麻省理工学院的人工智能实验室——盒子(MIT AI Lab——Lens Box)_人工智能_科研数据集
人工智能应用基础 第二章 人工智能的发展简史
12.1 了人解工人智工能智的能孕的育基本概念
➢ 2.1.1 哲学（公元前 428 年—现在）
亚里士多德（Aristotle，公元前 384—公元前 322）认为哲学是科学，而不是感觉、经验 和技术。他是第一个把支配意识的理性部分的法则形式化为精确的法则集合的人。他发展了 一种非形式的三段论系统用于正确推理，这种系统原则上允许在初始条件下机械地推导出结 论。在亚里士多德看来，只有其目的是追究事物的本原和原因的知识，才能称之为科学。人 们通过感觉拥有记忆，对统一事物的众多记忆导致经验，由经验得到技术，最后才能知晓事 物的本原和原因，从而达到科学。
2006 年，Hinton 在神经网络的深度学习领域取得突破，人类又一次看到机 器赶超人类的希望，也是标志性的技术进步。
任何成功都不是一蹴而就，试搜索人工智能发展史上遭遇的瓶颈，并分组讨论。
2.1 人工智能的孕育
这个阶段主要是指 1956 年以前。自古以来，人们就一直试图用各种机器来代替人的部分 脑力劳动，以提高人们征服自然的能力，其中对人工智能的产生、发展有重大影响的主要研 究成果包括：
12.1 了人解工人智工能智的能孕的育基本概念
由上面的发展过程可以看出，人工智能的产生和发展绝不是偶然的，它是科学技术发展的 必然产物。
人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。用来研究人工智能的主要 物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算 机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及哲学、数学、经 济学、神经科学、计算机工程等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、 自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、 智能机器人、自动程序设计等方面。
人脸识别研究的背景目的意义现状以及重点难点
人脸识别研究的背景目的意义现状以及重点难点1 研究背景 (1)2 研究目的意义 (2)1）证件验证 (2)2）刑侦破案 (2)3）入口控制 (2)4）信息安全 (2)5）视频监控 (3)3 国内外研究现状 (3)3.1 基于几何特征的人脸识别 (4)3.2 基于子空间分析的人脸识别 (4)1）主元分析（PCA）方法 (4)2）线性鉴别分析（LDA）方法 (5)3）保局投影（LPP）方法 (6)3.3 基于弹性图匹配的人脸识别 (6)4 人脸识别主要内容与技术困难 (7)1 研究背景生物特征识别技术是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。
生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份验证的理想依据。
生物特征识别系统对生物特征进行特征提取并组成特征模板，当人们应用该识别系统进行身份认证时，识别系统提取其特征并与数据库中的特征模板进行比对，以确定是否匹配，从而决定接受或拒绝该人。
一般来说，人类的身份识别方式分为三类:1）特征物品:包括各种证件，如身份证、学生证和护照等;2）特殊知识:包括各种密匙如（密码、口令等）和暗号等;3）人类生物特征:包括各种人类的生理和行为特征，如人脸、指纹、掌纹、虹膜、声音等。
前两类特征识别方法属于传统意义上的身份识别技术，有着方便、快捷的特点。
但这些特征识别方法致命的缺点是安全性差、易伪造窃取。
相比较而言，人体生物特征由于其稳定性和独特性，成为最理想的身份识别特征。
相比于其他生物特征，基于人脸面部特征的识别具有主动性、非侵犯性和用户友好性等许多优点，它是一种更方便直接、更友好、更容易被人们接受的识别方法。
与此同时，人脸自身存在着诸如表情、姿态、光照强度变化以及饰物影响等，都会使人脸识别方法的的效果及稳定性受到很大的影响。
在过去的几十年中，研究者们主要致力于从人脸识别算法的角度来提高生物特征识别的精度。
时至今日，很多生物识别技术（如：指纹识别、人脸识别、声音识别、虹膜识别等）都具有了很高的识别精度且有相对较好的用户友好性。
AI发展史
人工智能发展史2016-12-03 06:23 来源：卡布奇诺甜布丁今年，可以说是人工智能大爆发的一年，年初谷歌AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石的事件,引起了全球人类对于人工智能的兴趣。
一时间，人们茶余饭后的谈资都围绕着人工智能这一领域展开。
其实，人工智能早在上世纪中叶就已经诞生，与所有高新科技一样，探索的过程都经历反复挫折与挣扎,繁荣与低谷。
所以，我们今天就来谈谈关于人工智能发展的那些事儿。
人工智能的起源其实，人工智能早在上世纪中叶就已经诞生。
1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。
这也被看做是人工智能的一个起点。
巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。
按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。
而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。
1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。
后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。
就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。
