人工智能基础-AI介绍
AI基础知识图文教程入门知识学习资料
AI基础知识图文教程入门知识学习资料人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机程序实现的智能行为。
它的目标是模仿人类的智能，通过学习、推理和问题解决来完成任务。
人工智能已经应用到各个领域，如机器人、语音识别、图像分析等。
本文将为您提供AI基础知识图文教程入门知识学习资料，帮助您了解人工智能的基本概念和应用。
一、什么是人工智能？人工智能是集计算机科学、哲学和心理学于一体的交叉学科。
它通过构建和设计智能机器，使其能够感知环境、学习知识、理解语言、进行推理以及自主思考等。
人工智能的目标是使机器能够像人类一样思考和工作。
二、人工智能的基本原理1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一。
它通过构建数学模型和使用算法来让机器从数据中学习和推断，进而完成各种任务。
常见的机器学习算法包括决策树、神经网络和支持向量机等。
2. 自然语言处理：自然语言处理是指让计算机理解和处理人类语言的能力。
它包括语音识别、自动翻译、情感分析等技术，为机器与人类之间的沟通提供了重要的支持。
3. 计算机视觉：计算机视觉是指让计算机能够理解和解释图像和视频的能力。
它涉及图像识别、目标检测、图像分割等技术，广泛应用于人脸识别、图像搜索等领域。
4. 专家系统：专家系统是一种基于知识库和推理机制的人工智能应用技术。
通过将领域专家的知识转化为计算机程序，专家系统能够模拟专家的决策和推理能力，为用户提供专业的咨询和决策支持。
三、人工智能的应用领域1. 机器人技术：人工智能在机器人领域的应用越来越广泛。
智能机器人能够感知环境、学习和改进自身，实现自主导航、语音交互、物品抓取等复杂任务。
2. 语音识别：语音识别技术已经成为人工智能的一项重要应用。
它可以将人的语音信息转化为文本或命令，与智能音箱、智能助理等设备进行交互。
3. 图像处理：人工智能在图像处理领域的应用也非常广泛。
通过计算机视觉技术，机器可以识别图像中的物体、场景和人脸，实现人脸识别、图像搜索等功能。
人工智能基础知识全解析
人工智能基础知识全解析第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机系统实现的智能行为，具备感知、理解、决策、学习和交互等能力。
其诞生与发展离不开计算机技术、数学、认知科学和哲学等多个领域的融合。
人工智能的研究目标是设计实现能够模拟人类智能的计算机程序，并让计算机具备像人一样的思维能力。
第二章：人工智能的分类人工智能可分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（Strong AI）两个类别。
弱人工智能专注于解决特定问题，例如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
而强人工智能则是指具备与人类智能相等或超越的智能水平，能够解决多领域的问题，进行自主学习和推理。
第三章：人工智能的应用领域人工智能在现实生活和各行各业领域得到了广泛应用。
在医疗领域，人工智能可用于辅助诊断、药物研发和健康管理等方面。
在交通领域，人工智能可以优化交通流量、自动驾驶和智能物流等。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估、欺诈检测和智能投资等。
在工业领域，人工智能可以实现智能制造、物联网和智能供应链管理等。
第四章：人工智能的核心技术人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。
其中，机器学习是人工智能的基础，通过训练模型使计算机从数据中学习规律和知识。
深度学习是机器学习的一种方法，通过构建神经网络模型实现对复杂数据的建模和分析。
自然语言处理主要研究计算机与人类自然语言的交互和理解。
计算机视觉则研究使计算机理解和处理图像和视频等视觉信息的技术。
第五章：人工智能的挑战与限制虽然人工智能在许多领域都取得了巨大进展，但仍面临着一些挑战和限制。
其中之一是数据隐私和安全问题，大量的数据需要得到隐私保护和安全防护。
另外，人工智能系统的决策过程和黑盒特性也带来了透明度和可解释性的问题。
此外，道德和伦理方面的考虑，如人工智能对人类就业岗位的影响以及对社会公平和正义的挑战等也备受关注。
