高级人工智能2
高级人工智能：搜索Search--第二讲
▪ Run a DFS with depth limit 1. If no solution…
b
▪ Run a DFS with depth limit 2. If no solution…
…
▪ Run a DFS with depth limit 3. …..
▪ 浪费冗余?
▪ 通常绝大多数的节点都在底层，所以上层的节 点生成多次影响不是很大。
▪ Yes!
b …
c 1 c 2 c 3
代价一致搜索
▪ UCS 探索了递增的轮廓线
▪ 优点: 完备性、最优性!
▪ 缺点:
▪ 在每一个“方向”上进行探索 ▪ 没有关于目标信息
… c1 c 2
c 3
Start
Goal
搜索算法
▪ 所有的搜索算法都是相同的，除 了对边缘的处理策略
▪ 从概念上说，所有的边缘是优先队列 (即附加优先级的节点集合)
状态空间图 State Space Graphs 搜索树 Search Trees
状态空间图
▪ 状态空间图: 搜索问题的数学表示
▪ Nodes are (abstracted) world configurations ▪ Arcs represent successors (action results) ▪ The goal test is a set of goal nodes (maybe only one)
b …
▪ 内存需求?
▪ Only has siblings on path to root, so O(bm)
m tiers
▪ 完备性?
▪ m could be infinite, so only if we prevent cycles (more later)
人工智能应用职业技能等级标准
人工智能应用职业技能等级标准
一、引言
随着人工智能技术的发展，应用本身越来越广泛，也给劳动力市场带来了重要的变化。
因此，熟练掌握人工智能技术并能应用于实践领域的专业人才越来越受到招聘部门的关注。
为了更好地激发学生的学习热情，提高就业能力，培养更加专业的应用人才，有必要制定一套人工智能应用职业技能等级标准。
本文将针对人工智能应用职业技能等级标准进行详细阐述。
1、一级
一级人工智能应用职业技能等级标准要求学生应具备基本的人工智能基础知识，包括计算机体系结构、汇编语言、算法分析、C/C++编程、数据结构和算法、数据库原理、操作系统原理和基本程序设计等。
此外，学生还应具备一定的概率论和统计学基础知识，熟悉机器学习和深度学习技术，掌握基本的自然语言处理知识，以及SPSS等统计软件的使用方法。
2、二级
二级人工智能应用职业技能等级标准要求学生在前述一级技能标准的基础上，深入学习人工智能技术，并能够应用其在实际领域。
具体而言，学生应熟悉计算机视觉、语音识别技术、自然语言处理技术、模式识别技术等，以及Python、Matlab等语言的使用。
高级人工智能课程设计
高级人工智能课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解高级人工智能的基本概念、理论和技术，掌握人工智能的发展历程及未来趋势。
2. 使学生掌握机器学习、自然语言处理、计算机视觉等核心领域的基本原理和应用方法。
3. 帮助学生了解我国在人工智能领域的发展现状及政策导向。
技能目标：1. 培养学生运用编程语言（如Python）实现简单的人工智能算法，解决实际问题。
2. 提高学生运用人工智能技术进行数据分析、处理和创新思维的能力。
3. 培养学生团队协作、沟通表达及解决问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对人工智能的兴趣，培养其探索精神和创新意识。
2. 培养学生具备正确的科技伦理观，认识到人工智能在社会发展中的积极作用及其潜在风险。
3. 增强学生的国家意识，认识到我国在人工智能领域的发展优势和潜力。
本课程针对高中年级学生，结合学科特点，以理论联系实际，注重培养学生的实践能力和创新精神。
在教学过程中，关注学生的个体差异，因材施教，使学生在掌握基本知识技能的同时，形成积极的情感态度和价值观。
通过分解课程目标为具体的学习成果，为教学设计和评估提供明确依据。
二、教学内容1. 人工智能基本概念与发展历程：包括人工智能的定义、分类、发展历程及未来趋势，参考课本相关章节，梳理人工智能的发展脉络。
2. 机器学习与深度学习：介绍机器学习的基本原理、算法及应用，重点讲解深度学习技术，如神经网络、卷积神经网络等，结合课本实例进行分析。
3. 自然语言处理：讲解自然语言处理的基本任务、技术框架，以及常见应用，如情感分析、机器翻译等，结合教材案例进行讲解。
4. 计算机视觉：介绍计算机视觉的基本概念、技术方法，以及应用领域，如目标检测、图像识别等，结合课本内容进行实践操作。
