人工智能PPT完整版本
合集下载
人工智能教学PPT课件
然语言生成等模块。
应用场景
跨语言交流、智能问答、智能家 居控制等。
05
计算机视觉技术与应用
图像识别与分类技术
01
图像特征提取
介绍常见的图像特征提取方法，如SIFT、HOG等，以及深度学习中的
卷积神经网络（CNN）特征提取技术。
02 03
图像分类算法
阐述基于传统机器学习的图像分类算法，如支持向量机（SVM）、随 机森林（Random Forest）等，以及基于深度学习的图像分类算法， 如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
应用
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病 预测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人 工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间 的均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售 额等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
原理
直接对策略进行建模和优化，通过梯 度上升方法更新策略参数。
应用
自然语言处理、推荐系统等。
强化学习算法
原理
结合深度学习和强化学习，使用神经网 络来逼近Q值函数或策略函数。
应用场景
跨语言交流、智能问答、智能家 居控制等。
05
计算机视觉技术与应用
图像识别与分类技术
01
图像特征提取
介绍常见的图像特征提取方法，如SIFT、HOG等，以及深度学习中的
卷积神经网络（CNN）特征提取技术。
02 03
图像分类算法
阐述基于传统机器学习的图像分类算法，如支持向量机（SVM）、随 机森林（Random Forest）等，以及基于深度学习的图像分类算法， 如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
应用
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病 预测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人 工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间 的均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售 额等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
原理
直接对策略进行建模和优化，通过梯 度上升方法更新策略参数。
应用
自然语言处理、推荐系统等。
强化学习算法
原理
结合深度学习和强化学习，使用神经网 络来逼近Q值函数或策略函数。
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课件 (4)全文
人工智能同样如此，如果理性地使用它，它将造 福良多；当它脱离了人类的掌控，后果将不堪设想。
2024/8/18
23
2024/8/18
11
工业机器人：
语言识别
日本发那科（FANUC）
2器人(希腊神话中的大力神)，是美国武器合约商波士顿 动力公司为美军研制的世界最先进人形机器人。阿特拉斯机器人身 高1.9米，体重150千克，由头部、躯干和四肢组成，像人类一样用 双腿直立行走。这一机器人将来或许能像人一样在危险环境下进行 救援工作。
美国TALON“魔抓”机器人
Atlas人形机器人
美军研制的TALON（魔爪小型移动机器人），曾在美国 “9.11”事件中用于在倒塌的世界贸易中心寻找遇难者及残骸， 并被部署到阿富汗和伊拉克协助简易爆炸装置的检测和清除 任务。
美国研制的世界上首款人形作战机器人， 可以实现自主双腿行走，并规划行走路线， 其控制系统能够在外力作用下依然能保持单 腿站立平衡。
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。
2024/8/18
7
2024/8/18
8
问题：谈谈你对人工智能发展及应用 的认识？
2024/8/18
9
科技
二、人工智能发展成果
3
2024/8/18
谷歌人工智能AlphaGo 战胜围棋冠军
1997年，国际象棋AI第一次打败顶尖的人类；2006年， 人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI。此后欧美传统 里的顶级人类智力试金石，在电脑面前终于一败涂地， 应了四十多年前计算机科学家的预言。 这一刻，全世界都震惊了。这可是围棋！人类最复杂 的博弈游戏，变化方式超过了宇宙中的原子数。自 2006年人类在国际象棋上败给AI以来，围棋被视为人 类智慧坚守的最后一块阵地。
2024/8/18
23
2024/8/18
11
工业机器人：
语言识别
日本发那科（FANUC）
2器人(希腊神话中的大力神)，是美国武器合约商波士顿 动力公司为美军研制的世界最先进人形机器人。阿特拉斯机器人身 高1.9米，体重150千克，由头部、躯干和四肢组成，像人类一样用 双腿直立行走。这一机器人将来或许能像人一样在危险环境下进行 救援工作。
美国TALON“魔抓”机器人
Atlas人形机器人
美军研制的TALON（魔爪小型移动机器人），曾在美国 “9.11”事件中用于在倒塌的世界贸易中心寻找遇难者及残骸， 并被部署到阿富汗和伊拉克协助简易爆炸装置的检测和清除 任务。