人工智能基础知识详解
人工智能基础知识详解人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样具备智能的学科。
它以模拟、延伸和拓展人类智能的理论、方法、技术和应用为核心，旨在实现计算机的感知、认知、学习和决策等智能行为。
本文将详细介绍人工智能的基础知识，帮助读者更好地理解这一领域。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，当时诞生了第一个能够模拟人类思维的计算机程序。
随着计算机技术的进步和理论研究的深入，人工智能逐渐发展为一个具有广泛影响的学科。
如今，人工智能已广泛应用于各个领域，包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉等。
二、人工智能的基本原理1. 感知能力：感知能力是人工智能的基础，它使计算机能够接收和理解来自外部环境的信息。
感知能力主要依靠传感器设备来实现，如摄像头、麦克风等。
2. 认知能力：认知能力使计算机能够对感知到的信息进行处理和分析，以获取更深层次的理解。
认知能力主要包括知识表示、推理、学习和决策等方面。
3. 学习能力：学习能力是人工智能的核心，它使计算机能够通过观察和分析数据来不断改进自身的性能和表现。
学习能力主要分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。
4. 决策能力：决策能力是人工智能的目标之一，它使计算机能够基于已有的知识和经验做出适当的决策。
决策能力主要借助于专家系统、推理引擎和优化算法等技术来实现。
三、人工智能的主要应用领域1. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要分支，它研究如何使计算机能够理解和处理人类的自然语言。
自然语言处理已广泛应用于机器翻译、智能客服和文本挖掘等领域。
2. 机器学习：机器学习是基于统计学和概率论的一种方法，通过训练模型来使计算机能够从数据中学习和进行预测。
机器学习已被应用于图像识别、推荐系统和金融风控等领域。
3. 计算机视觉：计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它研究如何使计算机能够理解和分析图像和视频。
AI基础知识图文教程入门知识学习
AI基础知识图文教程入门知识学习人工智能（AI）是当今科技领域最炙手可热的话题之一。
它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等众多领域，正在改变着我们的生活和工作方式。
本文将为你介绍AI的基础知识，帮助你入门学习。
一、什么是人工智能人工智能是指计算机系统通过模拟人类智能行为来完成任务的技术和方法。
它涉及计算机科学、机器学习、数据分析等多个领域，并借鉴了神经科学、心理学和哲学等学科的研究成果。
人工智能的目标是使计算机具备感知、理解、学习和决策的能力，以及与人进行智能交互。
二、机器学习机器学习是人工智能的重要分支之一，它通过让计算机自动从数据中学习规律和模式，来改善性能。
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
1. 监督学习监督学习是基于标记数据进行训练和预测的机器学习方法。
在监督学习中，算法通过从已有的标记数据中学习模式，来对新的未知数据进行预测。
常见的监督学习算法包括线性回归、决策树和支持向量机等。
2. 无监督学习无监督学习是一种从未标记的数据中学习模式和关系的机器学习方法。
与监督学习不同，无监督学习中没有预先给定的输出标记。
通过无监督学习，计算机可以发现数据中的隐藏模式和结构。
常见的无监督学习算法包括聚类和关联规则挖掘等。
3. 强化学习强化学习是一种通过试错来进行学习的机器学习方法。
在强化学习中，算法通过与环境进行交互，根据不同的行动获得奖励或惩罚，来自动调整其策略以获得最大化的累积奖励。
著名的强化学习算法包括Q-Learning和Deep Q-Network（DQN）等。
三、深度学习深度学习是机器学习的一种特殊形式，它利用人工神经网络模拟人脑的工作方式。
深度学习算法可以从数据中学习多个抽象层次的表示，从而实现更高级的特征提取和模式识别。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。
