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映了计算机“思维”的创造灵感、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”
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
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？
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
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。
人工智能课件(PPT 85页)
第一章 概述
• 1.1 什么是人工智能？ 人类的自然智能伴随着人类活动无
时不在、无处不在。人类的许多活动， 如解题、下棋、猜谜、写作、编制计划 和编程，甚至驾车骑车等，都需要智能。 如果机器能够完成这些任务的一部分， 那么就可以认为机器已经具有某种程度 的“人工智能”。
什么是人工智能？
• 从思维基础上讲，它是人们长期以来探 索研制能够进行计算、推理和其它思维 活动的智能机器的必然结果；从理论基 础上讲，它是信息论、控制论、系统工 程论、计算机科学、心理学、神经学、 认知科学、数学和哲学等多学科相互渗 透的结果；从物质和技术基础上讲，它 是电子计算机和电子技术得到广泛应用 的结果。
AI的产生及主要学派
• 如果说符号主义是从宏观上模拟人 的思维过程的话，那么联结主义则 试图从微观上解决人类的认知功能， 以探索认知过程的微观结构。联结 主义从人脑模式出发，建议在网络 层次上模拟人的认知过程。所以， 联结主义本质上是用人脑的并行分 布处理模式来表现认知过程。
AI的产生及主要学派
符号主义又称为逻辑主义（Logicis）、心理学 派 （ Psychlogism） 或 计 算 机 学 派 （Computerism）。该学派认为人工智能源于数 理逻辑。数理逻辑在19世纪获得迅速发展，到20 世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机产生 以后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统，其代 表的成果为启发式程序LT（逻辑理论家），人们 使用它证明了38个数学定理，从而表明了人类可 利用计算机模拟人类的智能活动。
什么是人工智能？
• 1983年 Elaine Rich “人工智能是研究怎样让电脑模拟人脑从事推
理、规划、设计、思考、学习等思维活动，解 决至今认为需要由专家才能处理的复杂问题。” • 1987年Michael R.Genesereth 和 Nils J.Nilsson
《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 。
人工智能简介-课件(PPT演示)
11
AI的定义
何谓人工智能（2/2） Turing测试
小于50%？
被测机器
测试主持人
被测人
12
人工智能概述
• AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • 孕育期（1956年以前） • 形成期（1956----1970年） • 知识应用期（1970---- 20世纪80年代末） • 从学派分离走向综合（20世纪80年代末到本世纪初） • 智能科学技术学科的兴起（本世纪初以来） • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派
5
AI的定义
智能（自然智能）
• 自然智能 • 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力 • 人类的自然智能（简称智能） • 指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活动所 表现出的综合能力。 • 人类大脑是如何实现智能的 • 两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘 • 对人脑奥秘知之甚少 • 对人脑奥秘知道什么 • 结构：1011-12 量级的神经元，分布并行 • 功能：记忆、思维、观察、分析 等 • 对智能的严格定义 • 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识 6
16
知识应用期（1971—1980）
挫折和教训 • 失败的预言： • 60年代初，西蒙预言：10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未 发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理 学理论将在计算机上形成。 • 挫折和教训 • 在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。 • 在定理证明方面，发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明 两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。 • 在问题求解方面，对于不良结构，会产生组合爆炸问题。 • 在机器翻译方面，发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把 “心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了 “酒是好的，肉变质了” • 在神经生理学方面，研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术 条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 • 在其它方面，人工智能也遇到了不少问题。在英国，剑桥大学的詹姆 教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰” 。从此，形势急转 17 直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。
