三分钟让你了解智能制造
1、智能制造概念
“智能制造”可以从制造和智能两方面进行解读。首先，制造是指对原材料进行加工或再加工，以及对零部件进行装配的过程。通常，按照生产方式的连续性不同，制造分为流程制造与离散制造(也有离散和流程混合的生产方式)。根据我国现行标准GB/T4754-2002，我国制造业包括31个行业，又进一步划分约175个中类、530个小类，涉及了国民经济的方方面面。
智能是由“智慧”和“能力”两个词语构成。从感觉到记忆到思维这一过程，称为“智慧”，智慧的结果产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称为“智能”。因此，将感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智慧和能力的表现。
目前，国际和国内尚且没有关于智能制造的准确定义，但工信部组织专家给出了一个比较全面的描述性定义：智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。这实际上指出了智能制造的核心技术、管理要求、主要功能和经济目标，体现了智能制造对于我国工业转型升级和国民经济持续发展的重要作用。
然而，由于我国技术基础薄弱发展不平衡，企业在智能制造实施和升级改造过程中往往茫然不知从何做起。因此，以下将根据智能制造的描述性定义，提出关于智能工厂、制造环节及装备智能化、网络互联互通、端到端数据流等四个方面的初步认识，以期说明智能制造的主要内容。
2、什么是智能工厂
智能工厂是实现智能制造的载体。在智能工厂中通过生产管理系统、计算机辅助工具和智能装备的集成与互操作来实现智能化、网络化分布式管理，进而实现企业业务流程、工艺流程及资金流程的协同，以及生产资源(材料、能源等)在企业内部及企业之间的动态配置。
一方面，“工欲善其事，必先利其器”，实现智能制造的利器就是数字化、网络化的工具软件和制造装备，包括以下类型：
计算机辅助工具，如CAD(计算机辅助设计)、CAE(计算机辅助工程)、CAP P(计算机辅助工艺设计)、CAM(计算机辅助制造)、CAT(计算机辅助测试，如I CT信息测试、FCT功能测试)等;
计算机仿真工具，如物流仿真、工程物理仿真(包括结构分析、声学分析、流体分析、热力学分析、运动分析、复合材料分析等多物理场仿真)、工艺仿真等;
工厂/车间业务与生产管理系统，如ERP(企业资源计划)、MES(制造执行系统)、PLM(产品全生命周期管理)/PDM(产品数据管理)等;
智能装备，如高档数控机床与机器人、增材制造装备(3D打印机)、智能炉窑、反应釜及其他智能化装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等;
新一代信息技术，如物联网、云计算、大数据等。
另一方面，智能制造是一个覆盖更宽泛领域和技术的“超级”系统工程，在生产过程中以产品全生命周期管理为主线，还伴随着供应链、订单、资产等全生命周期管理，如图1所示。
图1：智能制造生命周期管理
在智能工厂中，借助于各种生产管理工具/软件/系统和智能设备，打通企业从设计、生产到销售、维护的各个环节，实现产品仿真设计、生产自动排程、信息上传下达、生产过程监控、质量在线监测、物料自动配送等智能化生产。下面介绍了几个智能工厂中的典型“智能”生产场景。
场景1：设计/制造一体化。在智能化较好的航空航天制造领域，采用基于模型定义(MBD)技术实现产品开发，用一个集成的三维实体模型完整地表达产品的设计信息和制造信息(产品结构、三维尺寸、BOM等)，所有的生产过程包括
产品设计、工艺设计、工装设计、产品制造、检验检测等都基于该模型实现，这打破了设计与制造之间的壁垒，有效解决了产品设计与制造一致性问题。制造过程某些环节，甚至全部环节都可以在全国或全世界进行代工，使制造过程性价比最优化，实现协同制造。
场景2：供应链及库存管理。企业要生产的产品种类、数量等信息通过订单确认，这使得生产变得精确。例如：使用ERP或WMS(仓库管理系统)进行原材料库存管理，包括各种原材料及供应商信息。当客户订单下达时，ERP自动计算所需的原材料，并且根据供应商信息即时计算原材料的采购时间，确保在满足交货时间的同时使得库存成本最低甚至为零。
场景3：质量控制。车间内使用的传感器、设备和仪器能够自动在线采集质量控制所需的关键数据;生产管理系统基于实时采集的数据，提供质量判异和过程判稳等在线质量监测和预警方法，及时有效发现产品质量问题。此外，产品具有唯一标识(条形码、二维码、电子标签)，可以以文字、图片和视频等方式追溯产品质量所涉及的数据，如用料批次、供应商、作业人员、作业地点、加工工艺、加工设备信息、作业时间、质量检测及判定、不良处理过程等。
场景4：能效优化。采集关键制造装备、生产过程、能源供给等环节的能效相关数据，使用MES系统或EMS(能源管理系统)系统对能效相关数据进行管理和分析，及时发现能效的波动和异常，在保证正常生产的前提下，相应地对生产过程、设备、能源供给及人员等进行调整，实现生产过程的能效提高。
人工智能论文
内蒙古科技大学2010/2011 学年第一学期《人工智能》结课报告 课程号：67111317 考试方式：报告 使用专业、年级：计算机应用2007 任课教师：陈淋艳 班级：08级-计算机-1班 学号：0867111116 姓名：冯淑梅
摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。 关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架 一、知识和知识的表示 1、知识的概念 知识是人类世界特有的概念，他是人类对客观世界的一种比较准确、全面的认识和理解的结晶。 (1) 知识只有相对正确的特性。 常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。 只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必要时就要对原来的认识加以修改和补充，一至全部更新而取而代之。 例如知道1543年哥白尼学说问世之前，人们一直都以为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于“瞎子摸象”的故事，它通俗地说明了完整的只是形式是一个复杂的智能过程。 通常人们获取知识的重要手段是：利用信息，把各种信息提炼、概括并关联在一起，就形成了知识。而利用信息关联构成知识的形式有多种多样。 (2) 知识的确定与不确定性 如前说述，知识有若干信息关联的结构组成，但是，其中有的信息是精确的，有的信息却是不精确的。这样，则由该信息结构形成的知识也有了确定与不确定的特征。 例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示天气
云平台详解：可分为三类 简单理解为仓库
云平台详解：可分为三类简单理解为仓库 云平台也称为云计算平台。云计算平台可以划分为3类：以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。 云平台是什么意思？ 简单的理解就是仓库了！ 给你提供存储运转的空间：比如你查询的任何网络内容都是在某一网络的平台上，大家都可以同时不同地点看到一样的东西！ 转向云计算（cloud computing），是业界将要面临的一个重大改变。各种云平台（cloud platforms）的出现是该转变的最重要环节之一。顾名思义，这种平台允许开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”里提供的服务，或二者皆是。至于这种平台的名称，现在我们可以听到不止一种称呼，比如按需平台（on-demand platform）、平台即服务（platform as a service，PaaS）等等。但无论称呼它什么，这种新的支持应用的方式有着巨大的潜力。 应用平台（application platforms）是如何被使用的。开发团队在创建一个户内应用（on-premises application，即在机构内运行的应用）时，该应用所需的许多基础都已经事先存在了：操作系统为执行应用和访问存储等提供了基础支持；机构里的其他计算机提供了诸如远程存储之类的服务。倘若每创建一个
户内应用都得首先构建所有这些基础的话，那么恐怕我们今天看到的应用会少很多。 同理，倘若每一个希望创建云应用（cloud application）的开发团队都得首先构建自己的云平台的话，那么我们今后看到的云应用将寥寥无几。幸运的是出现了一些致力于解决此问题的厂商，今天有很多云平台技术可供我们使用。 实际环境中的云平台：三种云服务 为掌握云平台，我们先从大体上考察一下云服务。我们可以把通过“云”提供的服务分为三大类。它们是： 软件即服务（Software as a service，SaaS）：SaaS应用是完全在“云”里（也就是说，一个Internet服务提供商的服务器上）运行的。其户内客户端（on-premises client）通常是一个浏览器或其他简易客户端。Salesforce可能是当前最知名的SaaS应用，不过除此以外也有许多其他应用。 附着服务（Attached services）：每个户内应用（on-premises application）自身都有一定功能，它们可以不时地访问“云”里针对该应用提供的服务，以增强其功能。由于这些服务仅能为该特定应用所使用，所以可以认为它们是附着于该应用的。一个著名的消费级例子就是苹果公司的iTunes：其桌面应用可用于播放音乐等等，而附着服务令购买新的音频或视频内容成为可能。微软公司的Exchange托管服务是一个企业级例子，它可以为户内Exchange服务器增加基于“云”的垃圾邮件过滤、存档等服务。 云平台（Cloud platforms）：云平台提供基于“云”的服务，供开发者创建应用时采用。你不必构建自己的基础，你完全可以依靠云平台来创建新的SaaS 应用。云平台的直接用户是开发者，而不是最终用户。 要掌握云平台，首先要对这里“平台”的含义达成共识。一种普遍的想法，是将平台看成“任何为开发者创建应用提供服务的软件”。 云平台的搭建 规划是构建云计算解决方案重要的第一步。在规划时，需要对当前数据中心资产和运行流程创建完整的文档，需要描述数据中心中现有的设备之间的关系并考虑如何部署未来的新设备。 由于环境十分复杂，企业会指派不同的人员维护数据中心中不同的数据。需