四、自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。
人工智能基础知识点总结
人工智能基础知识点总结近年来，人工智能技术的发展引起了世界范围内的关注。
无论是科技行业还是其他领域，人工智能都正在逐渐嵌入我们的日常生活中。
那么，什么是人工智能？它如何工作，有哪些应用领域？本文将从这些方面总结人工智能的基础知识点。
1. 人工智能是什么？人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术。
它涉及到许多相关领域的理论，如机器学习，深度学习，自然语言处理，计算机视觉等。
包括在机器视觉和机器控制方面使用的技术，人工智能技术旨在让计算机系统能够自主学习，理解和执行各种任务，而不需要人类的干预。
2. 人工智能的工作原理人工智能系统的工作原理是通过“学习”算法识别和理解特定数据和信息的方式，给予计算机自主执行任务的能力。
这些算法基于机器学习和深度学习的理论，利用神经网络模型进行训练和优化，不断强化模型性能。
例如，一个图像识别系统可以通过学习不同角度的影像，形状和颜色进行训练，帮助其从海量的影像数据中正确识别并分类不同的物体。
3. 人工智能的应用领域人工智能的应用领域十分广泛，涵盖从日常生活到商业和制造业的各个方面。
以下是一些人工智能广泛应用的领域：- 自然语言处理：包括语音和文字识别，输入翻译和自动语义分析等。
例如，目前规模最大的自动问答系统——IBM Watson。
- 计算机视觉：包括图像识别，人脸识别，车辆识别和安防等。
例如，人脸识别技术早已引入快递柜核心控制系统,大幅提升快递派件效率。
- 自动驾驶：利用计算机视觉和机器学习技术，利用激光雷达、摄像机和雷达等设备对周围环境进行感知，使汽车实现自动行驶。
- 财务和股票交易：人工智能算法的快速，高效和准确的分析系统可用于预测股票价格波动和资本市场趋势，并利用统计技术中的相关性分析方法捕捉市场机会。
4. 人工智能存在的难题和问题尽管AI技术已取得了巨大的发展和进步，但仍存在一些问题和难题亟待解决。
以下是一些主要问题：- 数据质量：AI必须依赖于数据输入与输出，但如果这些数据存在偏差，AI应用程序可能会限制其应用范围。
ai基础知识讲解
ai基础知识讲解人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门新兴的科学和技术领域，正日益受到广泛关注和深入研究。
本文旨在通过对AI基础知识的讲解，为读者提供一个全面而简明的介绍。
一、什么是人工智能人工智能是指通过模拟、延伸或扩展人类智能的方式和方法，使计算机等智能系统能够拥有类似于人类的思维和认知能力。
它涵盖了多个学科领域，包括机器学习、模式识别、计算机视觉、自然语言处理等。
二、人工智能的分类根据不同的智能水平和功能，人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。
1. 弱人工智能（Narrow AI）：弱人工智能是指在特定领域或任务上表现出智能水平超过人类的计算机系统。
它能够执行特定任务，但在其他领域几乎没有智能化的能力。
弱人工智能目前已经在语音识别、图像识别、推荐系统等领域取得了显著的应用。
2. 强人工智能（General AI）：强人工智能是指具备与人类智能相当或超过人类水平的智能系统。
强人工智能能够在各个领域中处理复杂问题，具备学习、分析、推理等能力。
虽然目前的强人工智能还没有完全实现，但是研究人员正在不断努力推进其发展。
三、人工智能的应用人工智能在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些代表性的应用领域：1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是人工智能的一个重要分支，通过让计算机从数据中自动学习和改进，实现了许多重要的应用，如垃圾邮件过滤、金融欺诈检测、个性化推荐等。
2. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：自然语言处理是研究计算机与人类自然语言之间交互的一门学科。
NLP的应用包括语音识别、机器翻译、情感分析等。
3. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉致力于使计算机能够理解和解释图像和视频内容。
