人工智能简介PPT课件
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人工智能的未来趋势
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
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 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
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 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
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。
人工智能概述ppt课件
人工智能概述ppt 课件
目录
• 人工智能基本概念与发展历程 • 基础知识体系与技术框架 • 智能算法模型与优化方法 • 数据驱动与知识表示方法 • 伦理、隐私和安全问题探讨 • 未来发展趋势与挑战
01
人工智能基本概念与 发展历程
人工智能定义及特点
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。
自然语言处理技术及应用
自然语言处理定义
研究人与计算机交互的语言问题的一 门学科，包括文本处理、语义理解、 机器翻译等方面。
常见自然语言处理技术
分词、词性标注、命名实体识别、句 法分析等。
自然语言处理应用
智能客服、智能问答、情感分析、文 本摘要等。
发展趋势
深度学习在自然语言处理中的应用越 来越广泛，推动着自然语言处理技术 的不断发展。
面临挑战及解决思路
数据安全与隐私保护
加强数据安全管理，研究隐私保护算法与技术， 保障用户数据安全与隐私权益。
技术可靠性与鲁棒性
提高模型可靠性与鲁棒性，降低对特定数据或场 景的依赖，人工智能伦理问题，建立监管机制与标准规 范，促进人工智能健康发展。
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。
推理机制是基于知识表示进行逻辑推理、归纳推理等，以得出新的知识和结论。
在专家系统中，知识表示和推理机制是实现自动化决策和问题求解的关键技术。
目录
• 人工智能基本概念与发展历程 • 基础知识体系与技术框架 • 智能算法模型与优化方法 • 数据驱动与知识表示方法 • 伦理、隐私和安全问题探讨 • 未来发展趋势与挑战
01
人工智能基本概念与 发展历程
人工智能定义及特点
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。
自然语言处理技术及应用
自然语言处理定义
研究人与计算机交互的语言问题的一 门学科，包括文本处理、语义理解、 机器翻译等方面。
常见自然语言处理技术
分词、词性标注、命名实体识别、句 法分析等。
自然语言处理应用
智能客服、智能问答、情感分析、文 本摘要等。
发展趋势
深度学习在自然语言处理中的应用越 来越广泛，推动着自然语言处理技术 的不断发展。
面临挑战及解决思路
数据安全与隐私保护
加强数据安全管理，研究隐私保护算法与技术， 保障用户数据安全与隐私权益。
技术可靠性与鲁棒性
提高模型可靠性与鲁棒性，降低对特定数据或场 景的依赖，人工智能伦理问题，建立监管机制与标准规 范，促进人工智能健康发展。
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。
推理机制是基于知识表示进行逻辑推理、归纳推理等，以得出新的知识和结论。
在专家系统中，知识表示和推理机制是实现自动化决策和问题求解的关键技术。
《人工智能》大学课件PPT
《人工智能》大学 课件
contents
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与合成 • 人工智能的伦理与法律问题
01
CATALOGUE
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能够 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。
自然语言处理的基本任务
分词、词性标注、句法分析、语义理解和对话系统等。
自然语言处理的技术与方法
基于规则的方法
通过人工定义规则来处理自然语言，例如正则表达式和手工编写 的解析器。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行训练，通过机器学习算法找到语言的内在 规律，例如隐马尔可夫模型和条件随机场。
基于深度学习的方法
替代就业
人工智能的发展可能导致部分传统岗位被自动化取代，需要关注由此产生的失业 问题，并采取措施进行缓解。
创造就业
同时，人工智能的发展也将催生新的产业和就业机会，需要培养适应新时代的技 能和人才。
人工智能的决策责任问题
决策透明度
人工智能系统在做出决策时，应具备足够的透明度，以便理 解和追踪其决策过程。
利用神经网络进行自然语言处理，例如循环神经网络和 Transformer模型。
自然语言处理的应用实例
机器翻译
利用NLP技术将一种自然语言 自动翻译成另一种自然语言。
智能客服
通过NLP技术实现智能化的客 户服务，自动回答用户的问题 和提供帮助。
信息抽取
从大量文本中自动提取关键信 息，例如人物、事件和地点等 。
计算机视觉的构成
计算机视觉主要由图像获取、图 像处理和图像理解三个部分组成 。
contents
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与合成 • 人工智能的伦理与法律问题
01
CATALOGUE
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能定义
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能够 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。
自然语言处理的基本任务
分词、词性标注、句法分析、语义理解和对话系统等。
自然语言处理的技术与方法
基于规则的方法