同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。
尽管后来两人在某些观点上产生分歧导致他们的合作并没有继续，但这都是后话了。
人工智能的第一次高峰在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段Happy T ime。
在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。
这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。
甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。
”在研究人工智能的初期,受到显著成果和乐观精神驱使的很多美国大学，如：麻省理工大学、卡内基梅隆大学、斯坦福大学和爱丁堡大学，都很快建立了人工智能项目及实验室,同时他们获得来自APRA（美国国防高级研究计划署）等政府机构提供的大批研发资金。
人工智能三大学派
人工智能三大学派综述1***摘要：论述了人工智能研究领域主要学派及其特点，给出了它们的主要观点、方法和成果，对比了三大学派的优缺点，最后论述了人工智能三大学派的发展。
关键词：人工智能；符号主义；联结主义；行为主义Summarizes of The Three Schools in AI ResearchZHAO Hong-wei(School of Computer and Information Technology，Beijing Jiaotong University，beijing，100044)Abstract：Summarizes the three school and their characteristics in AI research，their main viewpoints，methods and achievement are expounded. C ompares the advantages and disadvantages of the three major schools.T he development of the three schools are given at last. Key words: artificial intelligence; symbolism; connectionism; actionism1 引言通过机器实现模仿人类的行为，使之具有人类的智能，是人类长期以来追求的目标。
若从1956年正式提出人工智能学科算起，人工智能的研究发展已有50多年的历史。
这期间，不同学科或学科背景的学者对人工智能做出了各自的理解，提出了不同的观点，由此产生了不同的学术流派。
期间对人工智能研究影响较大的的主要有符号主义、联结主义和行为主义三大学派[1]。
2 人工智能三大学派及其成就2.1符号主义学派符号主义（Symbolism）是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理，长期以来，一直在人工智能中处于主导地位。
高中人工智能课程实验教学资源建设探索
10.3969/j.issn.1671-489X.2019.23.058高中人工智能课程实验教学资源建设探索*◆吴靖 殷常鸿摘 要 高中人工智能课程实验教学资源建设探索是一个全新的研究领域。
首先梳理当前国内外相关研究的进展情况及存在的问题，然后在分析高中信息技术新课标内容的基础上，提炼出人工智能实验类别和典型应用场景，最后提出高中人工智能实验教学资源的建设方案。
关键词 人工智能；高中人工智能课程；实验教学资源；核心素养；机器学习；计算思维；深度学习中图分类号：G632.3 文献标识码：B 文章编号：1671-489X(2019)23-0058-04１ 引言近年来，随着信息技术及互联网技术的快速发展，人工智能已成为众多国家的国家战略，中国也不例外[1]。
2016年10月，美国颁布《美国国家人工智能研究与发展战略规划》；2018年5月，欧盟发布《欧盟人工智能》标准。
目前，中国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家。
2019年5月在北京召开《国际人工智能与教育大会》；2019年8月，科技部印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》，可见人工智能的重要性。
那么如何推进人工智能与教育的深度融合？除了在教育中推广和普及人工智能技术和产品的应用，以此来推动教育现代化、均衡化、高效化发展之外，更为关键的是培养具有开发、设计以及应用人工智能技术和产品的人才。
而要实现这个目标的根本，是要在中小学引入人工智能课程，逐步提升学生的相关素养，为向高校及科研机构输送高质量的人工智能人才打下基础。
2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）明确提出，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，建设和完善人工智能科普基础设施[2]。
这表明人工智能课程在中小学进入新的时代，不仅需要新理念、新内容，更需要新的教学环境。
2017年底，教育部颁布《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》（下文简称“新课标”），人工智能作为*基金项目：本文为江苏省高校哲学社会科学研究课题“基于云的教育装备绩效评价研究”（项目编号：2016SJB880148）以及中国教育装备研究院2017年度课题“大数据背景下教育装备综合绩效统计评价的理论方法及应用研究”（项目编号：CEFR16005R02）的阶段性研究成果。
虚拟现实技术的发展史(PPT 27张)
4.3、增强式VR系统
允许用户对现实世界进行观察的同时，将虚 拟图像叠加在真实物理对象之上。
