • 知识是思维的产物； • 通过对思维规律与方法的研究可望揭示智能的本质。
10
1.2. 关于智能
1.2. 关于智能
几种关于智能的观点
• 知识理论
• 智能就是在巨大知识空间中找到满意解的能力。
开创了AI研究的新领域。
27
1.4. AI发展
GPS vs. ES
• GPS：
寻求一个通用的逻辑推理系统，能解决所有类型问题。
• ES：
专注于相对狭小的专业领域，建立基于知识的AI系统。
1977年第五届国际人工智能联合会议，Feigenbaum提出了
知识工程 (Knowledge Engineering)概念，对以知识为基础的
• Bacon(1561～1626)：在《新工具论》中提出归纳法；
• (德)Leibnitz(1646～1716)：在研制四则计算器时，提出通用符号和 推理计算，使形式逻辑符号化，奠定数理逻辑的基础；
• (英)Boole(1815～1864)：创立布尔代数，首次用符号语言描述思维
活动的基本推理规则；
26
1.4. AI发展
反思
• AI指导思想：用计算机模拟人类思维的普遍规律；
• 模拟重心：建立通用万能的符号逻辑运算体系(GPS)； • 问题关键：忽视现实世界的复杂性和问题的多样性。
总结过去经验及教训，E.A.Feigenbaum提出以知识为中心
的人工智能，此观点被大多数人接受。 1965年, Feigenbaum研制成功专家系统(rt System)，
有些人甚至断言：
《人工智能介绍》PPT课件
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。同时，人工智能的发展也将带来一些挑战和问题， 如数据安全、隐私保护、伦理道德等，需要我们在发展 过程中加以关注和解决。
第三次浪潮（21世纪初至今）
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。
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。
隐私权和商业利益的平衡 在AI应用中，隐私权与商业利益之间往往存在冲突，如何 平衡二者关系，确保个人隐私得到尊重和保护，是一个亟 待解决的问题。
算法偏见和歧视现象剖析
数据偏见
由于训练数据本身存在偏见，导致AI算法在决策时也可能产生偏 见，如对某些人群的歧视或不公平待遇。
算法设计问题
算法设计过程中的主观性和不透明性可能导致算法偏见和歧视现 象的出现。
2023
PART 06
人工智能伦理、法律与社 会影响
REPORTING
数据隐私保护问题探讨
数据收集和使用透明度不足
很多AI系统需要大量用户数据来训练和改进，但数据的收 集和使用过程往往缺乏透明度，容易引发隐私泄露问题。
数据安全和保护措施不足 AI系统存储和处理大量敏感数据，如个人身份信息、健康 记录等，一旦数据泄露或被滥用，将对个人隐私造成严重 威胁。
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。
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。
《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。
人工智能概述-PPT
☻用AI为学生提供更有针对性的教学计划，改善学习
教 育
成果，并帮助学校不断改进课程组合，提高毕业生就
： 不
业率；
断 优
☻通过自适应学习系统，在合适的时间以最佳方式向
化 教
每个学生提供适当的内容，打造个性化教学；
学 形
☻自然语言、计算机视觉和深度学习可以帮助教师回
式 和
答学生的常规问题或担任教学助教，使得教师可以把
总体部署
加强人工智能 领域军民融合
建立人工智能 安全监管的评估体系
构建泛在安全高效的 智能化基础设施体系
大力加强人工 智能劳动力培训
组织领导 保障落实 试点示范 舆论引导
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
2299
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
2
2016年的春天，一场AlphaGo与世界顶级围棋高手的人机对决， 再次将人工智能推到了世界舞台的聚光灯下。
3
二、仿智的成果与趋势
2016.3.1 2
六十载沧桑砥砺，一甲子春华秋实。蓦然回首，人工智能学科已经长成一棵枝繁叶茂 的参天大树，人工智能技术不断取得令人叹为观止的进步，正在对世界经济、人类生活和社 会进步产生极其深刻的影响，人工智能历史地进入了全球爆发的前夜。
当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、
基本技原术则 创新、软硬高件效培的育升智高能端级经济等整体推人进优工化智，布 能创局正建 新基设在地引发链式能完突发善展支的持重人点工政智策 破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化
战略加目速标 跃升。
建设安全 便捷的智能社会
统筹国际国内创新资源
建立人工智能技术标准
第一章人工智能概述72.pptx
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。
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是 一门正在发展中的综合性前沿学科，又是交叉学 科与边缘学科，其由计算机科学、控制论、信息 论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科相 互渗透而发展起来。
尽管建立关于智能的理论和让智能机器达到人类 的智力水平是人工智能的最终目标，但人工智能 的生命力却在于能作为工程技术而得到实际应用。
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
人工智能PPT课件专用版高清版
常用算法