人类智能与人工智能的认识
人类智能与人工智能 姓名：康李伟学号：2015387950721 学院：生化学院 随着信息技术的发展，人类把最新的计算机技术应用于各个学科，对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段，促使大量的新的研究成果不断涌现。机器思维和人工智能在未来发展的可能性和重要性有其值得重视的一面，但机器思维只是人的思维在一定程度上的延伸和补充，而不是一种独立的思维，机器思维同人类思维二者虽然存在着一定的相似之处，但由于其思维的物质承担者不同，在智能活动中的地位和思维程序也不同，所以有本质的区别。 什么是人类智能呢？人类智能就是人类认识世界和改造世界的才智和本领。人类之所以能成为万物之灵，是因为人类具有能够高度发展的智能。它包括“智”和“能”两种成分。“智”主要是指人对事物的认识能力；“能”主要是指人的行动能力，它包括各种拔能和正确的习惯等等。人类的“智”和“能”是结合在一起而不可分离的。人类的劳动、学习和语言交往等活动都是“智”和“能”的统一，是人类独有的智能活动。意向是人类智能的一个重要方面。人的活动是有目的的、自觉的活动，一刻也离不开自己意向的主导。注意、需要、意图、情绪、意志、理想等都是人的意向活动形式。保持积极的意向、恰当的情绪和顽强的斗志等等，对人类智能的发展和发挥是十分重要的。思维是人类智能的核心。人类智能的特点主要是思想，而思想的核心又地思维。“人是一种思维的动物”，没有思维就没有人类的智能。有了思维，人类才能形成各种较复杂的意向，从而主导着人的活动，表现出人类所特有的自觉能动性。有了思维，人类才能探索自然界的奥秘，发现自然现象背后的规律。有了思维，人类才能发明各种技术，突破自己认识器官和行动器官的限制，大大提高改造世界的能力。 而人工智能是研究、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”。 人工智能的本质是对人类智能思维的模拟从方法论上讲模拟一般分为 两种结构模拟和功能模拟结构模拟方法根据系统之间形态结构的相似性运 用物理模拟和数学模拟方法用模型去模拟对象通过模型来间接地研究原型 的规律性这种传统模拟方法在科学技术的发展过程中发挥了巨大的作用。 但是当系统之间在形态和结构上相差极大，或原型的结构机制没有得到充分的理解时，结构模拟方法就很难进行对人脑进行结构模拟，就是仿照人脑的结构机制试图制造出类人脑，其模拟的前提是人脑这个原型的结构机制已有了可靠的理解。但是由于人脑这一巨大系统的极端复杂性，当代脑科学尚没
人工智能课程教学大纲
人工智能课程教学大纲 【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术 【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：
云计算的基本概念——什么是云计算、如何理解云计算、云计算的内涵、云计算技术的核心
一、什么是云计算？ 云计算是指通过网络以按需、易扩展的方式来获得所需的信息服务，因 此，云计算又常常被称为云服务。 二、如何理解云计算？ 云计算中的“云”是一个形象的比喻，也就是说——大家以云可大可 小、可以飘来飘去的这些特点来形容云计算中服务能力和信息资源的伸 缩性和后台服务设施的位置透明性。 三、云计算的内涵： 不同的人从不同的角度来看云计算，都会有或多或少的不同， 如果从技术和系统角度来看，云计算的内涵应该包括以下8大部分： 1、IaaS———基础设施即服务，主要包括存储设施、计算设施和网 络设施等 2、PaaS———平台即服务，主要包括开发平台、运营管理平台等 3、SaaS———软件即服务，主要指各种可供云用户直接使用的各种 应用 4、云安全——回答如何保障各种云服务的安全问题，主要包括存储 安全、访问安全、传输安全、服务连续性等 5、云质量——回答如何保障各种云服务的质量问题，主要包括速度、 精度等 6、云标准——回答如何把上述5类问题标准化，以确保质量和不断 改进等 7、云运维——回答如何通过技术、管理等综合手段，确保整个云服 务系统的质量和不断改进等 8、云运营——回答如何通过整合上述7类问题，向用户提供乐意购 买的云服务等 在上述8大部分中，IaaS、PaaS和SaaS所对应的3个层次构成了云计算系统的基本技术架构，可把它称为“云计算的三层模式”，而云安全、云质量、云标准、云运维和云运营为整个云计算系统（又称为云服务系统）提供了全局保障。这8大部分的有机结合，确保了云服务系统可以向云用户提供高效率高质量的云服务。 四、云计算技术的核心是什么？ 云计算技术包含着很多内容，但其中最为关键的是虚拟化和高速网络， 换句话说，云计算是伴随着虚拟化和高速网络的发展和成熟而诞生的， 从这个角度来看，虚拟化和高速网络是云计算的基石。 五. 为什么虚拟化技术对云计算那么重要? 云计算的核心是实现弹性计算，目前来看，虚拟化技术是利用物理设备实现弹性计算的最好的技术，其逻辑思路是“物理→抽象→虚拟”，未来将会向自动化和智能化发展。 六．为什么说云计算是一种商业模式？ 简单地来说，商业模式就是指怎么卖东西。