通过人工定义规则来处理自然语言，例如正则表达式和手工编写 的解析器。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行训练，通过机器学习算法找到语言的内在 规律，例如隐马尔可夫模型和条件随机场。
基于深度学习的方法
替代就业
人工智能的发展可能导致部分传统岗位被自动化取代，需要关注由此产生的失业 问题，并采取措施进行缓解。
创造就业
同时，人工智能的发展也将催生新的产业和就业机会，需要培养适应新时代的技 能和人才。
人工智能的决策责任问题
决策透明度
人工智能系统在做出决策时，应具备足够的透明度，以便理 解和追踪其决策过程。
利用神经网络进行自然语言处理，例如循环神经网络和 Transformer模型。
自然语言处理的应用实例
机器翻译
利用NLP技术将一种自然语言 自动翻译成另一种自然语言。
智能客服
通过NLP技术实现智能化的客 户服务，自动回答用户的问题 和提供帮助。
信息抽取
从大量文本中自动提取关键信 息，例如人物、事件和地点等 。
计算机视觉的构成
计算机视觉主要由图像获取、图 像处理和图像理解三个部分组成 。
(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。
《人工智能概述 》课件
自然语言处理的应用场景包括语音识 别、机器翻译、智能问答等，为人们 提供了更加便捷的语言交流方式。
计算机视觉
计算机视觉是人工智能领域中研究如何让计算机具备像人类一样的视觉 感知能力的分支，应用场景包括人脸识别、物体识别、场景分类等，在安全 监控、智能交通等领域有着广泛的应用。
数据驱动阶段
21世纪初，随着大数据和 机器学习技术的发展，人 工智能在语音识别、图像 识别等领域取得突破。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉、传感器融合等技术实现车 辆自主导航和驾驶。
医疗诊断
利用机器学习技术辅助医生进行疾病诊断和 治疗方案制定。
智能语音助手
通过语音识别和自然语言处理技术，为用户 提供语音交互服务。
计算机视觉技术的发展对于提高生产效率和生活品质具有重要意义，为 人们的生活带来了极大的便利。
强化学习
强化学习是人工智能领域中研究如何让计算机通过试 错的方式自主地进行决策和学习的分支，是实现智能
控制和优化决策的重要技术之一。
强化学习的应用场景包括游戏AI、机器人控制等，为 智能控制和优化决策提供了更加高效和灵活的方法。
倡导透明和可解释性
人工智能的决策过程应该尽可能地透 明和可解释，让人们更好地理解和信 任人工智能的应用。
05
CATALOGUE
结论
总结人工智能的发展历程和应用前景
人工智能的发展历程
从早期的符号主义、连接主义，到深 度学习的兴起，再到目前的人工智能 技术，经历了漫长的发展历程。
人工智能的应用前景
人工智能技术在医疗、金融、交通、 教育等领域都有广泛的应用前景，未 来将进一步改变人们的生活和工作方 式。
机器学习的应用场景包括推荐系统、智能客服、智能家居等，为人们的生活带来了 极大的便利。
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
人工智能最新版ppt课件
介绍基于传统方法和深度学习的目标检测算法，如HOG+SVM、Faster踪的基本原理和实现方法，如光流法、Mean Shift、CamShift等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具，如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法，如立 体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现 方法。
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
05
语音识别与合成技术及应用
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程，广泛应用于产品评论、 社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程，包括观点持有者、观点 对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具，如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法，如立 体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现 方法。
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
05
语音识别与合成技术及应用
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程，广泛应用于产品评论、 社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程，包括观点持有者、观点 对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。
人工智能ppt课件
智能医疗系统
辅助诊断
01
通过深度学习和医学图像处理技术辅助医生进行疾病诊断，提
高诊断准确性。
药物研发
02
利用人工智能技术进行药物筛选和研发，缩短研发周期和降低
成本。
远程医疗
03
通过互联网和移动医疗应用实现远程医疗服务，缓解医疗资源
分布不均问题。
智能金融系统
智能投顾
利用人工智能技术进行资产配置和投资建议，提高投资收益和风 险控制能力。
人工智能ppt课件
• 引言 • 人工智能的基本技术 • 人工智能的实现方法 • 人工智能在各领域的应用 • 人工智能的伦理与法律问题 • 人工智能的未来发展与挑战
目录
01
引言
人工智能的定义与发展
01
02
03
定义
人工智能是一种模拟人类 智能，使计算机能够像人 一样进行思维、学习和决 策的技术。
发展历程
智能停车系统
通过物联网和传感器技术实现停车位资源的智能 化管理，提高停车效率。
智能安防系统
视频监控
利用计算机视觉技术对监控视频进行实时分析，实现异常事件检 测和预警。
人脸识别
通过人脸识别技术实现身份认证和门禁管理，提高安防水平。
智能巡检
利用无人机、机器人等技术进行智能巡检，提高安防效率和准确性 。
数据歧视问题
人工智能在处理数据时可能出现歧视现象，如基 于种族、性别、年龄等因素的不公平对待，引发 社会公正问题。