计算机视觉的应用范围广泛，包括人脸识别、目标检测、图像分类等。
4. 智能机器人（Intelligent Robotics）：智能机器人结合了人工智能和机械工程的技术，可以在各种情境中代替人类完成特定任务。
AI基础知识
AI基础知识人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指利用计算机技术来模拟和实现人类智能的一门科学。
它通过研究人类智能的工作原理和方式，建立可以模拟和实现智能的计算机模型和算法。
AI的发展为我们带来了许多新的机会和挑战，因此掌握AI的基础知识对于我们每个人都非常重要。
一、机器学习机器学习是AI的核心技术之一。
它通过让计算机从大量数据中学习和提取规律，进而自动地进行决策和预测。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同的方法。
监督学习是通过给计算机提供已经标注好的样本数据，让计算机学习并进行分类或预测；无监督学习则是通过让计算机从未标注的数据中自主学习和发现规律；而强化学习则是通过给计算机设置奖励和惩罚来引导其学习和优化决策策略。
二、深度学习深度学习是机器学习中的一个重要分支。
它模仿了人类神经系统的结构和功能，通过构建人工神经网络来进行学习和决策。
深度学习的特点是层次化的结构和大规模的训练数据。
利用深度学习，计算机可以自动提取和学习数据中的特征，并进行高效的分类、识别和预测。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了重大的突破。
三、自然语言处理自然语言处理是研究计算机如何理解和处理自然语言的一项技术。
通过自然语言处理，计算机可以实现文本分析、信息检索、机器翻译、情感分析等功能。
自然语言处理的关键是将自然语言转化为计算机能够理解和处理的形式，如将文字转化为数值表示或语法树结构。
自然语言处理的发展促进了人机交互的进一步深化和智能化。
四、计算机视觉计算机视觉是指让计算机像人类一样理解和分析图像和视频的技术。
它主要涉及图像识别、目标检测和图像生成等方面。
计算机视觉的发展使得计算机可以识别和理解图像中的物体、人脸和场景等，并进行自动化的分析和判断。
计算机视觉在无人驾驶、安防监控和医学影像等领域有着广泛的应用前景。
五、智能系统智能系统是利用AI技术构建的具有智能决策和学习能力的系统。
AI基础知识
AI基础知识人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在开发可以模拟人类智能思维和行为的机器系统。
随着科技的不断进步和应用领域的扩大，AI已经渗透到我们生活的方方面面，成为人们研究和关注的热点。
一、智能代理智能代理是AI系统的重要组成部分，它是指能够感知环境、运行和学习的独立实体。
智能代理可以通过传感器获取环境的信息，并通过执行某些操作来影响环境。
它能够根据预先设定的目标和规则，通过学习和推理来实现自主决策和行动。
智能代理既可以是物理实体，如机器人，也可以是软件程序，如聊天机器人。
二、机器学习机器学习是AI的核心技术之一。
它是指通过让计算机系统学习和自动化改进性能的方法。
机器学习可以通过训练样本和算法来自动发现数据中的模式和规律，并基于这些模式和规律进行预测和决策。
常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习是一种通过标记样本来训练模型的方法。
在监督学习中，算法会根据输入数据和与之对应的标记结果来建立模型。
模型可以通过学习样本中的规律来预测未知数据的标记结果。
常见的监督学习算法有线性回归、决策树和支持向量机。
无监督学习是一种在没有标记样本的情况下学习模型的方法。
在无监督学习中，算法会通过对输入数据的统计分析和聚类等方法，自动发现数据中的内在结构和规律。
常见的无监督学习算法有聚类分析、关联规则挖掘和主成分分析。
强化学习是一种通过试错和反馈来训练模型的方法。
在强化学习中，算法会与环境进行交互，并根据环境的反馈，调整自身的行为。
通过不断试验和优化，算法可以学习到最优的决策策略。
常见的强化学习算法有Q-learning和深度强化学习。
三、深度学习深度学习是机器学习的重要分支，它模拟了人类神经网络的机制和思维方式。