01-认识人工智能-教案
认识人工智能–教案
教学过程
3.讲解3：介绍故事背景，目的是创造一个“鸟类的专家系统”。 互动提问：下面有如下五种鸟类，这些鸟类有哪些特征呢？哪里不同呢？ 老师回答：我们从四个特征来区分这几种鸟类，分别是体重、翼展、脚蹼、后背的颜色。 观看如下图表：哪种鸟的体重最重？回答：潜鸟；哪种鸟有脚蹼？回答：潜鸟；翼展最长的是哪种鸟类？回答：鹭鹰； 如图表所示是老师提前搜集了相关的数据制定成的表格用于区分不同鸟类需要使用的四个不同的属性值，我们选用体重、翼展、有无脚蹼以及后背颜色作为评测基准。 现实中，你可能会想测量更多的值。通常的做法是测量所有可测属性，而后再挑出重要部分。下面测量的这四种值称之为特征。 4.讲解4：表数据分析，分析这四种特征，（1）体重和翼展本身就是数值型，就是十进制数字，不需要10 进制转换；（2）分析脚蹼特征，脚蹼只有有还是没有两种情况，是二值型，用阿拉伯数字替代可以用0和1表示。（3）分析后背颜色，利用常见的七色作为测评特征，设定颜色对应数字。 5.讲解5：特征数值化，左边的七色板就是把颜色转化为数字后的结果。这个时候，把色号对应到不同鸟 类的后背颜色上，把汉字转变为数值的形式。 6.互动提问：现在我们需要寻找一种鸟类，叫做象牙喙啄木鸟，因为找到了这个啄木鸟我们就会获得高额 悬赏。请你设计一个流程来帮助我寻找到这种鸟。 回答： （1）方法一：最简单的方法是安装一个喂食器，然后雇用一位鸟类学者，观察在附近进食的鸟类。 如果发现象牙喙啄木鸟，则打电话通知我们。这种方法太昂贵，并且如果鸟类学者真的发现了象牙喙啄木鸟也并不会通知我们，而是会直接去领奖。最重要的是专家在同一时间只能出现在同一个地方。 （2）方法二：把方法一进行自动化处理。 第一步：安装多个带有照相机的喂食器，同时接入计算机用于标识前来进食的鸟。 第二步：在喂食器中放置称重仪器以获得鸟的体重。（特征一的获取） 第三步：利用计算机视觉技术来提取鸟的翅膀长度。（特征二的获取） 第四步：利用计算机视觉技术来获得鸟脚掌的类型。（特征三的获取） 第五步：利用计算机视觉技术获得鸟后背的颜色。（特征四的获取） （3）总结：提取相关的特征信息，对比我们的表格特征值，特征相近的我们就可以进行归类了！
对人工智能的认识
对人工智能的认识 班级： 姓名： 学号： 人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。 作为一门学科，人工智能于１９５６年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。 传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系
统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。 连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。 人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。 行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。 人工智能的研究经历了以下几个阶段： 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial
用自然辩证法看待人工智能
用自然辩证法看待人工智能 上传于2016.11.25 自然辩证法深刻地揭示了人与自然的关系，同时也为自然科学的研究与工程技术的发展提供了哲学指导。随着当代科学技术的不断进步，人类在人工智能技术上已经迈开了第一步。而人工智能不仅仅牵涉到了科学技术，在哲学的范畴也引发了人们的大量思考，人们对人工智能的前景也抱有期待与担忧的矛盾心态。近几十年来，各种各样涉及到人工智能的电影便是人们对这类问题哲学思考的剪影。 自然辩证法把人与自然的关系归纳成了三种：人为自然界绘制图景的关系；认识关系，即科学；改造关系，即技术。从唯物主义观点来看，人类本身便是自然的产物。人类，包括人类的大脑，更包括大脑产生的意识，都是自然的产物并且是自然的一部分。人类认识世界并改造世界，发挥主观能动性，来使世界更容易地满足自身的物质文化等需要。 人工智能正是人类认识、改造自然的具体体现之一。人类认识了自然规律并对其加以利用，在冯·诺依曼的计算机体系框架下，大力发展了电子信息技术，并使得人类进入了信息时代，大大方便了人类的生活。然而目前的计算机技术仍然不能满足人类的需求，受到了计算机智能的局限，很多的工作依然需要人工完成。目前发展人工智能，主要是从三个角度来入手：在冯·诺依曼体系下优化算法，运用量子计算机，模拟大脑的结构原理来搭建新的计算机体系。在冯·诺依曼体系下对算法进行优化，例如使用神经网络算法进行深度学习，是现