如SIFT、SURF、HOG等，这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标，并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别，确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络（CNN）在目标检测和识别领域取得了显著 成果，提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据，通过训练得到声学模型，用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据，通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法，得 到单词之间的概率关系，用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
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。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等，这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
02
03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等，这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息，实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的样本数 据，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略
如SIFT、SURF、HOG等，这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标，并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别，确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络（CNN）在目标检测和识别领域取得了显著 成果，提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据，通过训练得到声学模型，用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据，通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法，得 到单词之间的概率关系，用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
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。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等，这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
02
03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等，这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息，实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的样本数 据，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略
人工智能介绍ppt课件
摘要生成
自动提取文本中的重要信息，生成 简洁明了的摘要，便于用户快速了 解文本内容。
04 计算机视觉技术
图像识别技术
基于深度学习的图像识别
光学字符识别（OCR）
通过训练深度神经网络模型，实现对 图像中物体的自动识别和分类。
将图像中的文字转换为可编辑和检索 的文本格式，广泛应用于文档数字化 、车牌识别等领域。
推荐系统
个性化推荐、广告投放、用户画 像等。
自然语言处理技术
03
词法分析技术
01
分词技术
基于规则、统计或深度学习等方法，将连续的自然语言 文本切分为独立的词汇单元。
02
词性标注
为每个词汇单元分配一个词性标签，如名词、动词、形 容词等，以揭示其在句子中的语法功能。
03
命名实体识别
识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构 名等，并进行分类标注。
人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为，实现对复杂问题的求 解和自主学习。其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。
核心思想
人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，能够自主地进行学习 、推理、决策等任务。这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。
应用领域与前景展望
应用领域
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法，提取图像中 的关键特征，并与已知模式进行匹配 ，实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型，如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等，实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术
自动提取文本中的重要信息，生成 简洁明了的摘要，便于用户快速了 解文本内容。
04 计算机视觉技术
图像识别技术
基于深度学习的图像识别
光学字符识别（OCR）
通过训练深度神经网络模型，实现对 图像中物体的自动识别和分类。