深度学习利用人工神经网络的结构和算法，对大量的数据进行训练和学习，从而实现对复杂模式和规律的识别和理解。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重要突破。
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人工智能发展历程
AI的诞生
1956达特矛斯 会议，“人工智 能”正式诞生
搜索式推理 聊天机器人 乐观思潮
丏家系统 知识工程 五代机 神经网络重生
摩尔定律
统计机器学习
AI广泛应 用
深度学习
人工智能
1956
孕育期
电子计算机 机 器翻译与NLP 图灵测试 计算 机下棋 早期神
经网络
1974
1980
所有的AI程序 都只是“玩具”
一 代
计算机模拟人的智能
人机智能
群体智能
深层次分析：世界正从原来的二元空间进入新的三元空间
• 二元空间到三元空间:人类社会空间（H）和物理空间（P）之外的新一极：
信息空间（C）
C
P
H
P
H
近50年来，信息空间成长壮大的历程
• 信息来自于人类社会：书籍、交流、媒体、计算机 • 信息开始互联：互联网、移动通讯和搜索 • 信息绕过人类，直接来自于物理世界：传感器和物联网 • 产生大数据：信息快速膨胀，人类已无法单独处理 • 从大数据必然会走向大知识，并推动人类认识与控制能力的大变化
知识表示 神经网络
机器人
AI知识体系
计算原理 算法分析
控制理论 空间研究
自动程序设计
机器人
工业自动化
逻辑 数学
系统程序设计
心理学 图示学
认识论
心理学
逻辑学
自动定理证明
有关学科 图示学
运筹学
知识的模型化 和表示
机器视觉
计算机语言
光学
模式识别 声学 语音学
教学、科学和 工程辅助
启发式 搜索
图论
AI系统 和语言
视觉检测
预测性维护
智慧农业
遥感图像分析
农业机器人
无人机植保
AI
医疗健康
智能辅诊
医学影像
健康管理
药物研发
智能营销
内容生产 效果监测
精准营销 场景识别
智能教育
自适应教育
口语测评
拍照搜题
人工智能的重要战略意义
元
• 2019年AI赋能实体经济预计贡献收入超570亿
• 人工智能技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义，智能经济时 代的全新产业版图初 步显现
AI走向3.0
AI
认知智能
能理解会思考
感知智能
能听会说、能看会认
大数据
智能大数据
互联网
群体智能
新 一
代
多媒体、传感器
跨媒体智能
人
工
人机交互
人机混合增强智能
智
能
自主装备
自主智能系统
新一代AI的技术方向
计算智能
能存会算
从PH到CPH的人类空间演变正在深化。AI走向 3.0正是这种深化演变为的一个结果
新认知
基础资源层：主要是计 算平台和数据中心，属 于 计算智能；
技术层：通过机器学习 建模，开发面向不同领 域 的算法和技术，包含 感知 智能和认知智能；
应用层：主要实现人工 智能在不同场景下的应用 。
内容提要
• 人工智能AI的概念与历史 • 人工智能的技术生态 • 智能社会的新时代 • AI人才正当时
人工智能将引领人类第四次工业革命 – 智能化
互联网时代
终正
• 人工智能
•
• 机器人 来悄
临悄 •
结在
工业1.0 创造了机器工厂的 “蒸汽时代”
工业2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 气时代”
交通工具（即无人机、无人驾驶等 ）
VR（虚拟现实）
工业3.0 应用电子信息技术， 进一步提高生产自 动化水平
• 1956年的达特茅斯会议被广泛地认为是AI诞生的标志性事件
什么是人工智能(AI)
• 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写
为AI。它是指，利用数字计算机戒者数字计算机 控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环 境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、 斱法、技术及应用系统
人工智能的重要戓略意义
应用价值：AI是数字化到智能化的强力劣推器
2019年两会上，李克强总理在回答记者问时首次提出了“智能+”概念，在人工智能连续 三年出现在总理的报告后，“智能+”的概念首次被写入到政府工作报告中。
人工智能助力各产业实现智能化转型升级
新零售
智慧门店
商品识别
供应链优化 智能制造
智能研发