AI的定义
何谓人工智能（2/2） Turing测试
小于50%？
被测机器
测试主持人
被测人
12
人工智能概述
• AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • 孕育期（1956年以前） • 形成期（1956----1970年） • 知识应用期（1970---- 20世纪80年代末） • 从学派分离走向综合（20世纪80年代末到本世纪初） • 智能科学技术学科的兴起（本世纪初以来） • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派
5
AI的定义
智能（自然智能）
• 自然智能 • 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力 • 人类的自然智能（简称智能） • 指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活动所 表现出的综合能力。 • 人类大脑是如何实现智能的 • 两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘 • 对人脑奥秘知之甚少 • 对人脑奥秘知道什么 • 结构：1011-12 量级的神经元，分布并行 • 功能：记忆、思维、观察、分析 等 • 对智能的严格定义 • 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识 6
16
知识应用期（1971—1980）
挫折和教训 • 失败的预言： • 60年代初，西蒙预言：10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未 发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理 学理论将在计算机上形成。 • 挫折和教训 • 在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。 • 在定理证明方面，发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明 两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。 • 在问题求解方面，对于不良结构，会产生组合爆炸问题。 • 在机器翻译方面，发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把 “心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了 “酒是好的，肉变质了” • 在神经生理学方面，研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术 条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 • 在其它方面，人工智能也遇到了不少问题。在英国，剑桥大学的詹姆 教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰” 。从此，形势急转 17 直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。
(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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10
• 行为主义学派（进化主义、控制论学派）
AI研究中的不同学派
不同学派的方法之争
• 符号主义
• • • • • • 功能模拟 构造能够模拟大脑功能的智能系统。相当于“鸟飞” 结构模拟 构造模拟大脑结构的神经网络系统。相当于“飞鸟” 行为模拟 构造具有进化能力的智能系统。相当于“由猿到人”
• 连接主义
人工智能
Artificial Intelligent
伍泰霖
2017.04
1 2
第一部分
概述
第二部分 发展历史 第三部分 发展成果
主要 内容
3 4
第四部分
发展争议
ONE
第一部分 概述
1
人工智能概述
人工智能的学科位置 与脑科学和认知科学的交叉研究
智能模拟的方法和技术研究 AI研究中的不同学派
AI 的 学 科 位 置
• 机器行为
• • 让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、 唱、写画等。 相当于智能系统的输出部分。
• 智能系统与智能机器 • 无论是人工智能的近期目标还是远期目标，都需要建立智能系统或构 造智能机器
•
需要开展对系统模型、构造技术、构造工具及语言环境等研究
9
AI研究中的不同学派
•
现代脑科学的基本问题主要包括： (1) 揭示神经元之间的连接形式，奠定行 为的脑机制的结构基础；(2) 阐明神经活动的基本过程，说明在分子、细胞到 行为等不同层次上神经信号的产生、传递、调制等基本过程；(3) 鉴别神经元 的特殊细胞生物学特性；(4) 认识实现各种功能的神经回路基础；(5) 解释脑的 高级功能机制等。 • 脑科学是人工智能的基础：研究的任何进展，都将会对人工智能的研究起到 积极的推动作用，因此人工智能应该加强与脑科学的交叉研究，以及人类智能 与机器智能的集成研究。
指导学科 交叉学科
自然 科学 哲学
系统科学
思维科学
人体科学
社会 科学
数学
人工智能
基础学科
5
与脑科学的交叉研究
脑科学 • 脑科学：又称神经科学，其目的是要认识脑、保护脑和创造脑。