将图像中的文字转换为可编辑和检索 的文本格式，广泛应用于文档数字化 、车牌识别等领域。
推荐系统
个性化推荐、广告投放、用户画 像等。
自然语言处理技术
03
词法分析技术
01
分词技术
基于规则、统计或深度学习等方法，将连续的自然语言 文本切分为独立的词汇单元。
02
词性标注
为每个词汇单元分配一个词性标签，如名词、动词、形 容词等，以揭示其在句子中的语法功能。
03
命名实体识别
识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构 名等，并进行分类标注。
人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为，实现对复杂问题的求 解和自主学习。其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。
核心思想
人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，能够自主地进行学习 、推理、决策等任务。这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。
应用领域与前景展望
应用领域
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法，提取图像中 的关键特征，并与已知模式进行匹配 ，实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型，如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等，实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术
人工智能简介pptx
控制执行
自动驾驶汽车还会控制车辆的加速、制动、转向等操作，实现自 主行驶。
智能机器人
人机交互
智能机器人可以与人类进行自然交互，包括语音 、视觉、触觉等。
环境适应
智能机器人能够适应不同的环境，并根据环境变 化调整自身行为。
自主学习
智能机器人还可以通过自主学习和训练，不断提 升自己的技能和能力。
大数据与人工智能
计算机视觉在智能监控、自动驾驶、智能安防 和智能人机交互等领域有着广泛的应用。
专家系统
专家系统是一种人工智能技术，通过将专家的知识 和经验构建成一个规则引擎，来实现特定领域的智
能化决策和推荐。
专家系统包括医疗诊断、法律咨询、金融投资和智 能规划等领域的应用。
专家系统的优点是可以充分利用专家的经验和知 识，同时具有可解释性和透明度。
人工智能简介pptx
xx年xx月xx日
目录
• 人工智能概述 • 人工智能技术 • 人工智能应用 • 人工智能未来发展 • 结论与展望
01
人工智能概述
定义与特点
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。
数据驱动
人工智能需要大量的数据进行学习和训练，以不断提升其性能和能力。
数据处理
大数据技术可以帮助人工智能处理和分析海量数据，包括数据清洗、预处理、存储等方面 的支持。
人工智能应用
大数据和人工智能结合可以应用于诸多领域，如金融风控、智能安防、智能城市等。
04
人工智能未来发展
人工智能的未来趋势
算法优化
人工智能将在医疗、金融、制造、农业等领域拓 展新的应用场景，解决复杂问题。
自动驾驶汽车还会控制车辆的加速、制动、转向等操作，实现自 主行驶。
智能机器人
人机交互
智能机器人可以与人类进行自然交互，包括语音 、视觉、触觉等。
环境适应
智能机器人能够适应不同的环境，并根据环境变 化调整自身行为。
自主学习
智能机器人还可以通过自主学习和训练，不断提 升自己的技能和能力。
大数据与人工智能
计算机视觉在智能监控、自动驾驶、智能安防 和智能人机交互等领域有着广泛的应用。
专家系统
专家系统是一种人工智能技术，通过将专家的知识 和经验构建成一个规则引擎，来实现特定领域的智
能化决策和推荐。
专家系统包括医疗诊断、法律咨询、金融投资和智 能规划等领域的应用。
专家系统的优点是可以充分利用专家的经验和知 识，同时具有可解释性和透明度。
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xx年xx月xx日
目录
• 人工智能概述 • 人工智能技术 • 人工智能应用 • 人工智能未来发展 • 结论与展望
01
人工智能概述
定义与特点
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。
数据驱动
人工智能需要大量的数据进行学习和训练，以不断提升其性能和能力。
数据处理
大数据技术可以帮助人工智能处理和分析海量数据，包括数据清洗、预处理、存储等方面 的支持。
人工智能应用
大数据和人工智能结合可以应用于诸多领域，如金融风控、智能安防、智能城市等。
04
人工智能未来发展
人工智能的未来趋势
算法优化
人工智能将在医疗、金融、制造、农业等领域拓 展新的应用场景，解决复杂问题。
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14
计算机科学学院 夏定纯 wistdcx@
如何评价机器智能
1.3. 人工智能
图灵测试 (Turing Test)
• 分别让人与机器位于两个房间里； • 他们可以通话但彼此都看不到对方； • 通过对话，作为人的一方不能分辫对方是人还是机器，
那么就可认为对方(机器)达到了人类智能的水平。
G.K. Kasparov
1 2 3 4 5 6 total 1 0 1/2 1/2 1/2 0 2.5 0 1 1/2 1/2 1/2 1 3.5
6
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1.1. 人机之战
问题：
• 下棋：高智力的活动 • 下棋：斗智、斗策的过程 • 棋手：非凡记忆能力、丰富下棋经验、极强思维能力、
3. 人工智能导论. 林尧瑞,马少平. 1989. 清华大学出版社. 4. 人工智能原理. 石纯一,黄昌宁,王家. 1993. 清华大学出版社. 5. 计算智能. 夏定纯,徐涛. 2008. 科学出版社.