美国研制的世界上首款人形作战机器人， 可以实现自主双腿行走，并规划行走路线， 其控制系统能够在外力作用下依然能保持单 腿站立平衡。
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。
2024/8/18
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8
问题：谈谈你对人工智能发展及应用 的认识？
2024/8/18
9
科技
二、人工智能发展成果
3
2024/8/18
谷歌人工智能AlphaGo 战胜围棋冠军
1997年，国际象棋AI第一次打败顶尖的人类；2006年， 人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI。此后欧美传统 里的顶级人类智力试金石，在电脑面前终于一败涂地， 应了四十多年前计算机科学家的预言。 这一刻，全世界都震惊了。这可是围棋！人类最复杂 的博弈游戏，变化方式超过了宇宙中的原子数。自 2006年人类在国际象棋上败给AI以来，围棋被视为人 类智慧坚守的最后一块阵地。
(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。
人工智能应用普及课件PPT下载(31张)完美版
智能诊疗
模拟医生的思维和诊 断推理，从而给出可 靠诊断和治疗方案。
人工智能的柒大应用领域
IBM Watson Health
Watson系统分析孤立数据 + 药企假设验证 → 发现免疫肿瘤领域新药物靶点、研究联合疗法和选择患者策略
人工智能的柒大应用领域 人工智能的柒大应用领域
智能影像识别
GANs数据分析 + 高级信号通路活化分析技术 + 深度学习算法→研发新的药物分子结构
DUMA 药物发现平台 → 大量科学数据分析 → 对 疾病和药物进行自动匹配
构建新型药物分 子
Insilico Medicine
Life Extension GANs数据分析 + 高级信号通路活化分析技术 +
Novartis 深度学习算法→研发新的药物分子结构 ChampionsOn
cology
药物有效性和安 全性预测
Atomwise
新药物靶点和组 IBM Watson
合疗法
Health
Merck
AtomNet系统分析数据库 + 深度学习神经网络 → 分析化合物的构效关系 → 预测新药品的效果
Autodesk Pfizer
Watson系统分析孤立数据 + 药企假设验证 → 发现免疫肿瘤领域新药物靶点、研究联合疗法和选 择患者策略
人工智能的柒大应用领域
医疗健康
应用方向
融资概括
新药研发
人工智能的柒大应用领域
应用 领域
医疗机器人
1
智能诊疗
2
3 智能影像识别
4 智能健康管理 5 药物研究
人工智能的柒大应用领域
医疗机器人
① 能够读取人体神 经信号的可穿戴 型机器人；
模拟医生的思维和诊 断推理，从而给出可 靠诊断和治疗方案。
人工智能的柒大应用领域
IBM Watson Health
Watson系统分析孤立数据 + 药企假设验证 → 发现免疫肿瘤领域新药物靶点、研究联合疗法和选择患者策略
人工智能的柒大应用领域 人工智能的柒大应用领域
智能影像识别
GANs数据分析 + 高级信号通路活化分析技术 + 深度学习算法→研发新的药物分子结构
DUMA 药物发现平台 → 大量科学数据分析 → 对 疾病和药物进行自动匹配
构建新型药物分 子
Insilico Medicine
Life Extension GANs数据分析 + 高级信号通路活化分析技术 +
Novartis 深度学习算法→研发新的药物分子结构 ChampionsOn
cology
药物有效性和安 全性预测
Atomwise
新药物靶点和组 IBM Watson
合疗法
Health
Merck
AtomNet系统分析数据库 + 深度学习神经网络 → 分析化合物的构效关系 → 预测新药品的效果
Autodesk Pfizer
Watson系统分析孤立数据 + 药企假设验证 → 发现免疫肿瘤领域新药物靶点、研究联合疗法和选 择患者策略
人工智能的柒大应用领域
医疗健康
应用方向
融资概括
新药研发
人工智能的柒大应用领域
应用 领域
医疗机器人
1
智能诊疗
2
3 智能影像识别
4 智能健康管理 5 药物研究
人工智能的柒大应用领域
医疗机器人
① 能够读取人体神 经信号的可穿戴 型机器人；
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。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
映了计算机“思维”的原理，也反映了人工智能的原理。0和1两个 数字能构成世间万物的一切逻辑，却无法创造灵感、拥有直 觉、获得情感。
人类与人工智能之争
统治？被统治?
最极端的假设则预测了一个人工智能比人类 更加聪明的遥远未来。
人工智能的发展依然处于非常初级的阶段，现状基 本就是 ——
“没有人工，就没有智能”
人工智能的定义
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。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。人工智能从诞生以来， 理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大， 可以设想，未来人工智能带来的科技产品， 将会是人类智慧的“容器”。 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。
?