在已经得到日常应用的技术。量子计算目前还属于尖端科技，人类有望在数年内建造出第一台量子计算机。而基于脑科学的计算机体系目前来看遥遥无期，因为脑科学的研究举步维艰，人类仍然没有弄清楚大脑的工作原理。在本人看来，当前主要应用的冯·诺依曼体系的计算机在未来仍然会展示其在智能方面的局限性，而量子计算机和基于大脑的计算机比较有可能突破人工智能的技术瓶颈。 人工智能之所以能够在哲学上引起人们大范围的讨论，还是因为人们对其前景有着不同的看法。人类认识并改造世界的目的，是为了得到一个更加有利于自身生存的世界，可是人类改造世界的结果却并不一定能实现人类的预期，甚至于有可能会压缩人类的生存环境。在人工智能的领域，人们期许人工智能可以完成更多的工作，使人类的生活更加舒适、便捷。但令人担忧的是，高度发展的人工智能有可能会置人类于危险境地。关于人工智能的哲学讨论，其核心就是意识——高度发达的人工智能是否会产生意识。 人类是自然界的产物，是自然的一部分，可人类却不是自然的奴隶。人类认识并改造世界，为自己创造美好生活。类似的，具有意识的人工智能也是自然的产物，是人类的产物，却也不是人类的奴隶。当具有意识的人工智能希望通过认识自然并改造自然、认识人类并改造人类来为其自身创造更加有利的生存环境，人类自然就处于危险之中了。也就是说，在自然辩证法中人与自然的关系，是可以推广到具有意识的人工智能与自然（人类）的关系。正是因为这些关系存在着不确定性，哲学对人工智能发展的指导意义就更加突出了，可以预见
云计算和大数据基础知识12296
精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;
而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。
对人工智能的认识
人工智能 摘要：人工智能（Artificial Intelligence）是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”，本文在阐述人工智能定义的基础上，具体介绍人工智能的应用技术。 关键词：人工智能；机器思维；符号智能 本学期我们学习了人工智能导论这门课，该课程主要研究如何用计算机模仿和实现人类的智能。人工智能是使计算机能够思维，使机器具有智力，能够在各类环境下像人一样自主的交互式的执行各种任务的一种综合性的技术。下面我将对我所认识的人工智能技术做一个简要的概述。 人工智能技术是包含符号智能、计算智能、集成智能和分布智能等在内的智能科学技术。它一方面用于建立人类智能模型，一方面用于建立智能（专家的）计算机系统。这两者之间既有联系，又不是同一回事，它如同研究鱼类游走与船只运行一样。计算机程序（语言）是建立人类思维过程理论最适宜的表达工具，就像各种微分方程式是物理学理论的表达语言一样。当计算机的程序把一个复杂符号系统的状态和时间轨迹描绘出来时，也正像一组微分方程式把物理理论过程描述出来一样，可以说是建立了一个符号系统的理论。从生物的观点来看，智能实际上是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的（头脑）结构被保存下来，智能水平随之提高。基于这种认识，我们采用数值计算的方法去模拟和实现人类的智能。通过神经计算、进化计算、模糊计算、免疫计算、DNA计算和人工生命构成计算智能系统。由于人本身的复杂性行为，需要使用某种已有的智能技术才能模拟，像一些低等动物如六脚爬行动物使用某种智能技术（如遗传算法）即可模拟其行走捕食等行为，对人行为的模拟再结合智能计算方法可以出现各种复杂的智能系统。在逻辑上和物理上协调各自的智能行为，实现人工智能问题的程序化求解。因此，计算机程序就具有了思维的能力。从这个观点来看待人类的思维模拟过程，计算机就可以模拟人类思维说明许多难以说清楚的现象，如直觉、顿悟和灵感等。人工智能方法需解决不完全信息处理、机器学习、复杂系统构造和自动化等方面的问题。为此，“现场人工智能”的概念被提出，强调研究人工智能问题，必须把它放在应用环境中，与环境交互作用，才能构造出实用化的系统。 人工智能是一门正在快速发展的年轻学科，它的研究和应用领域十分广泛，对其中的不少问题专家们还在深入研究，其前景诱人，但又任重而道远。 参考文献：王万森.人工智能原理及其应用.北京：电子工业出版社，2010 Artificial Intelligence Abstract: AI (Artificial Intelligence) is to use artificial methods and techniques to imitate , extension and expansion of human intelligence ,to achieve some of the “machine thinking” . In explaining the basis of the definition of artificial intelligence , it detailed analyses the application methods . Key words: Artificial Intelligence ；Machine Thought ；Symbol Smart
全面认识人工智能