5. 人工智能应用与伦理：分析人工智能在各个领域的应用案例，探讨其对社会、经济的影响，以及伦理问题，如隐私保护、算法偏见等，结合教材进行讨论。
教学内容安排与进度：第一周：人工智能基本概念与发展历程第二周：机器学习与深度学习第三周：自然语言处理第四周：计算机视觉第五周：人工智能应用与伦理本教学内容紧密结合课程目标，注重科学性和系统性，以教材为依据，循序渐进地安排教学内容和进度，旨在帮助学生全面掌握高级人工智能知识，提高实践应用能力。
《高级人工智能》教学大纲
《高级人工智能》课程教学大纲课程代码：201403438任课教师（课程负责人）：蔡波任课教师（团队成员）：姬东鸿、陈刚、蔡恒进、李晨亮、艾浩军课程中文名称: 高级人工智能课程英文名称：Advanced Artificial Intelligence课程类别：学科通开课课程学分数：2课程学时数：32授课对象：网络空间安全及相关专业硕士研究生一．课程性质《高级人工智能》是网络空间安全及相关专业硕士研究生的一门学科通开课程。
二、教学目的与要求目标使学生了解人工智能的研究领域、基本原理和核心问题。
学习和掌握问题求解方法、智能理解和决策搜索技术等前沿技术。
用自然语言处理应用案例和神经网络的设计案例让学生感受智能系统及其实现。
最后，从哲学的视角探讨人工智能未来的风险规避问题。
该课程32学时的理论学习，希望学生系统性的通识人工智能的基本原理和应用研究，增加学生的逻辑思维和创造性，为后期的学习研究开阔思路和奠定基础。
三．教学内容本课程由以下七部分组成：（一）人工智能绪论(5学时)1.人工智能的定义与发展2. 人工智能的各学派的认知观3. 人类智能与人工智能4. 人工智能标准体系5. 人工智能参考框架和研究内容6. 人工智能的研究方法和计算方法7. 人工智能的研究和应用领域（二）知识表示方法(6学时)1.状态空间表示2.问题归约表示3.谓词逻辑表示4.语义网络表示5.框架表示6.本体技术7.过程式知识表示（三）确定性推理(6学时)1. 图搜索策略2.搜索的基本策略2.1盲目式搜索2.2 启发式搜索3. 消解原理4.规则演绎系统5.产生式系统6.非单调推理（四）非经典推理(6学时)1.经典推理和非经典推理2.不确定性推理3.主观贝叶斯4.可信度方法5.证据理论（五）自然语言处理应用案例(3学时)1. 自然语言处理的核心任务2. 智能机器人设计案例（六）深度学习应用案例(3学时)1.机器学习概述2.深度学习应用案例3.训练深度神经网络4.卷积神经网络和循环神经网络5.未来趋势（七）人工智能的哲学问题研究(3学时)1.关于机器理解的“中文屋”论题的解答2.人工智能暗无限及其风险规避四.五．教学方法本课程主要采用课堂讲授为主，结合专题研讨方式，灵活运用多种教学手段，如多媒体辅助教学、课堂互动教学等，同时注重知识传授上的整体性和连贯性，让学生能够从该课程的应用领域，逐渐了解到知识点，最后深入到该领域的知识体系，通过研讨形式，提高学生的积极性，引导学生进行自主学习，提高学生对该研究领域的学习兴趣。
人工智能二级学科
人工智能二级学科1. 介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发能够执行类似于人类智能的任务的技术和系统。
人工智能的研究领域涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等多个方面。
人工智能的发展旨在使计算机能够模拟和执行人类的智能行为，从而解决复杂的问题和任务。
人工智能二级学科是在人工智能一级学科的基础上进一步深化和拓展的学科。
它涵盖了更加专业和细分的领域，致力于研究和开发更加高级和复杂的人工智能技术和系统。
人工智能二级学科的学习内容包括深度学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉等方面的知识和技术。
2. 学科内容人工智能二级学科的内容主要包括以下几个方面：2.1 深度学习深度学习是人工智能的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的工作原理，构建多层次的神经网络模型，实现对大规模数据的学习和分析。
深度学习的核心是神经网络的设计和训练，通过大量的数据和反向传播算法，使神经网络能够自动提取和学习数据中的特征，并进行分类、识别、预测等任务。
2.2 自然语言处理自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域，它研究如何使计算机能够理解和处理人类的自然语言。
自然语言处理的任务包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。