简史
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着 1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可 以创造出机器智能，“人工智能”一词最初是在 1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后， 研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概 念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能 的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年 前出现至今，已经出现了许多AI程序，并且它们 也影响到了其它 技术的发展。
只要你认可AI技术会不断发展，我 们会在智力上远远落后于AI，以至
于最终成为AI的宠物。
我们从计算机语言原理和人工智能发展史中可以得到答案：迄今为 止AI的所有智能化表现仅仅在模仿人类左半脑的理性思维模式，而完 全不具备右半脑的感性思维，且将来亦是如此。
众所周知，计算机语言在历史发展上经历了机器语言、汇编语言 和高级语言，我们把最低级、最原始的计算机语言称为机器语言。机 器语言是用二进制代码表示的计算机能够直接识别的指令集合，它反
军概第五小组报告
人工智能
汇报人：杨念颖，李泽宽，夏红婷，王文欣
主要 内容
1
第一部分 总论
2 第二部分 发展阶段
3 第三部分 发展成果
4 第四部分 发展争议
ONE
第一部分 总 论
1
第一部分 总论 简史
人工智能的由来是什么？
定义
人工智能的定义是什么？
应用领域 人工智能可以用来干什么?
由来 人工智能（Artificial Intelligence）的
谢 谢！ THANK YOU
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计算智能阶段智能产品特点
“能存会算” ——快速计算与 存储
第二阶段 感知智能阶段
什么是感知？
感知就是具有能够感觉内 部、外部的状态和变化， 理解这些变化的某种内在
含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过ta的各种感觉器官和中枢神经系统来 感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知 这个世界，就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。 对于许多机器人来说，获取信息的手段就是通过多种不同功能 的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是
发展争议 人工智能会拥有情感，奴役人类吗？
“人类制造机器就是为了让机器在某些方 面强于人类，但是机器在某些方面超越人 类不意味着机器有能力学习其他方面的能 力，或者将不同的信息联系起来而做超越
人类的事情，而这一点非常重要”。
马克.扎克伯格 Facebook 创始人
vs
埃隆.马斯克 SpaceX 太 空探索技术公司CEO
人工智能的应用领域
人工智能主要应用在哪？
自然语言处理 图像处理 数据挖掘
未来五年我国人工智能的发展大势所趋
TWO
第二部分 发展阶段
2
第一阶段 计算阶段
什么是计算？
计算是将各种运算方法与 数据结合并得出结论的行 为。这种行为存在于社会
生活的方方面面。
智能机器人的计算
借助自然界（生物界）规律的启示，根据其规律，设计出求解 问题的算法。物理学、化学、数学、生物学、心理学、生理学、 神经科学和计算机科学等学科的现象与规律都可能成为计算智 能算法的基础和思想来源。
通过对传感器信息的处理来获得的。
感知智能阶段智能产品特点
“能听会说，能看 会写”-------------语音识别、手 写识别、图像识别
第三阶段 认知阶段
什么是认知？
认知是指对客观事物的特 征及事物间联系的反映,其 对象是有关问题、资料等 具体的信息,其过程是对这 些信息进行的编码、储存、 提取、应用等具体操作
"我们的未来不是再经 历进化，而是要经历 爆炸。"
--瑞·库茨维尔
2001年，瑞·库茨维尔提出摩尔定律的扩展定理， 即（Kurzweils Lawof Accelerated Return）。 该定理指出，人类出现以来所有技术发展都是以 指数增长。后来发展为奇点理论，奇点理论认为 很多技术处于指数增长中，如芯片的计算能力， DNA技术，数据的储存等等。他预测技术在突 破一个称之为奇点的临界点后爆发性增长，在 2045年左右会出现自己思考的人工智能。
THREE
第三部分 发展成果
3
三 发展成果
发
➢ 人机对弈：
展
Deep blue
成
AlphaGo
果
➢ 自动工程：
猎鹰系统等
➢ 模式识别：
2D/3D/ 多 维 识 别 系 统
➢ 知识工程：
专家系统，智能搜索引 擎等
FOUR
第四部分 发 展争议
5
电影中的人工智能
2015
技术奇点：人工智能是否会引发技术爆炸？
智能机器人的认知
机器人的认知分为三个步骤： 1.获得数据 2.对数据进行加工整合得出结果 3.自我学习，自我完善
认知智能阶段智能产品特点
具有自主学习的能力,只需要给 出基本的反射式行为,所有的高 级认知能力都可以通过自主学 习得到,不需重新编程习能力。
人类与人工智能之争
统治？被统治?
最极端的假设则预测了一个人工智能比人类 更加聪明的遥远未来。
人工智能的发展依然处于非常初级的阶段，现状基 本就是 ——
“没有人工，就没有智能”
人工智能的定义
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。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。人工智能从诞生以来， 理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大， 可以设想，未来人工智能带来的科技产品， 将会是人类智慧的“容器”。 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。
?