全面认识人工智能 人工智能是一个非常广泛的领域。当前人工智能涵盖很多大的学科，由于学科比较分散，从事相关研究的大多数博士、教授等专业人员，往往也只是涉及以上某个学科，甚至长期专注于某个学科中的具体问题。接下来的文章，格物斯坦全面对人工智能进行剖析。 人工智能涵盖的六大分类。计算机视觉（暂且把模式识别，图像处理等问题归入其中）、自然语言理解与交流（暂且把语音识别、合成归入其中，包括对话）、认知与推理（包含各种物理和社会常识）、机器人学（机械、控制、设计、运动规划、任务规划等）、博弈与伦理（多代理人agents的交互、对抗与合作，机器人与社会融合等议题）、机器学习（各种统计的建模、分析工具和计算的方法）。这些领域目前还比较散，目前它们正在交叉发展，走向统一的过程中。 比如，人脸识别是计算机视觉这个学科里面的一个很小的问题；深度学习属于机器学习这个学科的一个当红的流派。很多人现在把深度学习就等同于人工智能，就相当于把一个地级市说成全国，肯定不合适。读到这里，搞深度学习的同学一定不服气，或者很生气。你先别急，等读完后面的内容，你就会发现，不管CNN网络有多少层，还是很浅，涉及的任务还是很小。 人工智能发展的断代现象。由于历史发展的原因，人工智能自1980年代以来，被分化出以上几大学科，相互独立发展，而且这些学科基本抛弃了之前30年以逻辑推理与启发式搜索为主的研究方法，取而代之的是概率统计（建模、学习）的方法。这种领域的分化与历史的断代，客观上造成了目前的学界和产业界思路和观点相当“混乱”的局面，媒体上的混乱就更放大了。但是，以积极的态度来看，这个局面确实为现在的年轻一代研究人员、研究生提供了一个很好的建功立业的机会和广阔的舞台。
人工智能的认知革命解读
人工智能的认知革命 国际上有很多非常有影响力的大牛或者是大咖论述过这个问题。例如，最伟大的科学家之一霍金讲：“人工智能不一定是好事。”比尔盖茨也说：“人工智能让我比较担忧。”最新的创业偶像马斯克说：“我们需要万分警惕人工智能，它们比核武器更加危险。”我们把他们叫做“人工智能威胁派”。
而另外一方面，业界有很多人，包括在座的很多专家，大家其实从另外一个角度看待人工智能，我们把他们叫“人工智能的理智派”。比如，机器学习大神Michael Jordan，Facebook的Yann Lecun等。
可以看到有一个问题是大家都关心的，那就是机器什么时候能实现智能的突破？我们知道，计算机出现到现在大概70年左右。那么我们就要问一下，人类的智能是怎么突破的？非常有意思的是，人类历史学家对这个问题研究了很长时间，而且已经得出了结论。以色列的一位年轻的历史学家尤瓦尔.赫拉利的《人类简史：从动物到上帝》中写到：七万年前，从非洲大陆走出来的智人实现了“奇点”的突破，占领了整个世界。 所以大家就会想知道，七万年前来自非洲的猿人到底发生了什么，好像智力一下子突然开窍了，统一了地球呢？猿人在地球上已经存在了300到400万年了，到7万年前才实现了智能的突破，这里面是一个非常长的时间。而计算机出现的时间刚刚只有几十年的时间，和猿人产生智能的时间周期相比，计算机刚刚度过的时间只能算一瞬间。
最近讨论比较热的一个话题是，神经科学对人工智能发展促进的可能性。最近这两年，美国政府已经顺利完成人工基因测序的研究。美国和欧洲正在开展一个新的为期十年的40亿美金的基础研究投资，美国叫“大脑图谱”，欧洲叫“人类大脑项目”。在这个方面，我国各个方面也在积极推进“中国脑计划”，比如中科院卓越创新工程里面，也涉及了这方面的研究。
对于云计算的认识和理解讲课讲稿
对于云计算的认识和理解 云计算，分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。稍早之前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概念起源。 应用透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜寻引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。IT专家网的解释： “云计算”是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。许多跨国信息技术行业的公司如IBM、Yahoo和Google等正在使用云计算的概念兜售自己的产品和服务。 云计算这个名词可能是借用了量子物理中的“电子云”，强调说明计算的弥漫性、无所不在的分布性和社会性特征。量子物理上有“电子云”，在原子核周围运动的电子不是一个经验世界的轨道例如像天体一样的运行轨道，而是弥漫空间的、云状的存在，描述电子的运动不是牛顿经典力学而是一个概率分布的密度函数，用薛定谔波动