为用户提供与所看到的真实环境有关的、存 储在计算机中的信息，从而增强用户对真实环境 的感受，又被称为叠加式或补充现实式VR系统。
可以使用光学技术或视频技术实现。
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4.4、分布式VR系统
指基于网络构建的虚拟环境，将位于 不同物理位置的多个用户或多个虚拟环境 通过网络相连接并共享信息，从而使用户 的协同工作达到一个更高的境界。 主要被应用于远程虚拟会议、虚拟医 学会诊、多人网络游戏、虚拟战争演习等 领域。
虚拟现实是20世纪末逐渐兴起的一门综合性信息技术，融合了数 字图像处理、计算机图形学、人工智能、多媒体、传感器、网络以及 并行处理等多个信息技术分支的最新发展成果。
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二、虚拟现实技术的概念
典型的VR系统主要由计算机 软、硬件系统（包括VR软件和VR 环境数据库）和VR输入、输出设 备等组成。
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北京航空航天大学是国内最早进行 VR技术研究、最有权威的单位之 浙江大学的CAD&CG国家重点实验室开发出了一套桌面型虚拟建 一。于 2000年8月成立虚拟现实新技术教育部重点实验室。 筑环境实时漫游系统，还研制出了在虚拟环境中一种新的快速漫游算 法和一种递进网格的快速生成算法。
清华大学对虚拟现实及其临场感等方面进行了大量研究，比如球 西安交通大学信息工程研究所对虚拟现实中的关键技术 ——立体 面屏幕显示和图像随动、克服立体图闪烁的措施及深度感实验测试等。 显示技术进行了研究，提出一种基于JPEG标准压缩编码新方案，获得 了较高的压缩比、信噪比以及解压缩速度。
科学可视化的功能就是将大量字母、数字数据转换成比原始数据 更容易理解的各种图像，并允许参与者借助各种虚拟现实输入设备检 查这些“可见的”数据。 它通常被用于建立分子结构、地震以及地球环境等模型。、
图灵奖ppt课件-精品文档
与人工智能有关的图灵奖得主
马文•闵斯基 第 一 位因 人工智能获图灵奖的科学家 是马文•闵斯基，有时被亲切地称为“老闵斯基”，他是 美国人工智能领域的科学家。MIT人工智能实验室的联合 创始人，著有几部人工智能和哲学方面的作品。
他出生于纽约，在那里他先后就读于菲尔德斯顿学
校和布朗克斯科学高中。后来，他进入马萨诸塞州安多 弗的菲利普学院学习。1944-1945年，他服役于美国海军。 他于1950年获得了哈佛大学的数学学士学位并于1954年 获得了普林斯顿大学同一领域的博士学位。自1958年以 来，他一直工作于麻省理工学院。自1958年起在麻省理 工学院任教，现为东芝媒体艺术与科学教授、麻省理工 学院电子工程与计算机科学教授。
姚期智。
近几届的图灵奖人物：
2000年 姚期智 计算理论，包括伪随机数生成，密码学与 通信复杂度
2019年 奥利-约翰•达尔 克利斯登•奈加特 面向对象编程
2019年 罗纳德•李维斯特 阿迪•萨莫尔ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ伦纳德•阿德曼公 钥密码学（RSA加密演算法）
2019年 艾伦•凯 面向对象编程
2019年 文特•瑟夫 罗伯特•卡恩 TCP/IP协议
2019年 彼得•诺尔 Algol 60语言
2019年 法蘭西斯•艾倫 優化編譯器
2019年[1] 爱德蒙•克拉克 艾伦•爱默生 约瑟夫•斯发基斯 开 发自动化方法检测计算机硬件和软件中的设计错误
2019年 芭芭拉•利斯科夫 编程语言和系统设计的实践与理论
2009年 查尔斯•萨克 帮助设计、制造第一款现代PC
2019年 莱斯利•瓦伦特 对众多计算理论所做的变革性的贡献 计算理论，包括伪随机数生成，密码学与通信复杂度
图灵其人其事
李曙光 让粒子机器人登上《自然》封面
李曙光让粒子机器人登上《自然》封面作者：暂无来源：《中华儿女》 2019年第21期贺涛“粒子”机器人的最大亮点正来自于设置了一个极端的运行条件——单个“粒子”不能动，想动，必须靠其他“小伙伴”协同在伤口愈合和癌细胞扩散过程中，会出现细胞集体迁移现象——细胞“大军”目标明确地向指定地点集结。
但到目前为止，生物学家对这一重要现象还有不少困惑，如每个细胞参与有序集体运动的机制，特别是细胞使用何种信息来确定集体细胞运动的方向等。
一项最新的研究进展，也许会帮助解决上述困扰。
近日，英国Nature杂志封面发表重大工程学突破——仿生物细胞群体机器人问世。
这种机器人能够模拟生物细胞集体迁移，实现移动、搬运物体及向光刺激移动。
该研究为开发具有预先确定性行为的大规模群体机器人系统提供了全新途径，且比传统机器人和仿生系统具有更高的可扩展性。
这项工作由来自麻省理工学院（MIT）、哥伦比亚大学、康奈尔大学和哈佛大学等多所高校的研究人员合作完成。
该论文第一作者为中国科学家李曙光，他目前在MIT计算机科学和人工智能实验室做博士后。
针对粒子机器人的创新性、独特优势、未来应用和进一步研究等议题，李曙光在此次专访中予以解读。
极端设计逼出创新在一段实验Demo中，一小群粒子机器人表现得很聪明：实验场里有两盏灯，粒子机器人聚在中间；打开左边的灯，它们就往左边走；把左边灯关掉，打开右边的灯，机器人又组队往右边去；把两盏灯都打开，它们就朝着中间的方向走。
实验中，研究者只是发出一个“开始”指令，过程中完全不加控制，粒子机器人总能奔着光去。
“粒子机器人，是研究团队创造的一个新词汇。
”李曙光说。
从外观看，单个“粒子”呈简洁的圆盘状，内置电池、通信模块、小电机，以及独特设计的机械结构。
单个“粒子”无法移动，只能像相机光圈那样伸缩。
在收缩状态下，直径约15厘米；在扩张状态下，直径约23厘米。
传达指令有两种方式：一是粒子机器人自带的USB接口；二是每个粒子机器人都装有无线模块，研究者可以远程写入程序，然后机器人群体就按照指令去做。