简史
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着 1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可 以创造出机器智能，“人工智能”一词最初是在 1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后， 研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概 念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能 的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年 前出现至今，已经出现了许多AI程序，并且它们 也影响到了其它 技术的发展。
只要你认可AI技术会不断发展，我 们会在智力上远远落后于AI，以至
于最终成为AI的宠物。
我们从计算机语言原理和人工智能发展史中可以得到答案：迄今为 止AI的所有智能化表现仅仅在模仿人类左半脑的理性思维模式，而完 全不具备右半脑的感性思维，且将来亦是如此。
众所周知，计算机语言在历史发展上经历了机器语言、汇编语言 和高级语言，我们把最低级、最原始的计算机语言称为机器语言。机 器语言是用二进制代码表示的计算机能够直接识别的指令集合，它反
军概第五小组报告
人工智能
汇报人：杨念颖，李泽宽，夏红婷，王文欣
主要 内容
1
第一部分 总论
2 第二部分 发展阶段
3 第三部分 发展成果
4 第四部分 发展争议
ONE
第一部分 总 论
1
第一部分 总论 简史
人工智能的由来是什么？
定义
人工智能的定义是什么？
应用领域 人工智能可以用来干什么?
由来 人工智能（Artificial Intelligence）的
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计算智能阶段智能产品特点
“能存会算” ——快速计算与 存储
第二阶段 感知智能阶段
什么是感知？
感知就是具有能够感觉内 部、外部的状态和变化， 理解这些变化的某种内在
含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过ta的各种感觉器官和中枢神经系统来 感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知 这个世界，就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。 对于许多机器人来说，获取信息的手段就是通过多种不同功能 的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是
发展争议 人工智能会拥有情感，奴役人类吗？
“人类制造机器就是为了让机器在某些方 面强于人类，但是机器在某些方面超越人 类不意味着机器有能力学习其他方面的能 力，或者将不同的信息联系起来而做超越
人类的事情，而这一点非常重要”。
马克.扎克伯格 Facebook 创始人
vs
埃隆.马斯克 SpaceX 太 空探索技术公司CEO
人工智能的应用领域
人工智能主要应用在哪？
自然语言处理 图像处理 数据挖掘
未来五年我国人工智能的发展大势所趋
TWO
第二部分 发展阶段
2
第一阶段 计算阶段
什么是计算？
计算是将各种运算方法与 数据结合并得出结论的行 为。这种行为存在于社会
生活的方方面面。
智能机器人的计算
借助自然界（生物界）规律的启示，根据其规律，设计出求解 问题的算法。物理学、化学、数学、生物学、心理学、生理学、 神经科学和计算机科学等学科的现象与规律都可能成为计算智 能算法的基础和思想来源。
通过对传感器信息的处理来获得的。
感知智能阶段智能产品特点
“能听会说，能看 会写”-------------语音识别、手 写识别、图像识别
第三阶段 认知阶段
什么是认知？
认知是指对客观事物的特 征及事物间联系的反映,其 对象是有关问题、资料等 具体的信息,其过程是对这 些信息进行的编码、储存、 提取、应用等具体操作
"我们的未来不是再经 历进化，而是要经历 爆炸。"
--瑞·库茨维尔
2001年，瑞·库茨维尔提出摩尔定律的扩展定理， 即（Kurzweils Lawof Accelerated Return）。 该定理指出，人类出现以来所有技术发展都是以 指数增长。后来发展为奇点理论，奇点理论认为 很多技术处于指数增长中，如芯片的计算能力， DNA技术，数据的储存等等。他预测技术在突 破一个称之为奇点的临界点后爆发性增长，在 2045年左右会出现自己思考的人工智能。
THREE
第三部分 发展成果
3
三 发展成果
发
➢ 人机对弈：
展
Deep blue
成
AlphaGo
果
➢ 自动工程：
猎鹰系统等
➢ 模式识别：
2D/3D/ 多 维 识 别 系 统
➢ 知识工程：
专家系统，智能搜索引 擎等
FOUR
第四部分 发 展争议
5
电影中的人工智能
2015
技术奇点：人工智能是否会引发技术爆炸？
智能机器人的认知
机器人的认知分为三个步骤： 1.获得数据 2.对数据进行加工整合得出结果 3.自我学习，自我完善
认知智能阶段智能产品特点
具有自主学习的能力,只需要给 出基本的反射式行为,所有的高 级认知能力都可以通过自主学 习得到,不需重新编程习能力。