方程来描述，特定的时间内粒子位于某个位置的概率有多大，这跟经典力学的提法完全不同。 电子云有以下特性，概然性、弥漫性、同时性等等，云计算可能的确是来自电子云的概念，前些年就有所谓“无所不在的计算”，IBM 有一个无所不在的计算叫“Ubiquitous “，MS(Bill)不久也跟着提出一个无所不在的计算“Pervade“，现在人们对无所不在的计算又有了新的认识，现在说是”Omnipresent “。但是，云计算的确不是纯粹的商业炒作，的确会改变信息产业的格局，现在许多人已经用上了Google Doc和Google Apps，用上了许多远程软件应用如Office 字处理而不是用自己本地机器上安装这些应用软件，以后谁还会花钱买Office软件呢?还有许多企业应用如电子商务应用，例如要写一个交易程序， Google的企业方案就包含了现成的模板，一个销售人员根本没学习过Netbeanr也能做出来。这种计算和产业动向是符合开源精神的，符合SaaS趋势。 现在有这样的说法，当今世界只有五台计算机，一台是Google 的，一台是IBM的，一台是Yahoo的，一台是Amazon的，一台是Microsoft的，因为这五个公司率先在分布式处理的商业应用上捷足先登引领潮流。Sun公司很早就提出说“网络就是计算机”是有先见之明的。 “云计算”是一个很时尚的概念，它既不是一种技术，也不是一种理论。准确说，云计算仅描述了一类棘手的问题，因为现在这个阶
人工智能的认识-(1)讲课教案
1谈谈你对人工智能的看法？人工智能是21世纪世界三大尖端技术之一，它在社会生产生活中起到了无可替代的巨大作用，它研究、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。作为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，它是多种学科互相渗透的一门综合性新学科，是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，用以延伸人们智能的科学。 2）在我看来，人工智能可以分成两个部分来理解，即“人工”和“智能”。人工，自然就是一些人力所能做到的事情，由人去完成活动。智能，应该理解为智慧和能力。既然走智能平台之路，就必须做到两点：一、通过向开发者开放免费的API 接口，方便导入后台数据库；二、平台具备自我学习能力，不断完善信息和丰富数据库。3）人工智能的本质就是机器自学习的过程。机器学习包括两大模块：一是数据来源，即大数据；二是数据处理方式，即机器学习算法，机器在自学习过程中两大模块同时运行。深度学习是机器学习研究中的全新领域，主要为建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。深度学习能增强机器学习的能力，整个机理得到大幅改进。4）但受限于技术瓶颈，目前人工智能远未到达成熟的地步。人工智能一旦做成，将对现有移动互联网产品商业模式产生巨大的颠覆，甚至很多移动互联网、互联网产品将不复存在。它的到来，将改变现有的购物、聊天和通信方式，甚至对社交产生冲击。5）基于大数据的分析和处理的人工智能能实现精准推荐。但用它来模拟人工存在较大瓶颈，即模拟不出情感、道德等人类特有特征，最根本的解决办法是基于生物计算机去变革，这是人工智能演化必经的基础性变革。以上就是我对人工智能的看法。 2谈谈你对智能机器人的看法？智能机器人是当前人工智能领域一个十分重要的应用领域和热门的研究方向，它直接面向应用，社会效益强，发展非常迅速。它的研制几乎需要所有的人工智能技术，而且还涉及其他许多科学技术部门和领域。作为人工智能的理想研究平台,它是一个集感知、思维、效应等多方面全面模拟人的机器系统，但其外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场。可以全面地考察人工智能各个领域的技术。其能力和水平已经成为人工智能技术水平甚至人类科学技术综合水平的一个表现和体现,研究它们相互之间的关系还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。2）智能机器人作为第三代机器人，具有感知、识别、推理、规划和学习等智能机制, 其中，感知本身, 就是人类和动物所具有的低级智能。智能机器人可以把感知和行动智能化结合起来。它的智能分为两个层次:第一即具有感觉、识别、理解和判断功能;第二即具有总结经验和学习的功能。3）智能机器人技术将会沿着自主性、智能通信和适应性三个方向发展。移动功能是智能机器人与工业机器人显著的区别之一。智能机器人的生命在于创新, 开展仿生机构的研究, 可以从生体机构、移动模式、运动机理、信息处理与综合, 以及感知和认知等方面多层次得到启发。智能机器人的发展必将伴随着智能化算法的不断涌现，模糊控制、神经网络、遗传算法以及它们的相互结合也是智能机器人研究热点之一。由于智能机器人工作环境复杂度和任务的加重, 人类对其要求不再局限于单台智能机器人, 在动态环境中多智能机器人的合作与单个机器人路径规划要很好地统一,才能更好实现智能化。由于智能机器人的造价太高，所以至今无法普及。不过，总有一天，智能机器人将会伴着我们的生活，为我们的生活带来方便。 3、谈谈你对专家系统的看法？专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。ES的理论和技术不断发展，应用渗透到几乎各个领域，包括军事、法律、商业、计算机设计和制造等众多领域，开发的专家系统，其中不少在功能上已达到，甚至超过同领
人工智能学习心得
人工智能学习心得 对人工智能的理解 通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的： 人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段： 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。 第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议