AI人才的需求快速增大
• AI与数据工程师需求持续增加
AI人才数量并不大
• AI人才全球统计
AI人才缺口很大
• 高盛《全球人工智能产业分布》：全球新兴人工智能项目中，中 国占据51%，数量上已经超越美国。中国人工智能人才缺口超过 500万
AI人才最受青睐
• AI人才薪酬水涨船高
AI从业者的薪酬，4年翻三倍
AI走向3.0的原因分析
浅层次动因：需求、环境和技术
信息环境巨变：
亏联网、移劢计算、超级计算、穿戴设备、物联网、于计算、网上社区、 万维网、搜索引擎等等
人
工
智
能
社会新需求爆发：
智能城市、智能医疗、智能交通、智能游戏、无人驾驶、智能制造等等
迈 向
新
AI的基础和目标巨变：
大数据、多媒体、传感器网、增强实现（AR）、 虚拟实现（VR）等等
AI是中美科技决胜的关键技术
2017年 中国国务院发布人工智能发展行劢规划 2019年 美国总统颁布加快人工智能发展的命令
日常生活中接触的AI
人脸识别考勤
幼教机器人
日常生活中接触的AI
语音输入法
子弹短信
日常生活中接触的AI
机器翻译
翻译机
日常生活中接触的AI
搜索引擎推荐
商品推荐
手机中的AI
人工智能的诞生
自然语言系统
心理学
语言学
符号操作 管理科学
博弈
现代控制理论
常识性推理演 绎、问题求解
系统程序设计
控
信息处理心理学
制 理
逻辑
心理学
论 逻辑
近期主要应用领域
基本方法和技术
近期主要应用领域
人工智能系统的技术架构
智能终端
智能云平台
AI生态逐步形成：基础资源+技术+应用
人工智能产业生态的三层基本架构
基础资源支 撑
人工智能基础1 AI介绍
内容提要
• 人工智能AI的概念与历史 • 人工智能的技术生态 • 智能社会的新时代 • AI人才正当时
人工智能已成为国家戓略
加快发展革机遇的戓略问题
2017两会：“人工智能” 2018两会：“新一代人工智能” 2019两会：“智能+”
P
物理空间
空间变化带来了认知的 新门类、新通道、新计算
自然科学 工程技术
H
人类社会
社会科学
C
信息空间
学习、预测、创造
17
AI创造新世界
AI 刚 刚 起 步 ， 但 并 不妨碍其重新定义 一切
-孙正义
人 工 智 能 将 在 30 年 内 彻 底 改变人类生活斱式
-孙正义
内容提要
• 人工智能AI的概念与历史 • 人工智能的技术生态 • 智能社会的新时代 • AI人才正当时
工业4.0 开始应用信息物理 融合系统（CPS）
蒸汽机
电力广泛应用
自动化、信息化
信息物联系统
18世纪末
20世纪初
1970年代初
今天
复 杂 度
时间
智能社会的新时代
我们正在进入AI3.0时代
AI1.0时代： 1945-2005年
• 人工智能基础理论和基础学科建立，AI的具体学科，比如语音识别、机器翻译、 自然语言处理、视觉等被建立起来，并形成了人工智能从业的方法论及学派
小结
• 人类社会正在进入AI驱劢的智能新时代
• AI将会深度地改变工作与生活 • AI已经引爆政府、企业与学界的极大热情
• AI人才的需求飞速增长
• 学习AI技术，是个人成长的重要一环
技术成就梦想
人 工 智
• 弱人工智能，包含基础的、特定场景下角色型的任 务，如Siri聊天机器人和AlphaGo围棋机器人等
能 • 强人工智能，能够处理一般性任务，实现类人化的
的 各种操作
类
型
图灵测试
图灵测试是一种“模仿游戏”：如果足够多的裁判误以为在和自己说话的是人而非计算机，那 就算作成功了。 图灵测试的核心不是“计算机能否和人对话”，而是“计算机能否在智力行为上表现得和人无 法区分”。 图灵测试，提供了关亍评估机器智能的可操作标准
AI2.0时代： 2006-2016年
• 以2006年谷歌翻译上线为标志的AI2.0时代，人工智能的发展从学术界到谷歌这样 的公司主导，从以前的军用到民用，产品从ToB到大规模的ToC的过程
• 人工智能技术被广泛用于各类智能产品之中
AI3.0时代： 2017-20xx年
• 从软件到AI芯片，走向软硬结合 • 从信息到服务 • 崭新的、群雄逐鹿、百花齐放的时代
运算能力
计算复杂性
常识与推理
1987
1993
未达预期 削减投入
2006
2016
大数据 计算能力 应用增多
内容提要
• 人工智能AI的概念与历史 • 人工智能的技术生态 • 智能社会的新时代 • AI人才正当时
AI的各大学派
模拟人的心智 模拟脑的结构
模拟人的行为
进化学派 类推学派 贝叶斯学派 符号学派 联结学派 行为学派