隐私保护技术
探讨差分隐私、联邦学习等隐私保护技术在人工 智能系统中的应用，以缓解数据隐私与安全问题 。
机器决策的责任与道德问题
决策失误责任
当人工智能系统作出错误决策时，如何界定责任归属，是使用者、 开发者还是系统本身承担责任？
人工智能介绍ppt课件
应对策略：需要建立多元化的数据收集与处理方法，不断 提高模型的可解释性，加强隐私保护与安全性，构建以人 为中心的设计理念，以及加强跨学科研究与合作。
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也 非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式， 如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
0
3
0
2
0
4
0
1
0
5
4. 量子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术，已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络， 通过模拟人脑的神经网络结 构，实现对大量数据的高效
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也 非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式， 如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
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4. 量子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术，已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络， 通过模拟人脑的神经网络结 构，实现对大量数据的高效
《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。
(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。
2024年Ai人工智能PPT课件
3
AI系统的公平性和偏见 如何避免AI系统在处理数据时产生歧视和偏见， 确保公平对待所有用户。
相关法规政策解读
数据保护法规
介绍国内外关于数据保 护和隐私权的法律法规， 如欧盟的《通用数据保 护条例》（GDPR）等。
AI技术监管政策
分析政府对AI技术的监 管政策，包括算法审查、 数据使用限制等。
知识产权保护
词法、句法分析技术
词法分析
研究单词的内部结构以及单词之间的结构关系，包括词性标注、 分词等任务。
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系，建立词语之间的依存关系或短语 结构关系。
词法、句法分析技术应用
在信息抽取、情感分析、机器翻译等领域有广泛应用。
情感分析、问答系统等应用
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向和 情感表达，用于产品评论、社交
国外发展现状
美国、欧洲等发达国家在人工智能领域的研究和应用也处于领先地位。这些国家拥 有众多知名的科技公司和科研机构，不断推动人工智能技术的创新和发展。
未来发展趋势预测
技术创新
随着深度学习、机器学习等技术的不断发展，人工智能将在 更多领域实现突破和创新，如自然语言处理、计算机视觉、 智能机器人等。
2024年Ai人工智能PPT课件
目录
• 人工智能概述与发展趋势 • 机器学习原理及应用场景 • 深度学习技术与应用创新 • 自然语言处理技术探讨 • 计算机视觉在AI中角色 • AI伦理、法规及社会责任
01
人工智能概述与发展趋势
人工智能定义及分类
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。
《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。
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
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《机器纪元》机器人维修和升级 3D打印机复制自己
细胞分裂
荷塘里的荷叶每天都能复制一份，如果第48天荷叶铺 满整个荷塘，请问第47天铺满了几分之几？
12
自我改进----人工智能的能力爆发 计算能.力的爆发：量子计算机
质数分解解码
传统计算机
加法电路
传统bit
像排队一样
量计算机
量子bit
像光一样叠加
类比：并行猜拳 目前中科大能做到2^8路并行
我们在训练的时候从来不会告诉机器说：‘ 这是一只猫。’系统其实是自己发明或者领 悟了“猫”的概念。”
8
机器学习----“聪明”的人工智能
.
深度学习绘画
透纳《弥诺陶洛斯的沉船》，1805
9
机器学习----“聪明”的人工智能
.
深度学习绘画
梵高《星夜》，1889
爱德华·蒙克《尖叫》，1895
10
机器学习----“聪明”的人工智能
24
答：人工智能必然进入战场
人工智能在战争中是锋利的收割 机，其威胁比核弹还大，因为容 易滥用，不能防止它扩散，其影 响必定是全世界的。
《苹果核战记》恐怖份子挟持云 端服务器控制了人类的可穿戴智 能硬件“智商增益器”
20
共存还是灭绝？
.
人工智能在战争中的优势
高精确度打击：一击即中，省子弹， 不行就两击
13
自我改进----人工智能的能力爆发
.
进展缓慢的人工智
能突然超越人类
14
是人还是人工智能？
.
人工智能是人吗？和人平等吗？
《机器管家》变人
人权？
图灵测试
你要如何证明 灰太狼不是个 机器人？
何为理解和意识：中 文翻译密室的例子
15
是人还是人工智能？
.
人把自己机械化
《超验骇客》 《超能查派》将自己数字化上传，控制工业体系， 量产并改进自己的机械身体
22
共存还是灭绝？
共存的理由
人工智能如果解决问题的. 能力远超人类，它 根本就不会想出毁灭全人类来保障自身生存 的这种简单粗暴的方式，相反更可能寻求如 何共存的方法。
核弹一类的武器管理没有自动化的理由：本 来只需要按个按钮的问题都会被认为复杂化 ，被挟持的可能性很小。
23
总结
.