2
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第1章 绪论
什么是人工智能(AI)； AI的几个主要发展阶段； AI的研究与应用； AI相关资料。
8
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1.2. 关于智能
智能
1.2. 环境的综合能力。
综合能力
• 感知与认识事物、客观世界与自我的能力； • 通过学习取得经验、积累知识的能力； • 联想、推理、判断、决策的能力； • 发现、发明、创造、创新的能力； • 实时、迅速、合理地应付复杂环境地能力； • 预测、洞察事物发展变化的能力； • ……
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智能
知识 智力
1.2. 关于智能
一切智能行为的基础 获取知识并运用知识的能力
智能是一种综合能力
• 感知能力 • 记忆与思维能力 • 学习与适应能力 • 行为能力 • ……，……
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1.3. 人工智能 ( Artificial Intelligence )
9
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1.2. 关于智能
1.2. 关于智能
几种关于智能的观点
• 思维理论
• 智能的核心是思维； • 智能来自于大脑的思维活动； • 知识是思维的产物； • 通过对思维规律与方法的研究可望揭示智能的本质。
10
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15
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1.4. AI的发展
AI是一门综合性的交叉学科。 涉及：
计算机科学 控制论 信息论 神经心理学 哲学 语言学 … …
迅速反应能力与应变能力
（人） 智能 （机器） ？
• 机器是否会有类似人的智能? • 机器是否能够真正具有智能 ？ • 机器是否会超过人类？
7
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几个问题：
1.1. 人机之战
• 智能是什么，它到底代表什么含义？ • 机器是否能够和人一样，具有智能？ • 我们是否能够在机器上复制出智能？ • 制造出来的机器人的智力，是否可以超过人类？ • …，…？
of Grandmaster on his 17th birthday • 1985, at the age of 22 years, the youngest World Champion.
4
计算机科学学院 夏定纯 wistdcx@
1.1. 人机之战
• 时间：1997年5月11日； • 方式：国际象棋比赛； • 对手：
1.3. 人工智能
什么是人工智能 (AI)？
几种观点 • 在机器上模拟智能人的智能，又称机器智能。 • 用机器模仿和执行某些智力功能、开发相关理论和技术。 • 使机器在各类环境中能自主地或交互式地执行各种拟人任务。 • 构造智能机器(或系统)，模拟、延伸、扩展人类智能。 • 机器能够听、说、看、写、思维、学习，能适应环境的变化、 能解决各种实际问题，等等。
1.2. 关于智能
几种关于智能的观点
• 进化理论
• (美)麻省理工学院MIT的Prof. R.Brook提出“没有 表达的智能”(1991)、“没有推理的智能”(1992)；
• 智能取决于感知和行为、对外界复杂环境的适应； • 智能不需知识、不需表达、不需推理； • 智能可以由逐步进化实现； • 这一观点尚未形成完整理论体系，反对者大有人在。
人工智能
夏定纯
计算机科学与技术系
1
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参考资料
1. Principle of Artificial Intelligence. Nilson N.J. 1980. 2. Artificial Intelligence. Winston P.H. 1984.
Garry Kimovich Kasparov
• IBM公司超级电脑 • 重1270Kg，32个CPUs微处理器，每秒钟算2亿步 • 输入一百多年来优秀棋手的对局两百多万棋局 • 冷冰冰的 机器
5
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1.1. 人机之战
• 时间：1997年5月11日； • 方式：国际象棋比赛； • 对手：
1.2. 关于智能
1.2. 关于智能
几种关于智能的观点
• 知识理论
• 智能就是在巨大知识空间中找到满意解的能力。
• 智能行为取决于知识的数量及可运用的程度。
• 在AI中有着重要的影响，知识工程、专家系统等都 是在其影响下发展起来的。
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1.2. 关于智能
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计算机科学学院 夏定纯 wistdcx@
1.1. 人机之战
• 时间：1997年5月11日； • 方式：国际象棋比赛； • 对手：
Garry Kimovich Kasparov
• 1963, was born in Baku, Azerbaijan, USSR • At 16, won the World Junior Championship, achieve the title