在人工智能二级学科中，学习者将学习自然语言处理的基本概念、技术和算法，以及相关的应用案例和实践经验。
2.3 计算机视觉计算机视觉是人工智能的另一个重要应用领域，它研究如何使计算机能够理解和分析图像和视频。
计算机视觉的任务包括图像分类、目标检测、图像生成等。
在人工智能二级学科中，学习者将学习计算机视觉的基本原理、算法和技术，以及相关的应用案例和实践经验。
2.4 专家系统专家系统是人工智能的一个经典领域，它利用专业知识和推理技术，模拟和实现专家的决策和推理过程。
专家系统的核心是知识表示和推理机制，通过将专家的知识和经验转化为计算机可处理的形式，实现对复杂问题的分析和解决。
史忠植 高级人工智能 电子课件(pdf)第一章
图灵测试
The Turing Test
•1950: Alan Turing的文章 “Computing Machinery and Intelligence.” Mind, Vol. 59, No. 236, pp. 433-460提出图灵测试
2012-02-26 史忠植 高级人工智能 8
2012-02-26 史忠植 高级人工智能 22
人工智能的五个基本问题
(1) 知识与概念化是否是人工智能的核心？ (2) 认知能力能否与载体分开来研究？ (3) 认知的轨迹是否可用类自然语言来描述？ (4) 学习能力能否与认知分开来研究？ (5) 所有的认知是否有一种统一的结构？
2012-02-26
2012-02-26 史忠植 高级人工智能 13
人工智能的发展
知识工程时期
•1981: 日本政府宣布日本五代机（first-generation computer） 计划（即智能计算机） •1982: John Hopfield 掀起神经网络的研究 •1983: MCC （Microelectronics and Computer Technology Corporation）成立（Bobby Inman 任主任） •1984: Doug Lenat在Bobby Ray Inman的劝说下在MCC开始Cyc的研 究 •1986: Thinking Machines Inc 研制联结机器 (Connection Machine) •1987: LISP机器市场开始暗淡 •1988: 386芯片使得PC机速度可以与LISP机器媲美 2012-02-26 14 史忠植 高级人工智能
高级人工智能
第一章 绪论
史忠植 中国科学院计算技术研究所
ais分级标准
ais分级标准AI分级标准是根据人工智能技术的成熟程度以及应用范围来进行划分的，主要有四个等级：弱人工智能（ANI）、强人工智能（AGI）、超级人工智能（ASI）和分布式人工智能（DI）。
下面将分别对这四个等级进行详细解释，给出相关参考内容。
1. 弱人工智能（ANI）：弱人工智能是指人工智能技术只能在特定领域内进行任务处理，缺乏通用的智能能力。
它能够通过学习和分析大量数据，从而实现一定程度的智能化决策和问题解决。
典型的例子包括机器学习算法、语音识别和推荐系统等。
弱人工智能主要应用于日常生活和工作中的辅助决策，能够提高效率和准确性。
参考内容：- T. Mitchell等人在《机器学习》一书中详细介绍了机器学习算法的原理和应用。
- 陈天奇等人的论文《DeepCTR：一个深度学习的推荐系统框架》中介绍了基于深度学习的推荐系统的实现方法。
- J. Mao等人的研究成果《开放领域中的自然语言处理》中介绍了自然语言处理技术在弱人工智能中的应用。
2. 强人工智能（AGI）：强人工智能是指具备与人类相似或超过人类的智能水平，能够在各个领域进行学习、推理和问题解决。
强人工智能能够理解和处理复杂的自然语言，具备类似于人类的认知能力。
目前，强人工智能仍处于理论和实践阶段，尚未实现。
参考内容：- R. Kurzweil在《人工智能革命：新春天蓝图》一书中探讨了实现强人工智能的可能途径和发展趋势。
- S. Russell和P. Norvig在《人工智能：一种现代方法》一书中详细介绍了人工智能的基础理论和方法。
- D. Silver等人的论文《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》中介绍了利用深度学习和树搜索实现强人工智能在围棋领域的应用。
3. 超级人工智能（ASI）：超级人工智能是指超越人类智能的人工智能系统，能够在各个领域内实现智能化决策和问题解决。
高级人工智能
CREATE TOGETHER
DOCS
• 新型感知和交互技术 • 自主学习和适应能力 • 人工智能与人类的协同作战
人工智能与人类的协同作战
人工智能与人类协同作战的意义
• 提高生产效率和服务质量 • 应对复杂问题和挑战 • 促进人类社会的可持续发展