•
美国神经科学学会的定义：神经科学是为了了解神经系统内分子水平、细胞 水平及细胞间的变化过程，以及这些过程在中枢的功能、控制系统内的整合作 用所进行的研究。
7
智能模拟的方法和技术研究(1/2)
• 机器感知 • 觉 就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味
•
•
机器视觉（或叫计算机视觉）：就是给计算机配上能看的视觉器官，如摄像 机等，使它可以识别并理解文字、图像、景物等
机器听觉（或叫计算机听觉）：就是给计算配上能听的听觉器官，如话筒等， 使计算机能够识别并理解语言、声音等。
•
脑的涵义：从狭义方面，脑是指中枢神经系统，有时特指大脑；从广义方面， 脑可泛指整个神经系统。人工智能是从广义角度来理解脑科学的，因此它涵盖 了所有与认识脑和神经系统有关的研究。 • 人脑是自然界中最复杂、最高级的智能系统：主要表现在人脑是由巨量神经 元经其突触的广泛并行互联所形成的一个巨复杂系统。
不同学派
• 符号主义学派（逻辑主义、心理学派） • • • 主要观点：AI起源于数理逻辑，人类认知的基元是符号，认知过程是符号表示 上的一种运算 代表性成果：厄尔和西蒙等人研制的称为逻辑理论机的数学定理证明程序 LT 代表人物：纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等
• 连接主义学派（仿生学派或心理学派）
• AI是一门新兴的边缘学科，是自然科学与社会科学的交叉学科 • AI的交叉包括：逻辑、思维、生理、心理、计算机、电子、语言、自动化、 光、声等 • AI的核心是思维与智能，构成了自己独特的学科体系 • AI的基础学科包括：数学（离散、模糊）、思维科学（认知心理、逻辑思 维学、形象思维学）和计部分 发展历史
2
人工智能的发展历史
孕育期 （1956前）
形成期
（1956~1
知识应用期 （1970~1980）
从学派分离 走向综合 （1980~2000）
智能科学技 术的兴起 （21世纪初 至今）
970）
孕育期（1956年以前）
6
与认知科学的交叉研究
认知科学
•
• • • • • •
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认知：可一般地认为是和情感、动机、意志相对应的理智或认识过程， 或者是为了一定的目的，在一定的心理结构中进行的信息加工过程。美国 心理学家浩斯顿(Houston)等人把认知归纳为以下5种主要类型： (1) 认知是信息的处理过程； (2) 认知是心理上的符号运算； (3) 认知是问题求解； (4) 认知是思维； (5) 认知是一组相关的活动，如知觉、记忆、思维、判断、推理、问题 求解、学习、想象、概念形成及语言使用等。 认知科学：认知科学（亦称思维科学）是研究人类感知和思维信息处理 过程的一门学科，其主要研究目的就是要说明和解释人类在完成认知活动 时是如何进行信息加工的。 认知科学也是人工智能的重要理论基础，对人工智能发展起着根本性的 作用。认知科学涉及的问题非常广泛，除了像浩斯顿提出的知觉、语言、 学习、记忆、思维、问题求解、创造、注意、想象等相关联活动外，还会 受到环境、社会、文化背景等方面的影响。 从认知观点看，AI应同时开展对逻辑思维、形象思维和灵感思维的研究
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机器感知相当于智能系统的输入部分。
机器感知的专门的研究领域：计算机视觉、模式识别、自然语言理解 让计算机能够对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工 逻辑思维 形象思维 灵感思维
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• 机器思维
智能模拟的方法和技术研究(2/2)
• 机器学习 • 让计算机能够像人那样自动地获取新知识，并在实践中不断地完善自我和 增强能力。 • 机器学习方法：机械学习、类比学习、归纳学习、发现学习、遗传学习和 连接学习等
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主要观点：AI起源于仿生学，特别是人脑模型，人类认知的基元是神经元，认 知过程是神经元的连接活动过程
代表性成果：由麦克洛奇和皮兹创立的脑模型，即MP模型 代表人物：麦克洛奇和皮兹 主要观点：AI起源于控制论，智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境 的适应，而不是推理。 代表性成果：Brooks教授研制的机器虫 代表人物： Brooks教授
• 行为主义学派（进化主义、控制论学派）
AI研究中的不同学派
不同学派的方法之争
• 符号主义
• • • • • • 功能模拟 构造能够模拟大脑功能的智能系统。相当于“鸟飞” 结构模拟 构造模拟大脑结构的神经网络系统。相当于“飞鸟” 行为模拟 构造具有进化能力的智能系统。相当于“由猿到人”
• 连接主义
人工智能
Artificial Intelligent
伍泰霖
2017.04
1 2
第一部分
概述
第二部分 发展历史 第三部分 发展成果
主要 内容
3 4
第四部分
发展争议
ONE
第一部分 概述
1
人工智能概述
人工智能的学科位置 与脑科学和认知科学的交叉研究
智能模拟的方法和技术研究 AI研究中的不同学派
AI 的 学 科 位 置
• 机器行为
• • 让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、 唱、写画等。 相当于智能系统的输出部分。
• 智能系统与智能机器 • 无论是人工智能的近期目标还是远期目标，都需要建立智能系统或构 造智能机器
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需要开展对系统模型、构造技术、构造工具及语言环境等研究
9
AI研究中的不同学派