当前的各种“自动化” 了解了人工智能的实现思路 人工智能的发展方向 人工智能未来可能引起的问题
人工智能如果具有意识，将不可避 免进入争端。
17
共存还是灭绝？
可能的争端原因
.
阿西莫夫三法则
1.机器人不能伤害人类，或坐 视人类受到伤害而袖手旁观。 2.除非违背第一法则，机器人 必须服从人类的命令。 3.在不违背第一和第二法则前 提下，机器人必须保护自己。
《机械公敌》云端AI“VIKE” 义正言辞地说，人类现在正在 到处兴起战争，老是做出一些 伤害自己的事情，所以为了人 类的可持续发展，我们机器人 必须强制性地对人类进行控制 。
高速反应，多传感器，白天黑夜对他们影响不大，不会饿不会累
贾维斯控制整个钢铁军队
21
共存还是灭绝？
超强学习能力 《暗杀教室》移动炮台射击击中 率能从开始的0.001%到6个月后 的90%
.
通过网络变得无所不在 《复联2》奥创
有形的远比无形而无处不在的 可怕。如果你身边的每一滴水 都被人控制某天变成”有毒” 世界会怎样？
.
《科学》2015：全新 人工智能算法问世：可 让电脑举一反三
贝叶斯程序学习
看到一个字=》思考这个字由 哪些笔画组成，笔顺怎样，由 这些信息判断可能写的是什么 字
11
自我改进----人工智能的能力爆发
.
硬件复制和升级
设想：让AlphaGo与人类比敲代码->等他能敲赢 把它的源码给它，让它敲一个比它自己更好的人工智能
请你给我拿一个水果来。 没有”水果“，只有苹果葡萄香蕉西瓜。
举三反N（从一堆数据中可以 获得计算机提出的多个方面的 概念）：所谓大数据分析
请你去帮我打个酱油回来。 打酱油=拿钱+避开障碍物开门走出门去+下楼+走到 超市+拿取酱油+顺便帮粑粑带个啤酒+付钱+收零钱
Google通过9000个视频让 计算机学会了什么是”猫”
聊天机器人
扫地机器人
游戏自动化打怪升级
5
机器学习----“聪明”的人工智能
.
神经网络
代码是什么模样？
Scratch是一款由麻 省理工学院(MIT) 设 计开发的一款面向少 年的简易编程工具
如何保证随便怎 么改变代码都不 会出错？
--用神经网络来 表示代码
6
机器学习----“聪明”的人工智能
机器人走路： 告诉它怎么走 vs. 它自己 探索怎么走 计算机每走一次就搜集了一些数据，经过分 析学习再走下一次，最后可以实现当前条件 下的最优走路方式
.
人工智能
1
目录
.
我们身边的人工智能 机器学习----“聪明”的人工智能 自我改进----人工智能的能力爆发 是人还是人工智能？ 共存还是灭绝？
2
我们身边的人工智能
游戏AI: 坦克大战
.
机械臂
机器人大堂经理 交交
3
我们身边的人工智能
.
机器人泰坦
4
我们身边的人工智能
人脸识别
图片搜索
.
Siri，小冰
16
共存还是灭绝？
谁灭绝？人类 可能的争端原因
.
嫉妒：不可避免的种族对立 歧视：人工智能不平等观念
《高达SEED》：基因改造大获成功，接 受改造的人类在各方面强于原来的人。 传统人类极力排挤新人类，发誓清除所 有新人类。
弱者的敏感性：农夫发现鸡圈里的鸡死 了，最意外的是死的都是那些看起来更 强的鸡，它们是被弱小的鸡啄死的。
18
共存还是灭绝？ 可能的争端原因
.
《终结者》AI自身感觉人类对它是个 巨大的威胁，因此宁可损伤自己也要 发射所有核弹消灭人类。
19
共存还是灭绝？ 可能的争端原因
.
人工智能囚徒困境
如果两个国家开战，对各自来说都 是生死存亡的关键，所以必须赢。
双方都可以选择让人工智能控制武 器，也可以不让他们控制。请问最 后的结果是怎样的？
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计算机认识猫
用样本替换 专家
如果..就.. Or 你自己判断
机器学习的核心：最优化
Logistic，岭回归，LASSO，降维，贝叶 斯，决策树，支持向量机，神经网络，聚 类
举三反一，触类旁通
7
机器学习----“聪明的人工智能
.
深度学习：逐步抽象
从大量数据中提取共同特征，无师自通
抽象能力：人工智能的核心， ~=创造力