人工智能与人类协同作战的技术和方法
• 人机交互和协作技术 • 任务分配和优化算法 • 人工智能在协同作战中的应用案例
应对未来人工智能发展的政策与法规
应对人工智能发展的政策法规
• 数据隐私和保护法规 • 人工智能伦理和道德规范 • 人工智能产业发展的政策和措施
未来人工智能发展的挑战
• 技术突破和法律伦理问题 • 人工智能与人类的共生和协同 • 全球人工智能发展的合作与竞争
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
其他先进算法
• 遗传算法和粒子群优化 • 支持向量机和随机森林 • 聚类和降维算法
03
高级人工智能在不同行业的应用案例
自动驾驶与无人机技术的发展
自动驾驶汽车的技术原理和应用场景
• 传感器融合和感知技术 • 路径规划和避障算法 • 车辆控制和自动驾驶决策
无人机技术的发展和应用
• 遥控飞行和自主飞行技术 • 实时图像传输和遥控技术 • 无人机在物流、监测和安防领域的应用
人工智能对人类就业的影响
人工智能对就业市场的影响
• 工作岗位的自动化和消失 • 新兴职业和技能需求 • 人工智能对劳动力市场的长期影响
应对人工智能带来的就业挑战
• 教育和培训改革 • 政策支持和劳动力市场调整 • 个人职业规划和技能提升
机器人伦理与道德规范的建立
机器人伦理和道德规范的含义
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(1) 对例2.1的线性可分二分类问题
•
当阈值取总投影均值点 2 时， FLD 分类器不能 解决该问题。
2.1 关于FLDs
(2) 对例2.2的线性可分二分类问题
1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 2 1 1 无论阈值取投影均值中点1还是总投影均值点 2，FLDs都不能解决该问题。
x2
2=(1, 1)T
期望决策面 -x1-x2+1.5=0
实际决策面 2: -x1-x2+1=0
1=(1/3, 1/3)T
0 法向 w=(-1,-1)T 例2.1图b -x -x +1=0形成的决策面 1 2 x1
2.1 关于FLDs
• 由例 2.1 图 b 可以看出，中间 2 个点的投影 恰好等于阈值2。
x1 1 1 0 x2 1 X x3 0 1 x 1 1 4
•
x2
2=(1, 1)T
0
x1
1=(0, 0)T
(-1,-1)
例2.2图 一个线性可分的二分类问题
2.1 关于FLDs
1 1 0 1 0 1 1 1
•
•
结论：当阈值选择不合适时，FLDs不一定能 解决线性可分问题。
2.1 关于FLDs
② 分类代价（Classification Costs）
我们可以提两个直观的度量标准： I. 平均识别率： RR1 RR 2
2
(40)
• • •
两个均值向量显然是：
1=(1/3, 1/3)T，2=(1, 1)T。
均值向量之差：1-2=(-2/3, -2/3)T。
2.1 关于FLDs
• 2个类内散度阵是
0 1 s1 0 1 1 1 0 1 3 0 1 * 3 0 1 3 1 1 * 3 0 1 3 3 3 3 3 3
• • • 这就是说，当阈值取总投影均值解 2 时，这时 的FLD不能解决该线性可分问题。 当阈值取投影均值中点 1 时，这个 FLD 能解决 该线性可分问题。 问题：应该如何确定 FLD 阈值？从理论上能推 导出来吗？能不能取经验值？
2.1 关于FLDs
• 例2.2，一个二分类问题有4个样本{(-1, -1)T; (1, 0)T; (0, 1)T; (1, 1)T} ，前3个属于类1，第4个 属于类 2 。当阈值取投影均值中点 1 时，该 FLD能否解决这个线性可分问题？ 输入数据阵是：
•
如图2.1所示，这个问题显然是线性可分的。
x2
2=(1, 1)T
法向w
1=(1/3, 1/3)T
期望决策面 : -x1-x2+1.5=0
0 例2.1图 一个线性可分的二分类问题
x1
2.1 关于FLDs
• 记输入数据阵为：
x1 0 x2 1 X x3 0 x 1 4 0 0 1 1
• • • • • 计算指出，
1=(0, 0)T, 2=(1, 1)T，
2 1 w 2 1
2 1 2
,
2 2 4
4个投影是：
2 2 x1 , x2 , x3 , x4 w 2 , , , 2 2 2
T
2 2 2 x1 x2 2 2 4 x1 x 2 1 / 2 0
x2
期望决策面 -x1-x2+1.5=0
0
x1
法向 w=(-1,-1)T
实际决策面1 -x1-x2+1=0
例图2.2a -x1-x2+1=0决策面
x2
期望决策面 -x1-x2+1.5=0