云计算的概念和特点
云计算的概念和特点 “云计算”面世以来，在IT产业界和学术界掀起了巨大的波澜，不少企业及专家都将云计算看作是未来IT产业的发展方向，并开始全力投入其中。从政策层面来看，云计算己经进入我国中央政府的中长期发展规划，国务院发布了《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，确定我国现阶段将重点培育和发展节能环保、新一代信息技术、生物、高端装备制造、新能源、新材料、新能源汽车这七大战略性新型产业，作为新一代信息技术的重点发展领域，云计算将成为新一代信息技术产业中的支柱领域之一。可以说，良好的政策环境将保证云计算技术能够获得持续的政策利好和充足、稳定的资本投入，具有诱人的发展前景。 通俗的来讲，云计算就是让计算变成像水、电、煤气一样的基础设施，人们可以像购买水、电、煤气一样购买计算服务，因此可以说云计算重新定义了IT软硬件资源的设计和购买的方式，从而可能引发IT产业的大规模变革。 云计算主要分为四类：公共云、私有云、社区云及混合云。公共云是利用互联网，面向公众提供云计算服务;私有云是利用企业内网和专网，面向单一企业或组织提供云计算服务，这些服务是不提供于公众使用的;社区云是利用内网、专网及VPN，为多家关联部门提供云计算服务;混合云是上述两种或三种云的组合
云计算的服务模式有三种：(1)软件即是服务(Soft as a Service，简称SaaS)，对应的用户主要是直接使用应用软件的终端用户，提供的服务是终端用户所需要的应用软件，终端用户不用购买和部署这些应用软件，而是通过向SaaS提供商支付软件使用或租赁费的方式来 使用部署在云端的应用软件。(2)平台即是服务(Platform as a Service，简称PaaS)，对应的用户主要是使用开发工具的应用软件 开发商，提供的服务是开发商所需要的部署在云端的开发平台及针对该平台的技术支持服务。(3)基础设施即是服务(Infrastructure as a Service简称IaaS)，对应的用户主要是使用需要虚拟机或存储资源 的应用开发商或IT系统管理部门;提供的服务是开发商或IT系统管 理部门能直接使用的云基础设施，包括计算资源、存储资源等部署在云端的虚拟化硬件资源。 云计算的特点和好处主要有以下几点： 1.低成本 云计算将建设成本转化为运营成本，用户不需要为峰值业务购置设施，不需要大量的软硬件购置和维运成本就可以享用各种IT应用 和服务。 2.灵活性 云计算可以快速灵活的构建基础信息设施，并可以根据需求灵活的扩容IT资源。云计算提供给用户短期使用IT资源的灵活性(例如：
(word完整版)《初识人工智能》教案
初识进人工智能 教学目标 1、知识与技能目标：了解人工智能技术的发展和原理；初步接触人工智能技术在社会消费、生活中的一些运用； 2、过程与方法目标：在体验智能信息工具软件的进程中，了解其基本任务原理，了解其实践运用价值，提高对人工智能的认识，及其对我们日常生活的影响； 3、情感态度与价值观目标:通过感受人工智能的魅力，拓展到让机器为我们解决实际问题，激发学生对人工智能学科的浓厚兴趣。通过对人工智能未来发展的展望，使学生看到人工智能广阔的发展前景，并对未来社会产生大胆假想，拓展学生的思维。 教学重点：对人工智能的初步了解及体验。 教学难点：如何客观认识人工智能技术的发展对人类社会的影响，树立正确的科学技术应用观。 教学手段:多媒体网络机房、课件、智能工具软件 教学方法:任务驱动法、启发法 课时安排：1课时 教学过程： （一）创设情境导入新课 教师活动：播放关于人工智能的视频 提问：1、什么是智能？ 2、什么是人工智能？判断人工智能的条件是什么？ 学生活动：观看视频、阅读课本、分析思考、回答问题 设计意图：引发学生的兴趣和热情。给同学新奇感，顺利过渡到新课。 （二）初识人工智能 学生：用自己的语言描述人工智能，产生对人工智能的模糊认识。 老师：人工智能是对人的智能的模拟，包括听、说、看、理解、思考、动作等的智能。 老师：人工智能在实际生活应用中非常广泛，大家能不能举举我们学习和生活中的例子？ 老师提示：比如模拟人看的智能的产品（扫描仪、手写板等），模拟人听的智能的产品（能语音识别的手机等），比如模拟人能思考的产品（人机对弈等），模拟人行为动作的产品（机器人）（教学BLOG网站给出提示图） 老师引导：人之所以具有智能，是因为人能够接受获取信息—思考处理信息—给出思考的结果。人工智能实质是对人的思维机理的模拟。 设计意图让学生用自己的语言描述，培养学生的自我学习、总结的能力 让学生对人工智能的应用领域有简单的了解 （三）合作体验 教师活动：为了让大家更好地了解人工智能，我们让大家亲身体验一下人工智能的魅力。将学生分成四组，每组完成一个体验任务，任务完成后，每组转播一个同学的屏幕与其他同学交流体验的过程和方法。 学生活动：分组活动，合作体验。 设计意图：让学生实际体验人工智能。 体验活动一：随“机”应变———与机器人进行交流