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现代脑科学的基本问题主要包括： (1) 揭示神经元之间的连接形式，奠定行 为的脑机制的结构基础；(2) 阐明神经活动的基本过程，说明在分子、细胞到 行为等不同层次上神经信号的产生、传递、调制等基本过程；(3) 鉴别神经元 的特殊细胞生物学特性；(4) 认识实现各种功能的神经回路基础；(5) 解释脑的 高级功能机制等。 • 脑科学是人工智能的基础：研究的任何进展，都将会对人工智能的研究起到 积极的推动作用，因此人工智能应该加强与脑科学的交叉研究，以及人类智能 与机器智能的集成研究。
指导学科 交叉学科
自然 科学 哲学
系统科学
思维科学
人体科学
社会 科学
数学
人工智能
基础学科
5
与脑科学的交叉研究
脑科学 • 脑科学：又称神经科学，其目的是要认识脑、保护脑和创造脑。
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美国神经科学学会的定义：神经科学是为了了解神经系统内分子水平、细胞 水平及细胞间的变化过程，以及这些过程在中枢的功能、控制系统内的整合作 用所进行的研究。
7
智能模拟的方法和技术研究(1/2)
• 机器感知 • 觉 就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味
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机器视觉（或叫计算机视觉）：就是给计算机配上能看的视觉器官，如摄像 机等，使它可以识别并理解文字、图像、景物等
机器听觉（或叫计算机听觉）：就是给计算配上能听的听觉器官，如话筒等， 使计算机能够识别并理解语言、声音等。
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脑的涵义：从狭义方面，脑是指中枢神经系统，有时特指大脑；从广义方面， 脑可泛指整个神经系统。人工智能是从广义角度来理解脑科学的，因此它涵盖 了所有与认识脑和神经系统有关的研究。 • 人脑是自然界中最复杂、最高级的智能系统：主要表现在人脑是由巨量神经 元经其突触的广泛并行互联所形成的一个巨复杂系统。
不同学派
• 符号主义学派（逻辑主义、心理学派） • • • 主要观点：AI起源于数理逻辑，人类认知的基元是符号，认知过程是符号表示 上的一种运算 代表性成果：厄尔和西蒙等人研制的称为逻辑理论机的数学定理证明程序 LT 代表人物：纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等
• 连接主义学派（仿生学派或心理学派）
• AI是一门新兴的边缘学科，是自然科学与社会科学的交叉学科 • AI的交叉包括：逻辑、思维、生理、心理、计算机、电子、语言、自动化、 光、声等 • AI的核心是思维与智能，构成了自己独特的学科体系 • AI的基础学科包括：数学（离散、模糊）、思维科学（认知心理、逻辑思 维学、形象思维学）和计部分 发展历史
2
人工智能的发展历史
孕育期 （1956前）
形成期
（1956~1
知识应用期 （1970~1980）
从学派分离 走向综合 （1980~2000）
智能科学技 术的兴起 （21世纪初 至今）
970）
孕育期（1956年以前）
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与认知科学的交叉研究
认知科学
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认知：可一般地认为是和情感、动机、意志相对应的理智或认识过程， 或者是为了一定的目的，在一定的心理结构中进行的信息加工过程。美国 心理学家浩斯顿(Houston)等人把认知归纳为以下5种主要类型： (1) 认知是信息的处理过程； (2) 认知是心理上的符号运算； (3) 认知是问题求解； (4) 认知是思维； (5) 认知是一组相关的活动，如知觉、记忆、思维、判断、推理、问题 求解、学习、想象、概念形成及语言使用等。 认知科学：认知科学（亦称思维科学）是研究人类感知和思维信息处理 过程的一门学科，其主要研究目的就是要说明和解释人类在完成认知活动 时是如何进行信息加工的。 认知科学也是人工智能的重要理论基础，对人工智能发展起着根本性的 作用。认知科学涉及的问题非常广泛，除了像浩斯顿提出的知觉、语言、 学习、记忆、思维、问题求解、创造、注意、想象等相关联活动外，还会 受到环境、社会、文化背景等方面的影响。 从认知观点看，AI应同时开展对逻辑思维、形象思维和灵感思维的研究
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机器感知相当于智能系统的输入部分。
机器感知的专门的研究领域：计算机视觉、模式识别、自然语言理解 让计算机能够对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工 逻辑思维 形象思维 灵感思维
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• 机器思维
智能模拟的方法和技术研究(2/2)
• 机器学习 • 让计算机能够像人那样自动地获取新知识，并在实践中不断地完善自我和 增强能力。 • 机器学习方法：机械学习、类比学习、归纳学习、发现学习、遗传学习和 连接学习等
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主要观点：AI起源于仿生学，特别是人脑模型，人类认知的基元是神经元，认 知过程是神经元的连接活动过程
代表性成果：由麦克洛奇和皮兹创立的脑模型，即MP模型 代表人物：麦克洛奇和皮兹 主要观点：AI起源于控制论，智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境 的适应，而不是推理。 代表性成果：Brooks教授研制的机器虫 代表人物： Brooks教授