实际决策面 2: -x1-x2+1=0
0
x1
法向 w=(-1, -1)T
例2.2图b -x1-x2+1/2=0形成的决策面
2.1 关于FLDs
• 通过这两个例子，我们发现：
0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 2 1 1 1 1 1 1 0 0
2 1 1 / 3 1 1 2 1 / 3 1 2 1 2 / 3 1 2 2 / 3 2 2
根据这个标准，分类器对这个问题（ N1=99， N2=1）的平均识别率是 RR1 RR 2 100 0 50% (41)
2 2
这个结果显然不理想。
2.1 关于FLDs
② 分类代价（Classification Costs）
II. 几何均值识别率（ Geometric mean of the true rates）：
•
所以，类内散度阵SW是
2 3 1 3 1 2 1 SW s1 s2 1 3 2 3 3 1 2
•
SW的逆矩阵是
2 1 S 1 2
1 W
2.1 关于FLDs
• 于是，求得权值向量
1 μ1 μ 2 w SW
2.1 关于FLDs
线性分类器表达式：
l: f x w x w0 w x 0
T T
(2.1)
式中，W为权值向量，为阈值。
在空间解析几何里， W被称为超维平面的法向 量（法矢量），为常数项。
2.1 关于FLDs
由FLD确定权值向量：
1 μ1 μ2 w SW
•
•
ROC: Receiver Operating Characteristic.
平均识别率公式(40)是AUC值的简化表示。
RR2(%) 100 80 60
40
20
0
0
20
40
60
80
100 RR1(%)
AUC 值的几何意义
2.1 关于FLDs
现在的问题是，采用这两个阈值的 FLDs 能解 决线性可分问题吗？
2.1 关于FLDs
• •
我们看一个简单的例子—例2.1： 一个二分类（ Binary-class ）问题，有 4 个样 本{(0, 0)T; (1, 0)T; (0, 1)T; (1, 1)T} 组成。其中， 前3个属于类1，第4个属于类2。 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 2
2.1 关于FLDs
x1 2 2 1,1 1 : l x w x 1 2 x2 2
T
2 2 2 x1 x2 2 2 2 x1 x 2 1 0
x1 2 2 1,1 2 : l x w x 2 2 x2 4
T
(2.4)
2.1 关于FLDs
• 设分类阈值为，则判别公式为 x 1 如果 w T x 0 T x 如果 w x 0 2 T 不定 如果 w x 0
w T μ1 μ 2 1 2
(2.5)
• 确定的两个经验公式为： ① 取为两个类别均值在投影方向w的中点
•
重写4个投影：
2 2 x1 , x2 , x3 , x4 w 0 , , , 2 2 2
x2
2=(1, 1)T
期望决策面 -x1-x2+1.5=0
实际决策面 1: -x1-x2+4/3=0
1=(1/3, 1/3)T
0 x1
法向 w=(-1, -1)T 例2.1图a -x -x +4/3=0形成的决策面 1 2
(2.2)
式中，1、2为两个类别1和2的均值向量：
xp为类1的第p个样本，Nj为样本数。类内散度
阵（Within-class scatter matrix）为
Sw
2 j 1 x p
1 μj Nj
x p
x
j
p
(2.3)
x
j
p
μ j x p μ j
GM RR1 RR 2 (42)
分类器对这个问题的几何均值识别率是
GM RR1 RR2 100* 0 0% (43)
分类代价（Classification Costs）
II. 学术界往往用 AUC 值（ ROC 曲线下部的面积） 来度量样本数不平衡问题： III. AUC: The area under the ROC curve,
2.1 关于FLDs
• 归一化（Normalized）后的权值向量为
2 1 w 2 1
• 4个样本在w方向上的投影：
x1 , x2 , x3 , x4 w Xw w
0 1 0 1
T
X
T T
0 0 2 1 2 T 0 , 1 , 1 , 2 2 1 2 1 1
(2.6)
我们称式（ 2.6 ）为投影均值中点（ Projected mean midpoint, PMM）阈值。
2.1 关于FLDs
② 取为两个类别的总均值在w方向上的投影
w N 1 μ1 N 2 μ2 2 w T μ N1 N 2
T
(2.7)
我们称式(2.6)为总投影均值（Total Projected mean, TPM）或最小均方二乘（Least-meansquared, LMS）阈值。